Integrazione dati per comprendere e usare le informazioni

Andrea Zinno, Data Evangelist di Denodo, su come l’integrazione dati trasformi le informazioni in conoscenza condivisa e utile, rendendo il dato accessibile.

Per troppo tempo, l’integrazione dati è stata trattata come una questione esclusivamente tecnica, fatta di procedure e strumenti per collegare sistemi eterogenei. Oggi, tuttavia, questo approccio mostra tutti i suoi limiti. Un dato integrato ma non compreso, accessibile ma non interpretabile, rischia di alimentare rumore invece che conoscenza. In questo scenario, l’integrazione diventa quindi un processo concettuale prima che tecnologico, fondato sull’integrare ciò che si comprende e rendere accessibile ciò che è stato prima pensato.

L’integrazione dati

Il cuore di questa visione è il modello semantico che prende forma all’interno delle architetture logiche per l’integrazione dei dati, rappresentando il luogo dove i concetti del dominio aziendale vengono formalizzati, strutturati, messi in relazione. Non si tratta di un semplice glossario tecnico, ma di una vera e propria mappa del significato, che permette di connettere in modo intelligente i dati distribuiti nei diversi sistemi aziendali.

Questo modello ha la caratteristica essenziale di isolare il significato dalle caratteristiche tecniche dei dati, garantendo che ogni cambiamento infrastrutturale non si ripercuota su chi consuma le informazioni. Il modello semantico deve essere vivo, adattabile, capace di armonizzare punti di vista diversi e di costituire la base per la condivisione e la comunicazione tra soggetti differenti. Solo così i dati diventano strumenti di comprensione e non semplici entità tecniche.

La semantica guida l’integrazione dati

Integrare informazioni prive di una coerenza semantica equivale a mettere insieme elementi che non parlano la stessa lingua. Prima ancora di essere memorizzati o trasportati, i dati devono essere concepiti come rappresentazioni fedeli del mondo che intendono descrivere. È un processo che richiede consapevolezza e intenzionalità, perché ciò che viene rappresentato deve riflettere non solo ciò che è misurabile, ma anche ciò che ha senso nel contesto dell’organizzazione.

La semantica è ciò che dà significato ai dati e il modello semantico diventa l’architrave dell’integrazione dati, proteggendo chi usa i dati dai cambiamenti tecnologici. Una volta definiti, è altrettanto importante arricchirli con metadati di business che ne guidino l’interpretazione e l’utilizzo. Questi ultimi, diversi dai metadati tecnici generati automaticamente dai sistemi, includono definizioni precise, criteri di calcolo, classificazioni, riferimenti all’origine del dato, informazioni sul ciclo di vita e sui responsabili. Oltre a indicazioni sulla qualità e sulle modalità di validazione. Grazie a questa documentazione, il dato diventa trasparente, accessibile e comprensibile, anche da parte di utenti che non lo hanno prodotto direttamente.

Persone e architetture logiche al centro dell’integrazione dati

È tempo di un cambiamento di rotta, con un impatto profondo su tre dimensioni fondamentali: organizzazione, cultura e tecnologia.

• Organizzazione: il ruolo delle persone cambia. Gli esperti di dominio, gli analisti di business e i knowledge worker diventano co-protagonisti nella progettazione del significato, non semplici fruitori finali. Il loro contributo diventa essenziale per definirli in modo corretto.

• Cultura: il passaggio da un’integrazione basata sulla tecnologia a una basata sul significato comporta anche una trasformazione culturale. È necessario sviluppare una nuova alfabetizzazione, la Semantic Literacy, che consente di leggere il contesto dietro il dato e favorisce la collaborazione interfunzionale.

• Tecnologia: non scompare, si riposiziona. Non è più l’elemento trainante, ma l’infrastruttura di supporto. Le architetture logiche, basate su modelli semantici condivisi, diventano strumenti per rendere il significato accessibile, navigabile e interrogabile, semplificando l’esperienza dell’utente finale.

Nel contesto della trasformazione digitale e della crescente complessità informativa, le architetture logiche svolgono un ruolo cruciale, diventando il ponte tra comprensione del contesto e implementazione tecnica dell’integrazione. Separano il livello semantico-concettuale da quello fisico-tecnologico, creando una base coerente e interrogabile semanticamente, preservando la complessità delle fonti e favorendo la trasparenza.

A un passo dal 2026, integrare i dati non significa più collegare tecnologie o costruire ponti tra sistemi. Implica costruire significato, generare comprensione e creare coerenza. È necessaria una nuova alleanza tra chi conosce i processi, chi governa i dati e chi li interpreta. Questa deve essere basata su comprensioni comuni. Perché solo quando il significato diventa patrimonio condiviso, i dati diventano strumenti di trasformazione.