Indice
- Il punto di partenza: cos’è un Data Lake (e un Data Lakehouse)
- Le sfide: perché molti data lake non generano valore
- La roadmap: dai dati grezzi agli insight intelligenti
- Best practice e raccomandazioni strategiche
- Trasformare il Data Lake nel carburante dell’AI
Siamo sommersi dai dati, ma spesso ci manca l’informazione. Le organizzazioni devono fare molto più che limitarsi a raccogliere enormi volumi di dati: devono trasformare i dati grezzi in insight intelligenti attraverso l’intelligenza artificiale (AI).
In questo articolo esploriamo il percorso che porta da un data lake a insight pienamente guidati dall’AI, con un approfondimento specifico sul livello di intelligenza artificiale: come costruirlo, distribuirlo, renderlo operativo e scalarlo.
Il punto di partenza: cos’è un Data Lake (e un Data Lakehouse)
Un data lake è un repository centralizzato che consente di archiviare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati nel loro formato nativo, senza imporre uno schema rigido in fase di ingestione. Questa flessibilità permette alle organizzazioni di integrare fonti di dati molto diverse (IoT, log, social, CRM, ERP) e mantenerle disponibili per utilizzi futuri.
Più recentemente è emerso il concetto di data lakehouse : un’architettura unificata che combina la flessibilità del data lake con la governance, le prestazioni e la struttura tipiche di un data warehouse. Il lakehouse è progettato esplicitamente per supportare analytics avanzati e carichi di lavoro di AI a partire da una base dati comune.
Vantaggi principali di un approccio data lake/lakehouse:
- Archiviazione su larga scala a costi relativamente contenuti, in grado di gestire petabyte di dati.
- Possibilità di memorizzare tipologie di dati eterogenee (testo, immagini, video, dati da sensori, log).
- Flessibilità grazie allo schema-on-read, che elimina la necessità di strutturare tutto in anticipo.
Tuttavia, avere “molti dati” non equivale a creare valore di business. Per compiere questo passo servono architettura, governance e una progettazione nativamente orientata all’AI.
Le sfide: perché molti data lake non generano valore
Quando le organizzazioni investono in data lake ma non ottengono i risultati attesi, emergono alcune criticità ricorrenti:
- Qualità dei dati e rischio di “data swamp”: senza una disciplina adeguata di ingestione e pulizia, il data lake può trasformarsi in uno spazio caotico, ricco di dati inutili, ridondanti o poco documentati, minando fiducia e riutilizzo.
- Scarsa reperibilità e usabilità: se utenti di business e data scientist non riescono a trovare, comprendere o accedere facilmente ai dati, questi restano inutilizzati.
- Mancanza di governance, lineage e sicurezza: senza questi elementi, il data lake diventa opaco, rischioso e difficile da gestire in termini di compliance.
- Disconnessione dai casi d’uso di business: se le pipeline di ingestione e storage non sono allineate agli obiettivi analitici o di AI, il data lake rimane un esercizio tecnico e non un driver strategico.
- Gap di AI readiness: trasformare i dati grezzi in insight tramite AI richiede molto più dello storage: servono feature curate, pipeline di modelli, monitoraggio e deployment operativo. Molti data lake si fermano all’analisi tradizionale e non fanno il salto verso l’AI.
La roadmap: dai dati grezzi agli insight intelligenti
Il percorso può essere visto come una sequenza di fasi logiche, ognuna con specifiche capacità abilitanti. Qui adottiamo un framework strutturato ispirato alle best practice e all’approccio di Neodata.
Fase 1: Ingestion & Integration
- Connessione a fonti eterogenee (ERP, CRM, IoT, log, API esterne) in modalità batch e streaming.
- Profilazione e validazione iniziale dei dati in ingestione: formato, qualità di base, completezza.
- Progettazione per la scalabilità: grandi volumi, schemi variabili e velocità differenti, sfruttando pattern moderni come streaming, change data capture ed event-driven architectures.
Fase 2: Storage & Organization
- Organizzazione dello storage in zone o layer logici.
- Utilizzo di formati di tabella open per garantire flessibilità, evoluzione dello schema e interoperabilità.
- Disaccoppiamento tra storage e compute per scalare in modo indipendente.
- Gestione di versioning, lineage e tracciabilità per rendere analytics e AI auditabili.
Fase 3: Cleaning, Transformation & Feature Engineering
- Trasformazione dei dati da grezzi a puliti: deduplicazione, gestione dei valori mancanti, normalizzazione, mapping semantico.
- Costruzione di feature per l’AI: variabili derivate rilevanti per la modellazione (aggregazioni, embedding, giorno della settimana, metriche di comportamento utente).
- Documentazione e standardizzazione di schemi e semantica per garantire coerenza e riutilizzo delle feature tra modelli.
- Monitoraggio della qualità dei dati tramite metadata: freschezza, statistiche, anomalie. Le architetture moderne integrano osservabilità data-driven e AI-powered direttamente nel lake.
Fase 4: Governance, Cataloging & Security
- Implementazione di metadata management e data catalog per consentire a persone e sistemi di trovare i dataset, comprenderne la semantica, la qualità e la lineage.
- Tracciamento del lineage dei dati: origine, trasformazioni e utilizzi downstream.
- Definizione di policy di retention, archiviazione e gestione del ciclo di vita dei dati.
Fase 5: Advanced Analytics & AI Modeling
È qui che si sbloccano i veri insight, passando da analytics descrittivi e diagnostici a sistemi predittivi, prescrittivi e intelligenti.
Fase 6: Democratization & Operationalization
- Integrazione degli insight nei processi di business: gli output dell’AI devono essere azionabili e integrati in CRM, ERP, piattaforme di marketing e dashboard operative.
- Self-service e data literacy: fornire agli utenti di business strumenti e visualizzazioni per esplorare i dati e consumare insight senza dipendere eccessivamente dall’IT.
- Cultura data-driven: formazione, change management e commitment del management sono importanti quanto la tecnologia.
- Apprendimento continuo e scalabilità: monitorare i risultati, iterare sui modelli e scalare i casi d’uso di successo tra domini diversi.
Best practice e raccomandazioni strategiche
Per avere successo nel percorso verso una trasformazione guidata dall’AI, il punto di partenza deve sempre essere il valore di business. È fondamentale identificare i casi d’uso più strategici e poi lavorare a ritroso per definire l’infrastruttura e l’architettura dei dati necessarie.
Le scelte tecnologiche sono cruciali: privilegiare soluzioni aperte e scalabili riduce il rischio di vendor lock-in e garantisce flessibilità nel lungo periodo.
La governance deve essere incorporata fin dall’inizio. Metadata management, data catalog, lineage e controllo degli accessi vanno progettati come parte integrante dell’architettura, non aggiunti successivamente.
Un altro cambio di mentalità essenziale è passare da analisi isolate a un approccio feature-first: costruire feature riutilizzabili e di alta qualità per il machine learning, invece di analisi frammentate, crea una base molto più solida e scalabile per l’AI.
L’AI deve inoltre andare oltre le dashboard. I modelli vanno integrati direttamente nelle operazioni di business, dove si prendono decisioni e si attivano azioni. In questo modo l’AI diventa parte del workflow, abilitando automazione e decisioni più intelligenti, anche in tempo reale.
È altrettanto importante collegare le performance dei modelli all’impatto reale sul business, andando oltre le metriche tecniche e misurando risultati come crescita dei ricavi, riduzione dei costi, mitigazione del rischio e aumento del customer lifetime value.
Infine, nessuna trasformazione AI è completa senza investire su persone e cultura. Occorre potenziare i team di data science e data engineering, ma anche diffondere la data literacy in tutta l’organizzazione, creando una cultura in cui le decisioni data-driven diventino la norma.
Trasformare il Data Lake nel carburante dell’AI
Trasformare il data lake in un motore di AI non è un progetto una tantum, ma un percorso continuo il nostro “data lake journey” con Mediaset.
Significa passare da “abbiamo tanti dati” a “generiamo insight intelligenti e azionabili che guidano i risultati di business”.
Strutturando correttamente l’architettura, integrando con attenzione il livello di AI e allineando ogni iniziativa al valore di business, i dati grezzi diventano un vero vantaggio competitivo.
Oggi, le organizzazioni che avranno successo saranno quelle capaci di trattare i dati non come un semplice asset IT, ma come un asset strategico: un flusso che alimenta sistemi di AI, supporta le decisioni e abilita personalizzazione, ottimizzazione e innovazione.
AI Evangelist e Marketing specialist per Neodata
