Il Gartner IT Symposium/Xpo™ 2025 ha rappresentato, anche quest’anno, un punto di riferimento per comprendere l’evoluzione delle tecnologie digitali e delle architetture dati.  La nostra presenza all’evento ci ha permesso di approfondire direttamente i trend che stanno guidando le imprese verso nuovi modelli operativi e decisionali, con un focus particolare su Business Intelligence, Analytics, Integrazione Dati, AI, Gen AI, Agentic AI e Cloud Computing.
Questi elementi, combinati tra loro, delineano oggi l’infrastruttura strategica delle organizzazioni data-driven.

Business Intelligence: un ecosistema più integrato e intelligente

Il Symposium ha mostrato come la BI stia integrandosi sempre di più con l’AI e con le piattaforme cloud, trasformandosi in un ambiente intelligente e predittivo. La Business Intelligence moderna non si limita alla visualizzazione dei dati, ma si connette direttamente con modelli avanzati, servizi cloud e strumenti di automazione, consentendo una lettura più dinamica e immediata delle performance aziendali.

Advanced Analytics: dati sempre più centrali nelle scelte strategiche

L’evoluzione degli Analytics è stata al centro di numerosi interventi. La capacità di sfruttare i dati per anticipare scenari, simulare impatti e supportare la pianificazione strategica diventa una competenza fondamentale. Grazie all’integrazione con l’AI e con i servizi cloud, l’analisi si arricchisce di modelli predittivi, capacità prescrittive e insight automatizzati che rendono le organizzazioni più reattive e consapevoli.

Integrazione Dati: foundation per AI e Cloud Computing

L’integrazione dei dati è emersa come una delle basi più solide per tutte le tecnologie presentate al Symposium. Architetture distribuite, pipeline dati moderne e ambienti cloud ibridi sono ormai fondamentali per garantire qualità, coerenza e disponibilità dell’informazione.
La crescita dell’AI – e in particolare della Gen AI e della Agentic AI – richiede dati affidabili e perfettamente orchestrati. Senza un’integrazione efficace, nessun modello AI può esprimere pienamente il proprio potenziale.

AI, Gen AI e Agentic AI: verso un modello operativo più autonomo

Uno dei temi più rilevanti dell’edizione 2025 è stato l’impatto dell’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale. Al Symposium è stato evidente come stiamo entrando in una nuova fase, caratterizzata da tre dimensioni complementari:

• AI come abilitatore trasversale dei processi aziendali;
• Gen AI come motore di creatività, automazione avanzata e ampliamento della capacità analitica;
• Agentic AI come nuova frontiera, basata su agenti autonomi in grado di pianificare, eseguire compiti complessi e collaborare con sistemi e persone.

Queste tecnologie, sostenute da infrastrutture cloud sempre più performanti, aprono scenari innovativi per processi decisionali, operation e customer experience

Cloud Computing: la piattaforma abilitante

Il Cloud Computing è stato confermato come fattore abilitante dell’intero ecosistema digitale. Scalabilità, sicurezza, velocità di deployment e integrazione con i modelli AI sono state le parole chiave dell’edizione 2025.
Le architetture cloud permettono alle aziende di gestire volumi crescenti di dati, addestrare modelli Gen AI, distribuire applicazioni basate su Agentic AI e mantenere una governance efficace su ambienti distribuiti.

Conclusione

La nostra partecipazione al Gartner IT Symposium/Xpo™ 2025, ha confermato la direzione verso cui stanno andando le imprese più evolute: costruire piattaforme dati solide, integrare in modo maturo BI e Analytics, adottare in modo strategico AI, Gen AI e Agentic AI e sfruttare appieno le potenzialità del Cloud Computing.
È su queste basi che si svilupperanno i modelli di business più resilienti, innovativi e orientati al valore.

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   

Vuoi sapere come implementare la Data Integratioe nella tua azienda?

CHIEDI QUI UNA CONSULENZA PERSONALIZZATA!

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. 

CHIEDI QUI UNA CONSULENZA PERSONALIZZATA!

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.

Vuoi ottimizzare la gestione dei dati della tua azienda?

CHIEDI QUI UNA CONSULENZA PERSONALIZZATA!