Si conferma a +20% (anche nel 2025) la crescita annua del mercato italiano Data Management & Analytics che supera la soglia dei quattro miliardi di euro, con le grandi aziende (250-1000 dipendenti) segmento trainante. Lo evidenzia la ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, di cui Irion è partner e che dal 2026 cambierà nome “Data & Decision Intelligence” per celebrare il ruolo fondamentale dei dati (quando sono di qualità) nelle scelte di business.
I software Data Management & Architecture registrano un +13%: tra le soluzioni più richieste nel 2025 il Data Catalog & Metadata Management, assieme a Data Quality & Lineage (il 40% delle aziende intervistate prevede di introdurle nei prossimi 12 mesi). Il report ha coinvolto quest’anno 112 grandi imprese e 500 PMI: le medio-piccole si dicono sempre più interessate al mondo analytics (89%) ma aumentano le analisi saltuarie, per lo più con fogli di calcolo e senza supporto dedicato.
La governance che (non) c’è: attività manuali e AI non sfruttata
L’indagine sottolinea un paradosso: le aziende investono, ma faticano a trasformare i dati in valore, a causa di architetture inadeguate e della scarsa governance di dati e processi. Solo il 38% delle grandi organizzazioni ha formalizzato chiaramente la propria Data Strategy (dato stabile rispetto al 2024). E una su quattro non ha definito ruoli di responsabilità per chi si occupa del patrimonio informativo aziendale.
E nelle PMI restano i silos: “non integrano in alcun modo le diverse fonti dati o lo fanno esclusivamente con attività manuali” sottolinea la ricerca. Il percorso da compiere richiede quindi “un avvicinamento sempre più marcato tra Data Governance e AI Governance”. Un tema ricorrente del convegno (tra le aziende protagoniste: Sky, Costa Crociere e A2A) è stata la necessità di passare da una fascinazione per l’AI generativa all’implementazione concreta.
Irion parla con gli LLM: aggiornare i controlli sui dati con un prompt
Un cambio di paradigma nell’approccio alla Data Governance & Quality: l’integrazione bidirezionale tra Irion EDM e i Large Language Models permette due modalità di interazione complementari. Innanzi tutto, la piattaforma Irion EDM espone dati, metadati e azioni dispositive tramite il protocollo standard MCP, permettendo agli stessi LLM di interagire direttamente e operare, anche in ottica dispositiva.
È possibile, ad esempio, modificare la soglia di un controllo della qualità del dato con un semplice prompt di poche parole: durante l’evento al Politecnico di Milano, Gabriele Seno (Product Advocacy Director di Irion) ha mostrato questo use case legato alla Data Quality, ma le potenzialità sono molto più ampie, per esempio nell’ambito del data lineage e di un intero presidio di Data Governance. Gli LLM permettono quindi di dialogare con Irion EDM usando il linguaggio naturale, come siamo ormai abituati a fare da tre anni con ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity.
Come funziona l’integrazione: MCP e API
Tutto questo è possibile grazie al Modern Context Protocol diventato ormai lo standard di mercato con cui questi tool “parlano la stessa lingua” di applicativi esterni e connettersi). In sostanza, un ambiente dati organizzato e strutturato dentro Irion (“book”) espone alcune capacità della piattaforma grazie alle API (Application Public Interface).
Seno ha mostrato come interrogare – tramite semplici richieste testuali (prompt) nell’interfaccia conversazionale di Claude – un “data model” presente in Irion e chiedergli di leggere entità, relazioni tra dati e link. Qualsiasi chatbot, in questo modo, può interagire pienamente (anche in scrittura, per esempio modificando le soglie di un quality check) con le funzionalità messe a disposizione dal server di Irion.
In uno scenario tipo, un data owner può quindi:
- Chiedere statistiche e trend sui KQI (Key Quality Indicators)
- Focalizzarsi su anomalie e violazioni
- Eseguire drill-down sui dati
- Effettuare follow-up e soprattutto modificare le regole stesse
L’assistente AI-powered richiama le API di Irion e fornisce il link diretto alla regola modificata per l’immediata verifica dello specialista (umano). Non si tratta quindi di una semplice consultazione, ma di operatività bidirezionale.
MCP sta diventando anche la struttura portante della nuova era AI “agent-based”, centrata su assistenti digitali che sono già in grado, in molti casi, di eseguire operazioni con un elevato grado di autonomia: per esempio, monitorare una cartella per poi attivare la giusta data pipeline in modo dinamico (all’arrivo di un nuovo file) e produrre, come output, un report automatico da inviare via e-mail.
I tre fattori chiave del vantaggio Irion
L’approccio fondativo della piattaforma Irion EDM la posiziona in prima linea nell’integrazione con queste tecnologie innovative per almeno tre motivi:
- Uso intenso di metadati: gli LLM leggono e navigano agevolmente il data model
- Linguaggio standard: la piattaforma lavora con SQL, evitando sintassi proprietarie (non è necessario addestrare un LLM su dialetti specifici: la complessità si riduce)
- Approccio protetto: grazie alle funzionalità avanzate di change management e controllo delle regole offerte da Irion (in particolare il Playground) gli utenti possono sperimentare, simulare modifiche e testare l’impatto delle azioni attivate dagli LLM in totale sicurezza, con pieno controllo e tracciabilità: questo ambiente sicuro, più che una sandbox a basso livello tecnico, rappresenta uno spazio utente accessibile e progettato per la sperimentazione guidata dall’AI
