I termini “Data Mesh” e “Data Fabric” sono ormai familiari alla maggior parte dei responsabili dei dati aziendali. Gli analisti li descrivono come il futuro dell’architettura dei dati, i fornitori li citano costantemente e molte organizzazioni hanno avviato progetti pilota o definito piani d’azione basati su di essi. Tuttavia, nonostante la loro grande visibilità, la domanda concreta rimane la stessa: come si fa, in pratica, a far funzionare questi modelli nelle operazioni quotidiane?

A livello fondamentale, sia il Data Mesh che il Data Fabric mirano ad affrontare la stessa sfida: la frammentazione dei dati distribuiti su un numero eccessivo di sistemi, team e strumenti. Entrambi promettono un accesso migliore, una governance più solida e una base per l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale. Nella pratica, tuttavia, molte iniziative si arenano perché questi modelli descrivono quale sia il risultato ideale, ma non come ottenerlo in modo ripetibile e affidabile.

Questa guida si concentra sull'attuazione. Spiega i concetti di Data Mesh e Data Fabric in termini semplici, analizza i motivi per cui le implementazioni spesso subiscono rallentamenti e illustra come l'integrazione basata sull'intelligenza artificiale e sugli agenti aiuti le aziende a rendere operativi questi modelli in tutti i contesti applicativi e di dati.

Svelare il significato delle parole alla moda

Che cos’è il Data Fabric?

Il Data Fabric può essere definito come un livello di automazione e metadati che collega i dati tra diversi ambienti. Anziché centralizzare fisicamente tutto, fornisce servizi condivisi (individuazione, integrazione, governance, tracciabilità e applicazione delle politiche) tra sistemi cloud, on-premise e SaaS.

Tra le caratteristiche comuni figurano:

Individuazione e integrazione automatizzate delle fonti di dati
Metadati condivisi, tracciabilità e controlli di accesso
Una governance coerente applicata su tutte le piattaforme
Una base solida per l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo significativo nella creazione e nella gestione di un data fabric, riducendo il lavoro manuale e accelerando i tempi di implementazione. La conclusione è chiara: il fabric diventa fattibile quando l'automazione sostituisce l'integrazione realizzata manualmente.

Che cos’è il Data Mesh?

Il Data Mesh adotta un approccio diverso, decentralizzando la titolarità dei dati. Anziché affidare la gestione di tutti i dati a un unico team centrale, la responsabilità viene trasferita ai team di settore, quali quello finanziario, operativo o di assistenza clienti. Ciascun settore è responsabile dei propri dati e li pubblica come un prodotto, con standard di qualità, documentazione e livelli di servizio ben definiti.

Tra le caratteristiche comuni figurano:

Proprietà del dominio da parte dei team più vicini ai dati
Accesso self-service reso possibile da un'infrastruttura condivisa
Il "product thinking" applicato alla distribuzione dei dati
Governance computazionale federata e standard chiari

Se implementato correttamente, il Data Mesh migliora la velocità e la tracciabilità. Se implementato in modo inadeguato, può aumentare la frammentazione. La differenza dipende solitamente dal fatto che i team dispongano o meno di un approccio coerente e regolamentato per integrare e pubblicare i dati.

Insieme è meglio: Data Mesh e Data Fabric non si escludono a vicenda. Fabric fornisce automazione, metadati e controlli condivisi. Mesh definisce come vengono distribuite la titolarità e la responsabilità. Molte aziende hanno bisogno di entrambi: una distribuzione decentralizzata con meccanismi di controllo centralizzati.

Perché il Data Mesh e il Data Fabric incontrano difficoltà nella pratica

Nonostante il forte fascino concettuale, molte iniziative faticano a superare le fasi iniziali. Tra i motivi più comuni figurano:

La governance diventa un collo di bottiglia. La progettazione di nuovi modelli operativi e processi di approvazione richiede tempo, ritardando così la consegna effettiva.
L'integrazione manuale continua a persistere. Gli script ETL obsoleti, gli strumenti puntuali e il codice personalizzato rimangono in uso, limitando il riutilizzo e rallentando il cambiamento.
Gli ambienti ibridi aumentano la complessità. I dati e le applicazioni si estendono tra SaaS, cloud e sistemi on-premise, aumentando il carico di lavoro necessario per il coordinamento.

Senza l’automazione, i team dedicano più tempo alla manutenzione delle pipeline che alla realizzazione di nuovi prodotti basati sui dati. Il data fabric assistito dall’intelligenza artificiale riduce questo onere rendendo l’implementazione più accessibile e scalabile.

Integrazione agenziale: rendere operativa l'architettura

L'architettura dei dati moderna non è statica. Gli schemi cambiano, le API si evolvono e vengono continuamente introdotti nuovi prodotti basati sui dati. L'integrazione deve adattarsi allo stesso ritmo.

L'integrazione agentica applica l'intelligenza artificiale direttamente al ciclo di vita dell'integrazione. Anziché affidarsi interamente allo sviluppo manuale, gli agenti intelligenti assistono i team nella progettazione, nella generazione, nel collaudo e nella gestione delle pipeline tra applicazioni e piattaforme di dati. In pratica, ciò comprende:

Creazione di pipeline assistita dall'intelligenza artificiale. I team descrivono l'obiettivo in linguaggio semplice, ad esempio l'acquisizione dei ticket di assistenza, il loro arricchimento con i dati dei clienti e la loro pubblicazione nei sistemi di analisi o operativi. L'intelligenza artificiale genera una pipeline iniziale che gli ingegneri perfezionano.
Una piattaforma unificata per applicazioni, dati e intelligenza artificiale. L'integrazione abbraccia i flussi di lavoro delle applicazioni, la movimentazione dei dati, i metadati e la tracciabilità in un unico tessuto, consentendo il riutilizzo in diversi ambiti.
Adattamento continuo. Man mano che gli schemi o le API cambiano, l'IA evidenzia eventuali problemi, suggerisce aggiornamenti e riduce lo sforzo necessario per mantenere aggiornate le integrazioni.

"Introducendo nuovi concetti architettonici nella struttura esistente dell'organizzazione, siamo riusciti a modernizzare il nostro approccio e a costruire una base più solida e coesa. È stato un momento di rinnovamento e un'opportunità per ripensare i processi in modo da promuovere l'efficienza e la crescita a lungo termine".
Hal Hallsson, Architetto aziendale principale presso Bison Transport

Leggi il caso di studio completo

Dai modelli di riferimento ai risultati misurabili

Quando Data Mesh e Data Fabric vengono resi operativi attraverso l’integrazione agentica, l’impatto diventa tangibile.

Informazioni gestite e interconnesse
I team di dominio pubblicano prodotti di dati con chiara attribuzione di responsabilità, obiettivi di qualità, tracciabilità e controlli di accesso. Una struttura condivisa rende questi prodotti accessibili a strumenti di analisi, modelli di ML e agenti di IA senza creare colli di bottiglia a livello centrale.
Consegna più rapida per l'analisi dei dati e l'intelligenza artificiale
L'integrazione assistita dall'intelligenza artificiale riduce i cicli di sviluppo per l'acquisizione, la trasformazione, la convalida e l'ETL inverso. I team possono gestire data warehouse, lakehouse, pipeline di streaming ed elaborazione dei documenti senza dover moltiplicare gli strumenti.
Intelligenza operativa
Poiché l'integrazione delle applicazioni fa parte della stessa piattaforma, le informazioni ricavate possono dare luogo ad azioni concrete. I prodotti basati sui dati alimentano flussi di lavoro, transazioni e agenti di intelligenza artificiale integrati direttamente nei processi aziendali, quali la gestione dei casi, le approvazioni o la gestione delle eccezioni.

Cliente in primo piano

Siemens Healthineers, che opera a livello globale su una vasta gamma di sistemi, utilizza SnapLogic come piattaforma di integrazione di riferimento per supportare la propria strategia di gestione dei dati orientata al settore. Questa partnership consente di collegare i sistemi, standardizzare i flussi di dati e accelerare la fornitura di prodotti basati su dati affidabili, garantendo un’integrazione più rapida, un maggiore riutilizzo e un migliore accesso ai dati.

Conclusione chiave: mentre i modelli architetturali (come il Data Mesh) definiscono la direzione da seguire, è l’integrazione pratica a determinarne il successo.

Una guida pratica verso un'architettura pronta per l'intelligenza artificiale

Per realizzare un'architettura dati moderna è necessario andare oltre i modelli teorici e passare all'azione concreta. Questa roadmap pratica illustra le quattro fasi che la vostra azienda può seguire per rendere operativi Data Mesh e Data Fabric, utilizzando l'integrazione agentica basata sull'intelligenza artificiale per accelerare la consegna e integrare la governance sin dall'inizio.

Fase 1

Definire le priorità e stabilire le priorità

Sistemi di inventario, domini, flussi di lavoro e controlli. Individuare i momenti chiave per l’azienda e i prodotti di dati da cui dipendono. Concentrare gli sforzi iniziali laddove i ritardi o le incongruenze causano i maggiori problemi.

Fase 2

Creare la piattaforma

Adottare un livello di integrazione unificato che supporti l'integrazione di applicazioni e dati, i metadati condivisi, i test automatizzati e l'osservabilità. Consentire l'accesso self-service per i domini con chiari limiti di sicurezza.

Fase 3

Applica l'integrazione Agentic

Introdurre i copiloti basati sull'intelligenza artificiale per generare e rifattorizzare le pipeline, rilevare le derive e accelerare i modelli ricorrenti. È proprio qui che la velocità di consegna migliora in modo significativo.

Fase 4

Scalare e automatizzare i risultati

Pubblicare prodotti basati sui dati di dominio su un marketplace, monitorarne la qualità e l'utilizzo ed estendere l'integrazione oltre l'analisi dei dati fino ai flussi di lavoro e agli agenti di intelligenza artificiale integrati nei processi.

Attuando sistematicamente queste quattro fasi, la vostra organizzazione potrà passare con successo dalla visione architettonica a risultati misurabili, garantendo che l’Agentic Integration sia il meccanismo in grado di fornire un valore aziendale coerente e ripetibile nell’intero panorama dei dati.

Passare dalla progettazione alla realizzazione

Data Mesh e Data Fabric offrono indicazioni utili per l'organizzazione dei dati su larga scala. Il vero valore deriva da un'attuazione coerente. Grazie all'integrazione "agentic", le aziende possono trasformare l'intento architetturale in una distribuzione ripetibile tra dati e applicazioni, integrando la governance e aumentando al contempo la velocità.

L'integrazione non è un elemento secondario dell'architettura moderna dei dati. È il meccanismo che ne garantisce il funzionamento.

Sei pronto a unirti al movimento per l’integrazione agenziale?

Prenota una demo