progetto safety

Ethica System protagonista nel progetto SAFETY: tecnologia e analytics per monitorare salute e benessere

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BARI, 22 ottobre 2025

È stato presentato ufficialmente SAFETY – perSonalized heAlthy Food pathway against obEsiTY, progetto di ricerca finanziato dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy (MIMIT) con il supporto dell’Unione Europea, in cui Ethica System ricopre un ruolo chiave per l’analisi dei risultati raggiunti nel corso e al termine del progetto.

Coordinato dal prof. Angelo Vacca, docente di Medicina Interna dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, e condotto dal CITEL – Centro Interdipartimentale di Ricerca in Telemedicina, il progetto mira a contrastare l’obesità con un approccio innovativo, multidisciplinare e privo di farmaci.

Nutrizione personalizzata e cereali funzionali

Il protocollo sperimentale coinvolge 100 pazienti affetti da obesità in un percorso nutrizionale personalizzato. La dieta prevede l’introduzione progressiva di cereali integrali e alimenti a base di teff, un antico cereale etiope naturalmente privo di glutine e ricco di fibre, proteine e sali minerali.
L’obiettivo è migliorare parametri morfometrici, metabolici e microbiotici, oltre al benessere psicologico complessivo dei partecipanti.

Un progetto di ricerca integrato e multidisciplinare

SAFETY rappresenta un’iniziativa unica nel suo genere, integrando ricerca scientifica, nutrizione personalizzata e tecnologie digitali avanzate.
Coinvolge diversi partner pubblici e privati:

  • Università di Bari (Dipartimenti di Scienze della Formazione, Psicologia e Comunicazione, Informatica, Bioscienze e Medicina di Precisione e Rigenerativa);
  • Ethica System, Mulino Martimucci Srl, Farella Trasporti Srl, Zindo Srl, con il supporto consulenziale di Studio Fiore Project e Dyrecta Lab e la segreteria organizzativa a cura di Lofino Partners.

Il ruolo di Ethica System: KPI, analytics e dashboard per la salute

Nel progetto SAFETY, Ethica System collabora con i responsabili clinici, nutrizionali, metabolici, psicologici e tecnologici per definire i Key Performance Indicators (KPI) e progettare e implementare un motore di analisi e una dashboard interattiva dedicata al monitoraggio dei dati ad uso dello staff medico coinvolto nel progetto.

La piattaforma raccoglierà e analizzerà dati provenienti da diverse fonti:

  • dati antropometrici e metabolici attraverso visite di controllo cadenzate
  • risultati dei test sul microbioma attraverso esami di laboratorio,
  • questionari psicologici e feedback qualitativi ricavati dal chatbot e dall’app

 

Un sistema di analisi integrato per la ricerca sulla salute

Grazie all’approccio multidisciplinare, la dashboard di Ethica System consentirà di correlare dati quantitativi e qualitativi, offrendo una valutazione oggettiva e personalizzata dei progressi dei volontari.
Il sistema supporta la valutazione dei risultati del progetto in modo scientifico e integrato, confermando il ruolo centrale della tecnologia al servizio della salute e del benessere.

La chiusura del progetto SAFETY è prevista per il 31 dicembre 2026, con la pubblicazione dei risultati finali sulle correlazioni tra nutrizione personalizzata, salute metabolica e benessere psicologico.

 

Risorse: Video presentazione progetto SAFETY

 

AI Reality Tour Bari 2025

Qlik AI reality Tour Bari 2025

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Data Integration

Data Integration: il fulcro della trasformazione digitale e dell’intelligenza aziendale

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Nell’era digitale, le aziende si trovano a gestire una quantità crescente di dati, distribuiti tra sistemi legacy, applicazioni cloud, database eterogenei, file, servizi SaaS e servizi web (REST, SOAP). In questo scenario complesso e frammentato, la Data Integration si afferma come una funzione strategica e abilitante, indispensabile per trasformare dati dispersi, incoerenti o disomogenei in informazioni affidabili, aggiornate e immediatamente utilizzabili per guidare decisioni aziendali e processi operativi. 

Dopo aver approfondito in un precedente articolo il tema dell’Agentic AI, è fondamentale soffermarsi su questo processo chiave che rappresenta l’infrastruttura essenziale senza la quale qualsiasi progetto di AI, machine learning o analisi avanzata dei dati rischia di essere inefficace o addirittura fallimentare. 

  

Perché la Data Integration è importante 

La Data Integration rappresenta la soluzione alla frammentazione dei dati nelle aziende moderne, che raccolgono informazioni da fonti eterogenee come sistemi ERP, CRM, database relazionali e non, applicazioni cloud, mainframe, file flat e flussi real-time. Senza un processo strutturato di integrazione, i dati restano isolati in silos, impedendo una visione completa e affidabile. 

Un’integrazione efficace crea un single point of truth, una fonte unica e coerente che permette analisi accurate, modelli predittivi e decisioni rapide e informate. Questo è fondamentale non solo per migliorare la qualità delle decisioni, ma anche per abilitare l’intelligenza artificiale, il machine learning e analytics avanzate, che richiedono dati di alta qualità e aggiornati. 

Inoltre, la Data Integration supporta la compliance normativa e la governance dei dati, riducendo rischi e costi operativi derivanti dalla gestione manuale e dalla duplicazione delle informazioni. Senza di essa, le aziende rischiano di operare con dati incompleti, incoerenti o obsoleti, compromettendo il successo delle loro strategie data-driven. 

  

Cosa si intende per Data Integration 

La Data Integration non è un semplice trasferimento di dati da un sistema all’altro. È un processo articolato che comprende raccolta, trasformazione, pulizia, arricchimento e distribuzione dei dati, garantendo che siano coerenti, aggiornati, sicuri e conformi alle policy aziendali e alle normative vigenti. 

Il processo di integrazione deve essere agile e scalabile, capace di gestire grandi volumi di dati e aggiornamenti in tempo reale o near-real-time, assicurando sicurezza e data governance lungo tutto il ciclo di vita dei dati. 

  

Le componenti fondamentali della Data Integration 

Nonostante la sua importanza, la Data Integration è una sfida complessa. La prima difficoltà è l’eterogeneità delle fonti: sistemi legacy, applicazioni cloud, database diversi, formati e schemi disparati rendono complesso il processo di raccolta e unificazione. 

Il volume e la velocità dei dati rappresentano un altro ostacolo: le architetture devono scalare senza perdere performance, mantenendo aggiornamenti continui. 

La qualità dei dati è spesso la sfida più sottovalutata ma critica: dati sporchi o incoerenti possono compromettere analisi e decisioni. Garantire la qualità richiede strumenti sofisticati e processi di monitoraggio e correzione. 

Sicurezza e compliance aggiungono ulteriori complessità, specialmente in settori regolamentati. Proteggere dati sensibili e rispettare normative impone controlli rigorosi e audit continui. 

Infine, la carenza di competenze specializzate in Data Management, Data Engineering e gestione dei dati sul Cloud può rallentare o compromettere eventuali progetti di Data Integration. 

  

I benefici concreti della Data Integration 

Superate queste difficoltà, i vantaggi sono molteplici e strategici. La Data Integration consente di ottenere una visione unica e affidabile dell’azienda, migliorando la qualità e la rapidità delle decisioni. Automatizza i processi, riduce i costi operativi e abilita l’adozione di AI e analytics avanzate. 

Inoltre, facilita la compliance normativa e la governance dei dati, trasformando i dati in un asset strategico per innovazione e competitività. 

  

Come Qlik® affronta la Data Integration: un approccio integrato e cloud-agnostico 

Qlik si distingue nel panorama della Data Integration grazie a una piattaforma progettata per combinare flessibilità, automazione dei dati e data governance, pensata per operare in ambienti ibridi e cloud multi-vendor. 

La sua soluzione punta a colmare il divario tra dati, insight e azioni, offrendo un’esperienza end-to-end che va dalla raccolta dei dati fino all’analisi e all’automazione dei processi aziendali. 

La Qlik Cloud Data Integration Platform accelera la disponibilità dei dati per l’analytics grazie a: 

  • Integrazione in tempo reale
  • Automazione applicativa
  • Catalogazione intelligente dei dati

La piattaforma supporta la replica continua dei dati da fonti on-premise e cloud verso i principali data warehouse e data lake cloud come Snowflake, Azure Synapse, Google BigQuery e Databricks, senza necessità di scrittura di codice complesso o schedulazioni manuali. 

Un elemento distintivo è la capacità di trasformare automaticamente i dati in formati ottimizzati per l’analisi, come il formato proprietario QVD, immediatamente utilizzabile in Qlik Sense. Questa automazione riduce drasticamente i tempi di preparazione dei dati, assicurando aggiornamenti continui e affidabili. 

Qlik integra inoltre funzionalità avanzate di Application Automation, che permettono di orchestrare flussi di lavoro complessi e integrare i dati con altre applicazioni, trasformando gli insight analitici in azioni concrete e contestuali: un passo fondamentale verso l’Active Intelligence. 

  

Qlik e la Data Integration: un approccio moderno e integrato 

Qlik si posiziona come uno dei protagonisti nel campo della Data Integration, con una proposta che va oltre il semplice ETL, abbracciando qualità dei dati, data governance e analytics in un’unica piattaforma integrata e scalabile. 

Nel 2025, Qlik è stato riconosciuto da Snowflake come Partner of the Year per la Data Integration, un riconoscimento che testimonia la sua capacità di gestire pipeline dati a bassa latenza e scalabili, ottimizzando l’uso di piattaforme cloud moderne. 

La strategia si fonda su Qlik Talend Data Integration, una soluzione che consente di costruire pipeline flessibili, governate e pronte per l’intelligenza artificiale, supportando ingestion real-time e batch, fonti SAP, cloud, trasformazioni automatiche e strumenti avanzati per la data quality, data catalog e metadata management. 

La qualità dei dati rappresenta un pilastro dell’offerta Qlik: l’azienda è riconosciuta nel Magic Quadrant di Gartner per le soluzioni di Data Quality, grazie a funzionalità come il Qlik Trust Score™ for AI, che valuta la prontezza dei dati per l’uso in applicazioni AI, e sistemi di remediation automatica basati su machine learning. 

Qlik ha inoltre sviluppato soluzioni specifiche per ambienti complessi come SAP, con prodotti come Qlik Replicate e Qlik Gold Client, che risolvono problematiche legate a estrazione dati, test management e trasferimento selettivo, garantendo maggiore velocità operativa e una netta riduzione dei costi. 

Dal punto di vista pratico, molte organizzazioni riportano come la piattaforma abbia abilitato la creazione di un vero e proprio servizio interno di ingestion-as-a-service, che ha migliorato efficienza operativa e ottimizzazione dei costi. 

Infine, Qlik integra le capacità di Data Integration con la propria piattaforma di analytics, creando un ecosistema unificato che facilita il passaggio dai dati alle decisioni. Grazie a funzionalità AI agentic e contestuali, la piattaforma supporta l’automazione dell’intero ciclo: raccolta, analisi e azione, concretizzando la visione di Active Intelligence. 

  

https://www.qlik.com/us/news/company/press-room/press-releases/qlik-named-snowflake-2025-data-integration-partner-of-the-year  

Qlik Talend Data Integration | Evaluation Guides Help  

https://www.qlik.com/us/news/company/press-room/press-releases/qlik-named-a-leader-in-the-2025-gartner-magic-quadrant-for-augmented-data-quality-solutions  

https://www.qlik.com/us/gartner-magic-quadrant-for-augmented-data-quality-solutions   

 

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Agentic AI: la tecnologia protagonista del 2025 secondo Qlik®

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Il 2025 è stato descritto da molti come l’anno dell’Agentic AI. Sebbene da alcuni sia ancora considerata un semplice hype, l’Agentic AI rappresenta un cambio di paradigma nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Non si tratta più soltanto di ottenere risposte dalla macchina, ma di trasformare il rapporto tra uomo e tecnologia, dove l’IA è in grado di ragionare, pianificare e agire in autonomia per raggiungere obiettivi complessi. 

L’impulso iniziale fornito dalla Generative AI ha rivoluzionato il modo in cui le persone interagiscono con i sistemi, rendendo l’accesso a contenuti e suggerimenti più immediato e conversazionale. Tuttavia, con l’arrivo dell’Agentic AI, si compie un ulteriore passo avanti: l’intelligenza artificiale assume il ruolo di collaboratore autonomo, capace di comprendere contesti tecnici specifici, definire strategie ed eseguirle senza intervento umano diretto. 

A differenza della Generative AI – che si limita a rispondere a input o a eseguire compiti pre-programmati – l’Agentic AI è progettata per prendere decisioni indipendenti, apprendere dall’esperienza e adattarsi all’ambiente per raggiungere obiettivi anche articolati. Un sistema ad agenti opera in modo simile alla mente umana, ma all’interno di un ambito computazionale. 

Come funziona un sistema Agentic AI 

Questi “agenti intelligenti” sono progettati con quattro caratteristiche principali: 

Autonomia, apprendimento, orientamento all’obiettivo e interazione ambientale.  In pratica possono decidere e agire senza supervisione continua, imparare nel tempo, perseguire obiettivi specifici anche a lungo termine, influenzare l’ambiente circostante in modo proattivo. 

Sostanzialmente, un Agentic AI non si limita a rispondere a una richiesta, ma è in grado di anticipare un problema, cercare attivamente una soluzione, interagire con altri sistemi e comunicare gli esiti all’utente. 

Un sistema ad agenti non è un monolite, ma spesso un’integrazione di componenti che lavorano in sinergia per emulare il ragionamento umano orientato all’azione. Un agente AI include tipicamente quattro comportamenti fondamentali che ne definiscono le capacità operative. Il Tool Use consente agli agenti di accedere e utilizzare risorse esterne, dai motori di ricerca ai database aziendali. La Reflection abilita meccanismi di autocorrezione e apprendimento iterativo, permettendo agli agenti di migliorare continuamente le proprie performance. Il Planning assicura la scomposizione strutturata di compiti complessi in sotto-attività gestibili, mentre la Multi-Agent Collaboration facilita la cooperazione tra agenti specializzati 

Il processo operativo segue un ciclo distintivo: Perceive-Reason-Act. Gli agenti raccolgono dati da fonti multiple, utilizzano modelli linguistici avanzati come orchestratore per il ragionamento, e infine eseguono azioni concrete. Questa capacità di elaborazione multi-step consente di affrontare sfide complesse che richiederebbero tradizionalmente l’intervento di team umani specializzati. 

Le applicazioni aziendali dell’Agentic AI 

Le applicazioni aziendali dell’Agentic AI stanno ridefinendo i processi operativi tra settori diversi. Nel customer service, gli agenti possono gestire autonomamente richieste complesse, analizzando dati clienti, identificando soluzioni appropriate e implementandole senza intervento umano. Gartner® prevede che entro il 2029, l’80% dei problemi comuni del servizio clienti sarà risolto da agenti AI senza assistenza umana, anche se è probabile che l’esplosione dall’AI nel customer service porti ad una contro-tendenza in questo settore. 

Nella sanità, in termini di supporto alla diagnosi e al trattamento personalizzato, l’utilizzo dell’Agentic AI, ha mostrato risultati impressionanti: secondo il Journal of Advances in Artificial Intelligence, l’uso di Agentic AI ha portato ad una riduzione del 34,2% nei tempi di completamento delle attività, un aumento del 7,7% nell’accuratezza e un miglioramento del 13,6% nell’utilizzo delle risorse.

 Come Qlik approccia l’Agentic AI 

Qlik ha adottato l’Agentic AI con una visione strategica orientata alla trasformazione dell’esperienza di analisi. Il suo approccio si basa su una “esperienza ad agenti unificata”, che consente agli utenti di interagire in modo naturale con i dati tramite un’unica interfaccia conversazionale. Gli agenti AI di Qlik facilitano l’accesso agli insight, accelerano il processo decisionale e aumentano la produttività aziendale. 

Il framework di Agentic AI di Qlik unifica dati strutturati e non strutturati, integrandoli in un ecosistema intelligente. Qlik Answers, ad esempio, ora elabora entrambi i tipi di dati per offrire risposte complete e abilitare azioni automatizzate. Questo rappresenta un salto tecnologico rispetto agli strumenti di analytics tradizionali. 

L’architettura include agenti specializzati per funzioni specifiche: 

  • Data Integration Agents: automatizzano la preparazione dei dati, assicurando qualità e coerenza. 
  • Analytics Agents: identificano relazioni non evidenti nei dati tramite il motore associativo di Qlik. 
  • Predictive Agents: generano previsioni e suggeriscono ottimizzazioni autonome. 
  • Discovery Agent: monitora dataset estesi per rilevare trend, anomalie e outliers, inviando notifiche mirate che guidano l’utente alla comprensione. 
  • Automation Agents: eseguono workflow in autonomia o collaborano con l’utente, sincronizzando gli insight con i sistemi downstream. 

Qlik ha inoltre progettato i suoi agenti per essere interoperabili, consapevole che l’ecosistema AI del futuro sarà composto da strumenti di fornitori diversi. Grazie ad API aperte e al supporto di protocolli emergenti come Model Context Protocol (MCP) e Agent2Agent Protocol (A2A), gli agenti di Qlik possono integrarsi perfettamente con sistemi esterni e marketplace di agenti. 

 

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Qlik Connect 2025

Novità da Qlik Connect 2025

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Dal 13 al 17 maggio scorso, Ethica System è stata all’evento annuale Qlik Connect, tenutosi ad Orlando, in Florida.  Alla convention hanno partecipato professionisti provenienti da 65 paesi, animati dalla stessa passione per i dati e la stessa voglia di trasformare gli insight in impatto reale per le loro organizzazioni. 

Durante i lavori, Qlik® ha presentato un ampliamento significativo delle funzionalità di AI e automazione portando l’intelligenza artificiale direttamente all’interno dell’ambiente di analytics. 

I colleghi intervenuti alla Qlik Connect, hanno visto da vicino il futuro delle Analytics, toccando con mano come l’IA, il cloud ibrido ed altre soluzioni rivoluzionarie stiano cambiando il modo in cui le aziende prendono decisioni. 

Principali novità in sintesi:

  • Agentic AI - capacità avanzate di intelligenza artificiale per generare deduzioni da dati strutturati ed estrarre KPI e dimensioni significative direttamente da dati grezzi. 
  • QLIK Predict™ – (ex “Qlik AutoML”) per effettuare analisi predittive multivariate basate su serie storiche.   
  • Qlik Open Lakehouse – una soluzione completamente gestita, basata su Apache Iceberg, in arrivo entro la fine dell’anno. Abbraccia la filosofia ‘Your compute, your cloud, your rules’.

 Il valore della partecipazione

L’esperienza, i talk, le demo ed i confronti hanno stimolato in noi nuove scoperte e prospettive su cui stiamo già lavorando con l’idea di portare valore, innovazione concreta e visione ai nostri nel nostro territorio ed ai nostri Clienti. 

 

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data-driven

Come le decisioni Data-Driven trasformano il Business

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Nel mondo digitale, le aziende che strutturano i propri processi per generare dati di qualità acquisiscono un vantaggio competitivo significativo. Le decisioni data-driven non si basano solo sulla disponibilità dei dati, ma sulla capacità di organizzare processi che permettano di raccogliere informazioni affidabili. Solo così è possibile prendere decisioni ponderate, basate su analisi oggettive piuttosto che su intuizioni.

 I Vantaggi delle decisioni Data-Driven

Un approccio data-driven efficace parte dall’organizzazione dei processi e da una solida data governance. L’approccio che parte da processi strutturati e ben definiti permette di ottenere dati accurati e coerenti, fondamentali per prendere decisioni aziendali ponderate.

Infatti, processi aziendali ben organizzati favoriscono la raccolta di dati aggiornati e affidabili, migliorando l’efficienza operativa mentre l’analisi in tempo reale consente di ridurre sprechi e aumentare la produttività.

L’uso delle analytics rende possibile offrire prodotti e servizi su misura per le esigenze del pubblico di riferimento, grazie allo sviluppo di strategie di marketing più mirate derivate dalla comprensione del comportamento dei clienti. Inoltre, processi e dati strutturati permettono di adottare tecniche di analisi predittiva con l’obiettivo di anticipare problemi e opportunità, adottando misure preventive in tempo utile.

I principali vantaggi che derivano dall’adozione di un approccio data-driven sono:

• Strutturazione dei processi per ottenere dati di qualità
• Riduzione dei rischi grazie a informazioni affidabili
• Maggiore efficienza operativa
• Personalizzazione dell’offerta basata su dati concreti
• Adattabilità e innovazione continua

Strategie Vincenti per un Approccio Data-Driven

L’adozione di un approccio data-driven non si limita alla raccolta dei dati, ma parte dall’organizzazione dei processi aziendali: senza processi ben definiti, i dati raccolti potrebbero essere incoerenti o inutilizzabili, compromettendo l’efficacia delle decisioni.

Definizione di KPI e Obiettivi

Stabilire metriche chiave è essenziale per monitorare le prestazioni aziendali e valutare l’efficacia delle strategie adottate. Indicatori chiari e aggiornati permettono di misurare il successo delle iniziative e migliorare i processi decisionali.

Raccolta e Analisi dei Dati

Utilizzare strumenti come CRM, ERP e software di Business Intelligence (BI) consente di ottenere insight strategici fondamentali. Un processo di raccolta dati ben strutturato, resiliente e facilmente aggiornabile riduce il margine di errore e garantisce decisioni più ponderate.

Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale

Tecnologie come il Machine Learning (ML) e l’AI, con dati corretti e validati, aiutano a interpretare grandi volumi di dati e a prevedere tendenze future, consentendo alle aziende di anticipare le esigenze del mercato e adattarsi in modo proattivo.

Formazione e Cultura Aziendale Data-Driven

Investire nella formazione del personale è cruciale per diffondere una mentalità basata sui dati. Un team preparato sarà in grado di sfruttare al meglio le informazioni disponibili per prendere decisioni più strategiche e ponderate.

L’adozione di un approccio data-driven deve partire dalla gestione e organizzazione dei processi aziendali, che consentono di generare dati affidabili per decisioni più ponderate. Implementare strategie basate sui dati significa migliorare l’efficacia operativa, ridurre i rischi e garantire un vantaggio competitivo duraturo.

 

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Dai Dati all’AI – L’AI diventa realtà a Napoli

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Data Governance e Trasformazione Digitale: Strategie per il Successo delle Aziende Innovative

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Nel panorama aziendale odierno, la Data Governance e la Trasformazione Digitale sono due concetti strettamente legati, fondamentali per il successo e la competitività delle imprese. In un’epoca in cui i dati sono una risorsa preziosa e la digitalizzazione è in continuo aumento, le aziende devono adattarsi a questi cambiamenti per sfruttare al massimo le opportunità che queste metodologie gestionali offrono. Data Governance e Trasformazione Digitale sono interconnessi e la loro gestione può fare la differenza per le organizzazioni.

Cos’è la Data Governance e Perché è Cruciale

La Data Governance si riferisce all’insieme di politiche, processi e standard necessari per gestire i dati in modo sicuro, efficace e conforme alle normative. In un mondo dove i dati sono alla base di ogni decisione strategica, una solida governance è essenziale per garantire alle aziende che le informazioni siano precise, accessibili e protette.

Un approccio strutturato alla gestione dei dati consente di trattarli come una risorsa aziendale di grande valore, cruciale per il funzionamento, la crescita e la competitività dell’organizzazione. Tale approccio include la gestione del dato lungo l’intero ciclo di vita (Data Cycle).

Ciclo di Vita dei Dati

La Gestione del Ciclo di Vita dei Dati (DLM) comprende tutte le fasi della vita dei dati, dalla loro creazione o acquisizione, archiviazione, utilizzo, condivisione, fino alla loro eliminazione quando obsoleti o inutili. L’obiettivo del DLM è ottimizzare l’utilizzo dei dati e garantirne la sicurezza.

Vantaggi del DLM

  • Efficienza operativa – riduzione dei costi di archiviazione e gestione.
  • Conformità normativa – rispetto delle leggi sulla protezione dei dati, come il GDPR.
  • Sicurezza – protezione dei dati sensibili contro perdite e accessi non autorizzati.
  • Qualità e accessibilità – dati organizzati e affidabili per analisi rapide e decisioni aziendali.

Adottare una strategia DLM significa valorizzare i dati aziendali, migliorare la produttività e ridurre i rischi.

Qualità dei Dati

La Data Governance garantisce la Data Quality, ovvero dati accurati, privi di errori, completi, pertinenti e aggiornati. Un buon sistema di governance previene gli errori, migliora la qualità dei dati e riduce i rischi legati alla sicurezza.

Inoltre, solo una gestione corretta della qualità dei dati consente agli analytics di estrarre il massimo valore dalle informazioni e supportare decisioni strategiche.

 

Sicurezza e Conformità al GDPR

La Data Governance regola l’accesso ai dati, definendo chi può accedere a quali informazioni, in che modo e per quali scopi. Questo è essenziale per arantire la sicurezza dei dati sensibili ed assicurare la conformità al GDPR (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati) e ad altre normative locali o settoriali.

Ciò implica che i dati devono essere trattati nel rispetto delle regole sulla privacy, sulla protezione e sull’uso lecito delle informazioni personali e aziendali per evitare rischi legali, sanzioni o danni alla reputazione dell’azienda.

 

Adozione del DLM e ruoli nella gestione dei dati

L’adozione di una gestione del ciclo di vita dei dati implica la strutturazione di processi aziendali atti a gestire tutte le fasi del Data Lifecycle. Questo fa sì che si debbano definire delle figure di responsabilità dei processi che hanno ruoli ben specifici.  Il Chief Data Officer definisce la strategia e coordina gli stakeholder per l’uso sicuro ed efficace dei dati. Il Data Steward si occupa operativamente della qualità e della governance dei dati. Il Data Owner, legato al business, gestisce l’accesso, la sicurezza e i requisiti dei dati nel proprio ambito.

Questo modello garantisce un approccio strutturato e collaborativo nella gestione dei dati, fondamentale per ottimizzare il valore del dato e ridurre i rischi associati al suo utilizzo.

Trasformazione Digitale – Il Cuore dell’Innovazione

La Trasformazione Digitale è il processo di utilizzo delle tecnologie digitali per innovare modelli di business, migliorare l’efficienza operativa e offrire un valore superiore ai clienti. Non si tratta solo di adottare tecnologie avanzate, ma di un cambiamento profondo nei processi aziendali, nella cultura e nelle modalità di interazione con i clienti.

Pilastri della Trasformazione Digitale

  • Digitalizzazione dei processi – automazione con strumenti digitali.
  • Esperienza personalizzata omnicanale – utilizzo dei dati per migliorare l’esperienza del cliente.
  • Innovazione tecnologica – adozione di tecnologie emergenti come il cloud computing e l’intelligenza artificiale.
  • Cultura aziendale orientata al cambiamento – focus sull’apprendimento e sulla collaborazione.

Integrazione di Data Governance e Trasformazione Digitale

In questo contesto, la Data Governance gioca un ruolo fondamentale. Per sfruttare al meglio la trasformazione digitale, le aziende devono assicurarsi che i dati siano gestiti in modo sicuro e conforme ed accessibili e di alta qualità.

Una solida integrazione tra Data Governance e Trasformazione Digitale consente di:

  • Garantire dati di qualità per analytics e BI.
  • Promuovere l’innovazione adottando nuove tecnologie in modo efficace.
  • Ottimizzare i processi aziendali grazie a decisioni basate su dati concreti.

Data Governance e Trasformazione Digitale non sono solo tendenze, ma necessità per le aziende che vogliono prosperare nell’era digitale. Adottando una strategia integrata, le imprese possono affrontare le sfide del futuro, garantendo crescita sostenibile e vantaggio competitivo.

 

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