{"id":70939,"date":"2026-10-27T12:54:40","date_gmt":"2026-10-27T11:54:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=70939"},"modified":"2026-10-27T12:56:58","modified_gmt":"2026-10-27T11:56:58","slug":"data-quality-2026-mercato-correzione-prevenzione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/notizie\/data-quality-2026-mercato-correzione-prevenzione\/","title":{"rendered":"Data Quality 2026: il mercato si sposta dalla correzione alla prevenzione\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Le aziende non stanno rallentando gli investimenti in intelligenza artificiale. Secondo la rilevazione condotta da Gartner\u00ae tra CIO e dirigenti tecnologici per il 2026, l’81% delle organizzazioni prevede di aumentare i finanziamenti destinati all’AI tradizionale e l’84% quelli destinati all’AI generativa.<\/strong> Eppure, sempre secondo Gartner, in media solo circa il 40% dei prototipi AI supera la soglia della produzione. Tra le barriere principali indicate dalle organizzazioni compaiono la disponibilit\u00e0 e la qualit\u00e0 dei dati.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 un problema noto da anni. La domanda interessante \u00e8 un’altra: se la diagnosi \u00e8 condivisa, perch\u00e9 il blocco continua a ripresentarsi in modo cos\u00ec sistematico? La risposta che emerge dal Market Overview for Data Quality Solutions pubblicato da Gartner nel luglio 2026<\/strong> riguarda meno le tecnologie disponibili e pi\u00f9 il punto del ciclo di vita del dato in cui la qualit\u00e0 viene verificata.<\/p>\n\n\n\n

Un mercato che cresce su una necessit\u00e0 precisa <\/h2>\n\n\n\n

Il mercato delle soluzioni di Data Quality ha raggiunto 2,5 miliardi di dollari di ricavi nel 2026, con una crescita del 6,5% rispetto al 2025<\/strong>, e secondo le previsioni arriver\u00e0 a 3 miliardi entro il 2029. Non \u00e8 una crescita esplosiva, ma \u00e8 costante, e soprattutto \u00e8 trainata da una domanda molto concreta: disporre di dati affidabili su cui addestrare e alimentare i modelli.<\/p>\n\n\n\n

Il dato che qualifica meglio la priorit\u00e0 \u00e8 per\u00f2 un altro. Oltre il 64% dei responsabili della gestione dei dati colloca qualit\u00e0 e governance tra le prime cinque aree di investimento dei prossimi due-tre anni. La qualit\u00e0 del dato ha smesso di essere una voce tecnica dentro un progetto di integrazione ed \u00e8 diventata una linea di budget autonoma, discussa a livello di direzione.<\/p>\n\n\n\n

Tre spostamenti in corso <\/h2>\n\n\n\n

Il documento descrive un mercato che si sta riorganizzando lungo tre direttrici.<\/p>\n\n\n\n

Dalla correzione alla prevenzione.<\/strong> \u00c8 lo spostamento pi\u00f9 rilevante. Il modello tradizionale interviene a valle, quando i dati sono gi\u00e0 entrati nei sistemi e hanno gi\u00e0 prodotto effetti. Il mercato si sta muovendo verso un’impostazione proattiva basata sui data contract: accordi formali, espressi in linguaggio naturale, tra chi produce e chi consuma dati, che definiscono in modo esplicito schemi, soglie di qualit\u00e0 e livelli di servizio. Applicati al momento dell’ingestion, questi contratti permettono alle pipeline di respingere automaticamente i dati non conformi, prima che raggiungano analytics e modelli AI.<\/p>\n\n\n\n

Dall’automazione all’agentic.<\/strong> L’uso di AI generativa e assistenti conversazionali per profilazione, rilevamento di anomalie e generazione di regole \u00e8 ormai considerato funzionalit\u00e0 di base per i vendor mainstream. La frontiera si \u00e8 spostata: Gartner descrive vendor che integrano agenti in grado di ragionare, individuare problemi ed eseguire in autonomia interventi di remediation. Un ruolo abilitante viene attribuito al Model Context Protocol, standard aperto che consente ad agenti di piattaforme diverse di collaborare, condividere contesto e attivare workflow su ambienti ibridi.<\/p>\n\n\n\n

Verso l’observability.<\/strong> La linea che separava Data Quality e data observability si sta assottigliando, con i vendor DQ che integrano nativamente monitoraggio delle pipeline e rilevamento automatico delle anomalie. In parallelo, i controlli migrano verso l’infrastruttura: da un lato dentro gli strumenti di orchestrazione, che agiscono come presidio difensivo nelle pipeline CI\/CD, dall’altro dentro le piattaforme cloud e i data warehouse, che eseguono validazione e normalizzazione direttamente nel punto in cui il dato risiede, con vantaggi di scala e di costo.<\/p>\n\n\n\n

Attorno a queste tre direttrici il documento ne segnala altre: l’attenzione crescente ai dati non strutturati, spinta dalla diffusione delle applicazioni RAG, la democratizzazione verso utenti business non tecnici tramite interrogazione in linguaggio naturale, e il dilemma tra acquisto di soluzioni commerciali e sviluppo interno di funzionalit\u00e0 basate su agenti.<\/p>\n\n\n\n

Una griglia utilizzabile in fase di selezione <\/h2>\n\n\n\n

La parte pi\u00f9 operativa del Market Overview \u00e8 la distinzione tra funzionalit\u00e0 obbligatorie e funzionalit\u00e0 opzionali del mercato. \u00c8 una griglia che pu\u00f2 essere ripresa quasi direttamente in una fase di scouting o nella costruzione di un RFP.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tra le obbligatorie<\/strong>: connettivit\u00e0 estesa a sorgenti eterogenee, profilazione e monitoraggio continuo, discovery e gestione del ciclo di vita delle regole, alerting e visualizzazione, trasformazioni per parsing, pulizia e standardizzazione.<\/p>\n\n\n\n

Tra le opzionali<\/strong>, che nella pratica fanno la differenza competitiva: funzionalit\u00e0 agentiche con relativi guardrail, supporto ai dati non strutturati, matching e riconciliazione, workflow di issue resolution, interfacce low-code, flessibilit\u00e0 di deployment tra on-premise, cloud e iPaaS, scalabilit\u00e0 su volumi nell’ordine delle centinaia di milioni di record attraverso esecuzione push-down, sicurezza e gestione della visibilit\u00e0 per ruolo.<\/p>\n\n\n\n

L’elenco completo, con la descrizione puntuale di ciascuna funzionalit\u00e0, \u00e8 nel documento integrale.<\/p>\n\n\n\n

Irion nel Market Overview <\/h2>\n\n\n\n

Irion \u00e8 inclusa tra i vendor citati nel Market Overview for Data Quality Solutions di Gartner\u00ae, all’interno di una selezione che il documento dichiara esplicitamente rappresentativa e non esaustiva. \u00c8 l’unico vendor dell’elenco con headquarter in Italia.<\/p>\n\n\n\n

Quella che segue \u00e8 una lettura editoriale Irion e non \u00e8 attribuibile a Gartner.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Diverse delle direzioni che il documento indica come evoluzione del mercato corrispondono a funzionalit\u00e0 che Irion Premium Data Quality & Governance\u00ae presenta oggi al suo interno: la generazione di regole a partire da descrizioni in linguaggio naturale, le funzionalit\u00e0 agentiche applicate a profilazione e definizione dei controlli, l’esecuzione push-down dei controlli direttamente sugli ambienti in cui il dato risiede. A questo si aggiunge un tema che il documento tratta come requisito di deployment e che per molte organizzazioni europee \u00e8 anche un tema di conformit\u00e0: la possibilit\u00e0 di scegliere dove e come eseguire i controlli, con uno sviluppo interamente realizzato in Italia e quindi all’interno della giurisdizione europea.<\/p>\n\n\n\n

LEGGI IL REPORT COMPLETO SU GARTNER<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Unify Governance. Distribute Execution. Trust your data.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Gartner, Market Overview for Data Quality Solutions, Divya Radhakrishnan, Amy Bickel, 1 July 2026.<\/em>
Gartner is a trademark of Gartner, Inc. and\/or its affiliates.<\/em>
Gartner does not endorse any company, vendor, product or service depicted in its publications, and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings or other designation. Gartner publications consist of the opinions of Gartner\u2019s business and technology insights organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this publication, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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