I dati di un’azienda moderna sono un universo frammentato: risiedono su applicazioni cloud o gestionali on-premise, data lake, decine di sistemi legacy e fogli di calcolo che spesso sfuggono al controllo dell’IT. In questo scenario, come è possibile ottenere una visione d’insieme affidabile e accelerare le migrazioni e i progetti per la trasformazione digitale? E come addestrare modelli di Intelligenza Artificiale Generativa efficaci?
Il costo delle mancate o scarse integrazioni è misurabile: Gartner stima danni economici (in media) per 12,9 milioni di dollari annui nelle aziende con scarsa qualità dei dati; nei contesti enterprise, un downtime causato da failure di sistema può costare 5.600 dollari al minuto. IDC afferma inoltre che i “data silos” e le inefficienze erodono i ricavi fino al 20-–30%.
La risposta risiede spesso in una disciplina tanto storica quanto oggi cruciale: la Data Integration: non più solo un processo tecnico per “spostare dati”, ma la spina dorsale strategica che permette di trasformare dati distribuiti e disomogenei in un asset informativo coeso, accessibile e governato. Senza solide strategie di integrazione, ogni progetto di analytics o AI è destinato a basarsi su informazioni incomplete e inaffidabili. E processi critici come le chiusure contabili o il reporting rischiano di fallire.
A febbraio 2025 Irion è stata citata da Gartner tra le tecnologie di esempio nel “Reference Architecture Brief: Data Integration”. L’interesse per questa disciplina è in costante ascesa negli ultimi 5 anni su Google (+87% rispetto all’anno scorso) sulla spinta di Gen AI e nuove architetture per il Data Management.
Nel 2025, infatti, la Data Integration non è più soltanto ETL/ELT: le architetture moderne combinano API, eventi, stream processing e virtualizzazione dei dati con governance basata sui metadati attivi. L’obiettivo è abilitare pipeline riusabili, osservabili e a bassa latenza, pronte per alimentare analytics e AI in modo tracciabile.
Integrare i dati, perché è fondamentale (sei motivi)
Per DAMA International (DMBOK2®), l’integrazione dei dati descrive i processi relativi allo spostamento e al consolidamento dei dati all’interno e tra data store, applicazioni e organizzazioni. In parole più semplici è l’insieme di tutte quelle azioni necessarie a unificare diverse sorgenti informative, in modo da creare una vista unica su un determinato processo.
Con centinaia o migliaia di database nei propri sistemi, l’efficienza nel trasferimento dei dati è imprescindibile, ma da sola non è più sufficiente nell’epoca della digital transformation: è infatti necessario saper gestire flussi di dati strutturati (interni o derivanti da fonti esterne) e non strutturati (esempio dati che arrivano dai social) che si riversano da fonti apparentemente infinite. L’integrazione consolida i dati in forme coerenti, fisiche o virtuali per soddisfare i requisiti di “utilizzo” di tutte le applicazioni e i processi aziendali.
Integrare i dati è fondamentale per almeno sei grandi motivi:
- gestire, elaborare, confrontare, arricchire diverse tipologie di dati tra loro al fine di sviluppare analisi avanzate dalle quali estrarre nuova conoscenza
- disporre di dati in modo sicuro, in conformità alle normative, nel formato e nel lasso di tempo necessari
- diminuire i costi e la complessità nella gestione delle soluzioni, unificare i sistemi e migliorare la collaborazione
- ricercare pattern nascosti e relazioni tra diverse fonti
- mappare il data lineage
- in caso di fusioni aziendali, migrare i dati o riunire i sistemi informativi
La Data Integration è oggi prerequisito essenziale per il Data Warehousing, il Data Management, la Business Intelligence e il Big Data Management e supera la “vecchia” impostazione per silos, quando gli uffici IT gestivano le informazioni in modo separato per ogni funzione aziendale. Tra i dati da integrare abbiamo quelli:
- strutturati e archiviati nei database,
- di testo non strutturati nei documenti o nei file,
- altri tipi non strutturati come quelli audio, video e di streaming
Ormai è chiaro: più che dal volume, il valore estraibile dai Big Data proviene dalla correlazione di una varietà di fonti, tipologie e data format. Tuttavia, la gestione, l’integrazione e la governance di dati eterogenei è una sfida quotidiana che molte aziende affrontano ancora oggi in modo non ottimale.
ETL vs ELT: i 10 limiti dell’approccio tradizionale
Esistono molteplici tecniche utilizzate per realizzare l’integrazione tra le diverse tipologie di dati sopra citate tra cui l’ETL (Extract, Transform, Load) che è sicuramente la più diffusa negli ultimi decenni e l’ELT che inverte le ultime due attività per ottenere maggiore funzionalità, superando i limiti dell’approccio tradizionale.
L’ETL prevede tre fasi:
- Fase 1 – Estrazione: questo processo comprende la selezione dei dati richiesti da una sorgente o da diverse fonti. I dati estratti vengono quindi organizzati in un data store fisico su disco o su memoria.
- Fase 2 – Trasformazione: i dati vengono trasformati in base ad una serie di regole per adattarsi al modello del data warehouse o alle esigenze operative, tipici esempi di trasformazioni sono modifiche al formato, le concatenazioni, l’eliminazione dei valori nulli, che potrebbero portare a risultati non corretti durante le analisi o modifica dell’ordine degli elementi di dati o dei record per fittare un pattern definito.
- Fase 3 – Caricamento: questa fase consiste nella memorizzazione o presentazione fisica del risultato delle trasformazioni nel sistema target. Esistono due diversi tipi, ovvero si parla di caricamento in modalità batch, in cui i dati vengono integralmente riscritti sostituendo i precedenti, o in modalità incrementale periodica grazie alla quale si rilevano e inseriscono nel data warehouse solo i cambiamenti avvenuti a partire dall’ultimo caricamento.
Questo sistema nel tempo, nella sua applicazione, ha evidenziato però alcuni limiti:
- una crescente complessità di orchestrazione dei percorsi di trasformazione
- imponendo una descrizione dettagliata del processo non consente ottimizzazioni delle elaborazioni, né in ragione della distribuzione attuale dei dati, né in seguito a miglioramenti del software
- non è autonoma in termini di potenzialità funzionali e deve spesso ricorrere a sistemi esterni di appoggio
- la necessità di procedere con altri strumenti e per vie non coordinate alla definizione di tabelle, viste e infrastrutture varie di sostegno
- lo sforamento dei costi e dei tempi di implementazione
- l’abbattimento delle performance elaborative
- la crescita dei costi di manutenzione e di gestione di cambiamenti
- l’impossibilità di cicli di test e sviluppi paralleli e coordinati
- l’impossibilità pressoché totale di documentare e tracciare i processi, con buona pace dei requisiti di lineage e ripetibilità
- muove più e più volte significative masse di dati dalle aree di staging ai server di elaborazione e viceversa; non esegue le logiche elaborative dove risiedono i dati, ma muove giga di dati dove sa eseguire le trasformazioni funzionali.
L’ELT ha come obiettivo superare gli “svantaggi” dell’ETL. L’ordine delle fasi varia in Estrazione, Caricamento, Trasformazione (Extract, Load, Transform): le trasformazioni si verificano dopo il caricamento sul sistema target, spesso come parte del processo. L’ELT, in sostanza, consente di istanziare i dati di origine sul sistema target come dati non elaborati, che possono essere utili per altri processi. Le modifiche avvengono quindi nel sistema di destinazione: si è diffuso negli ambienti Big Data, dove il processo ELT carica il data lake.
Questa “variazione di fase” realizza alcuni benefici, i principali sono:
- analizza rapidamente grandi pool di dati e richiede meno manutenzione
- è un processo più economico, in quanto richiede meno tempo nel caricamento dei dati poiché comporta il caricamento e la trasformazione dei dati in pezzi più piccoli, rende più facile la gestione del progetto
- utilizza lo stesso hardware per l’elaborazione e la memorizzazione riducendo al minimo il costo aggiuntivo dell’hardware
- può elaborare sia dati semi-strutturati che non strutturati
Perché Irion EDM è la piattaforma per Data Integration su larga scala
Irion EDM® adotta un approccio dichiarativo che riduce la complessità di orchestrazione e rende i flussi più trasparenti e governabili. Con la tecnologia proprietaria DELT® (Extract-Load-Transform su modello dichiarativo) le regole sono espresse a livello di cosa deve accadere, non come implementarlo: questo accelera i rilasci, facilita i test paralleli e limita gli interventi manuali, con benefici immediati su time-to-data e manutenzione.
La piattaforma è metadata-driven: i metadati non sono solo catalogati, ma attivi e alimentano l’automazione, il lineage e i controlli di qualità end-to-end. Grazie a EasT® (Everything as a Table) ogni sorgente viene esposta come tabella virtuale, uniformando formati eterogenei (file, DB, API, SAP, etc) per mapping e trasformazioni implicite, senza dover aggiungere strati di codice ad hoc. Con IsolData® le elaborazioni avvengono in workspace isolati ed effimeri, evitando persistenze applicative non necessarie e riducendo i movimenti di dati.
Completano l’architettura una connettività estesa (on-prem e multi-cloud), la collaborazione multiruolo nativa (IT, data analyst, data officer) e l’uso di SQL standard che abbassa la soglia di adozione e tutela gli investimenti di competenze. Il risultato è una Data Integration scalabile, tracciabile e conforme: meno copie, più controllo sul ciclo di vita dei dati, lineage completo e performance coerenti con i requisiti dei settori regolamentati e dei carichi “data-intensive”.
Dalla manifattura al finance: 3 case study Irion
Tre progetti mostrano come le soluzioni di Data Integration costruite con Irion EDM abilitano migrazioni, planning e riclassificazioni su larga scala, presidiando la Data Governance & Quality e riducendo drasticamente tempi e rischi.
- Migrazione a SAP S/4HANA (manifatturiero): integrazione e riconciliazione di sorgenti eterogenee, template riutilizzabili e controlli automatici. Riduzione >80% dei tempi di ripresa dati e >70% degli interventi manuali; governance end-to-end e mitigazione del rischio di go-live.
- Budgeting & Forecast (banking): integrazione di consuntivi, driver e input utenti; simulazione scenari e allocazioni top-down/bottom-up; certificazione e pubblicazione controllata nei sistemi target. Riduce tempi di preparazione ed errori, aumentando tracciabilità e collaborazione tra funzioni.
- Motore di riclassificazione contabile (banking): pipeline DI + DQ + MDM con normalizzazione e arricchimento verso più destinazioni. Gestite oltre 100 tabelle e ~400 milioni di record sotto vincoli di cut-off, con lineage completo e controlli di qualità automatizzati.
