Dalla BI alla data platform: il cambio di paradigma nella gestione del dato

Secondo l’Osservatorio Data & Decision Intelligence del Politecnico di Milano nel 2025 la spesa complessiva per infrastrutture, software e servizi legati alla gestione e analisi dei dati ha raggiunto i 4,1 miliardi di euro, con una crescita del 20% su base annua. Nonostante questo dinamismo, solo il 38% delle grandi aziende italiane ha definito una strategia strutturata di valorizzazione dei dati e appena una su cinque ha nominato una figura executive dedicata, come un Chief Data Officer.

È in questo contesto, caratterizzato da forti investimenti ma da una governance ancora spesso incompleta, che si colloca il percorso avviato da CAREL, gruppo che progetta, produce e commercializza soluzioni di controllo e umidificazione per applicazioni in ambito residenziale, industriale e commerciale. Un percorso sviluppato con il supporto di TIL -The Information Lab, partner che ha affiancato l’azienda nella costruzione di una robusta cultura del dato, agevolando un percorso verso un modello di data platform cloud.

Una scelta che nasce dalla volontà di ridefinire l’intera gestione del dato, concependo la piattaforma come infrastruttura centrale per l’integrazione dei sistemi, il supporto alle decisioni e l’evoluzione futura verso casi d’uso avanzati.

Dal self analytics al cloud: il percorso di CAREL

Come spiega Alberto Cavallarin, Business-Intelligence Manager del Gruppo CAREL, il punto di partenza non era una situazione arretrata: “Avevamo già un sistema legacy che ci permetteva di tracciare gran parte dei KPI aziendali”, chiarisce. Tuttavia, nel tempo è emersa con sempre maggiore chiarezza la necessità di accedere agli insight in modo più rapido e flessibile: “Serviva superare logiche basate su estrazioni complesse e report statici, per arrivare a una gestione del dato più immediata”.

Il primo passo è stato di tipo organizzativo e culturale, con l’introduzione di modelli di self analytics orientati a rendere il dato più accessibile al business. Una volta avviato questo percorso, il team di CAREL si è però trovato di fronte a una scelta strategica più ampia: proseguire con un’architettura ibrida o intraprendere una migrazione completa al cloud.

“Abbiamo cambiato idea più volte, anche perché il mercato evolve molto velocemente”, racconta Cavallarin. “Alla fine abbiamo scelto una piattaforma che inizialmente non era ancora completamente matura, ma su cui il vendor stava investendo molto, con l’obiettivo di farla crescere come piattaforma unica”.

Un elemento determinante nella decisione è stato il contesto organizzativo: CAREL non è un’azienda “core IT” e non dispone di team numerosi dedicati esclusivamente alle tecnologie dati. “Non volevamo puntare su competenze troppo verticali e difficili da mantenere nel tempo”, sottolinea il BI Manager. “L’obiettivo era avere una governance di alto livello, strumenti low-code e una maggiore indipendenza dalla tecnologia sottostante”.

La data platform come snodo centrale

Con la migrazione al cloud, la piattaforma dati ha assunto un ruolo nuovo, andando oltre la semplice funzione di reporting. “Oggi stiamo utilizzando la piattaforma come una vera data platform”, spiega Cavallarin. “Un layer che raccoglie i dati da tutti i sistemi sorgente e li ridistribuisce, diventando uno snodo che permette ai diversi sistemi aziendali di comunicare tra loro”.

In questo modello, la data platform non è più soltanto il punto di partenza per dashboard e KPI, ma una fonte condivisa di informazioni, utilizzabile anche da altre applicazioni, dalla produzione all’after-sales, fino all’integrazione con ERP e sistemi satellite.

Dal punto di vista architetturale, inoltre, il progetto ha comportato anche un cambio di paradigma significativo, con il passaggio da database Oracle a modelli cloud interrogabili in SQL, ma basati su logiche differenti: “Non una migrazione lineare – puntualizza Cavallarin -, ma un cambiamento profondo nel modo di gestire e interrogare il dato”.

Governance e controllo dei costi

Uno dei temi più delicati affrontati da CAREL riguarda la governance economica del cloud. “Il passaggio al cloud ha sollevato da subito il tema degli Opex”, osserva Cavallarin. “Ogni servizio ha un costo diretto, i crediti sono finiti e occorre prestare molta attenzione ai carichi e ai consumi”.

Questo ha portato a rivedere i processi di gestione dei dati, privilegiando logiche incrementali e riducendo il trasferimento di informazioni non necessarie. Con il risultato, come spiega il Manager, che “oggi trasferiamo solo i dati che sono realmente cambiati. Fare il massimo con il minimo indispensabile è diventato un principio fondamentale”.

La centralizzazione su un’unica piattaforma ha però portato anche benefici in termini di visibilità e controllo: “Prima era molto complesso capire il costo reale di un sistema composto da tanti strumenti diversi. Oggi – chiarisce Cavallarin – abbiamo un’unica “grande casa” e una governance molto più chiara”.

Dato più accessibile e meno report statici

Il progetto ha puntato anche a rendere il dato più democratico e fruibile, riducendo le barriere di accesso agli strumenti e valorizzando cataloghi di KPI e dashboard. L’obiettivo è evitare duplicazioni e facilitare l’utilizzo del dato a supporto dei processi decisionali.

Un passaggio importante in questo ambito è stato l’abbandono progressivo dei report statici inviati via email. “Il Pdf non offre interattività – spiega il manager -. Con le dashboard è possibile esplorare il dato, individuare la causa dei problemi e migliorare la velocità delle decisioni”.

Sicurezza, intelligenza artificiale e nuovi scenari

Ripartire da zero ha consentito anche di rivedere i modelli di sicurezza, introducendo una row level security più granulare e allineata ai processi aziendali, pur nella complessità di profili differenti tra area commerciale, finance e controllo di gestione.

Qui l’intelligenza artificiale sta già giocando un ruolo di supporto, in particolare nelle attività di migrazione e sviluppo. “L’AI abbatte molte barriere operative”, sottolinea Cavallarin. “Aiuta a interpretare il codice, fare confronti e accelerare attività che prima richiedevano molto tempo, pur restando uno strumento che va usato con competenze adeguate”.

La data platform abilita anche nuovi casi d’uso in ambito industriale. Tra i progetti in corso c’è la realizzazione di una control tower per il monitoraggio dei KPI delle fabbriche a livello globale, con l’evoluzione verso analisi sui dati macchina, dalla anomaly detection alla manutenzione predittiva.

Come osserva, concludendo, Davide Donna, ceo di TIL, “il valore di questo percorso non sta solo negli strumenti, ma nella volontà di costruire una data platform che diventi un’infrastruttura abilitante per nuovi modelli operativi e decisionali all’interno di un’azienda che ha già costruito una cultura del dato forte e condivisa tra le funzioni. La forza delle nuove tecnologie AI sta proprio nel fornire nuovi strumenti che consentono di diffondere con più efficacia e capillarità i dati e il loro utilizzo, sfruttando per esempio la Conversional Analytics, la generazione di coding assistito, la ricerca semantica sui documenti e lo sviluppo di agenti. Azioni impossibili senza una base di dato governata e strutturata all’interno di una moderna data platform”.

Una visione, questa, perfettamente conformata sulle esigenze di PMI e Mid Market e specchio di un orientamento sempre più diffuso tra le imprese, chiamate a trasformare gli investimenti sui dati in architetture solide, governabili e realmente a supporto delle scelte di business.