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frAIme
L’AI ha bisogno di dati
integrati, accessibili
e pronti per essere utilizzati.
Architettura data fabric cloud-native · integrazione delle fonti aziendali · dati disponibili senza doverli spostare dai sistemi di origine
Rappresentazione schematica dell’architettura: sistemi sorgente, livello di integrazione e applicazioni che utilizzano i dati.
Il contesto
I dati aziendali sono distribuiti.
Integrarli è il primo passo
per valorizzarli.
I progetti di intelligenza artificiale hanno bisogno di dati accessibili, coerenti e aggiornati. Nelle aziende, però, le informazioni sono spesso distribuite tra applicazioni diverse, con livelli di qualità e criteri di gestione non uniformi. Integrare queste fonti, senza moltiplicare copie e attività manuali, è il primo passo per utilizzare i dati nei processi aziendali e nei progetti AI.
Dati distribuiti tra sistemi diversi
Le informazioni sono distribuite tra applicazioni e funzioni aziendali. Senza integrazione, ogni area lavora su una parte del patrimonio informativo e ricostruire una visione complessiva diventa difficile.
Duplicazione delle informazioni
Per rendere disponibili i dati si ricorre spesso a estrazioni, file intermedi e archivi duplicati. Questo aumenta i costi di gestione e il rischio che le informazioni non siano più allineate ai sistemi di origine.
Accesso ai dati limitato
Chi deve analizzare le informazioni dipende spesso dall’IT per ottenere estrazioni e preparare i dati. Le richieste si accumulano e le analisi richiedono più tempo.
Informazioni non ancora pronte per l’AI
Per alimentare modelli di machine learning e applicazioni di AI generativa servono dati integrati, affidabili e comprensibili. Se qualità e significato delle informazioni non sono governati, anche i risultati delle analisi possono essere poco attendibili.
Come funziona
Dalle fonti aziendali
ai dati pronti per essere utilizzati.
frAIme costruisce un livello di integrazione tra le fonti aziendali e le applicazioni che utilizzano i dati. Il percorso parte dalla ricognizione dei sistemi, prosegue con l’integrazione e la governance delle informazioni e arriva alla loro disponibilità per BI, machine learning e AI generativa.
L’architettura
Integrare i dati,
senza spostarli dai sistemi di origine.
Il data fabric collega fonti informative diverse e rende i dati disponibili alle applicazioni che ne hanno bisogno, senza richiedere necessariamente di trasferirli in un nuovo archivio. Le informazioni rimangono nei sistemi di origine e possono essere utilizzate da strumenti di Business Intelligence, algoritmi di machine learning e applicazioni di AI.
Trascina la maniglia: a sinistra dati distribuiti, estrazioni e copie; a destra le stesse fonti collegate attraverso un unico livello di integrazione.
Rappresentazione schematica dei flussi di integrazione, non riferita a una specifica installazione.
I benefici
Dati integrati.
Più possibilità di utilizzo.
L’integrazione dei dati non è un obiettivo fine a sé. Serve a rendere le informazioni più accessibili e utilizzabili da chi deve analizzarle, gestire i processi e sviluppare nuove applicazioni.
Fonti diverse integrate in una visione coerente dei dati aziendali
Maggiore autonomia nell’accesso alle informazioni e meno richieste all’IT
Processi di gestione e utilizzo dei dati più automatizzati
Dati disponibili per analisi avanzate, machine learning e applicazioni AI
Dentro il prodotto
Un’architettura,
tre prospettive operative.
frAIme risponde alle esigenze di chi utilizza i dati per le analisi, di chi li prepara per gli algoritmi e di chi gestisce l’infrastruttura tecnologica. Tre prospettive, un’unica architettura.
Accedere ai dati in modo autonomo
Chi si occupa di analisi può accedere alle informazioni necessarie attraverso una visione coerente delle diverse fonti, senza dover richiedere ogni volta nuove estrazioni o conoscere nel dettaglio i sistemi che le ospitano.
- Una visione unificata delle diverse fonti
- Maggiore autonomia nell’accesso ai dati
- Meno attività manuali e minori rischi di errore
Preparare i dati per gli algoritmi
Il data fabric rende disponibili a machine learning e AI generativa dati integrati e documentati. I team possono così lavorare su basi informative più coerenti e riproducibili, senza dover ricostruire ogni volta le fonti necessarie ai singoli progetti.
- Dataset coerenti e riproducibili per le attività di sviluppo e test
- Qualità e significato delle informazioni documentati
- Un percorso dal prototipo alla messa in esercizio
Un’infrastruttura che cresce con l’azienda
L’architettura cloud-native permette di evolvere l’infrastruttura in base alle esigenze aziendali, con attenzione a scalabilità, sicurezza e flessibilità. Il percorso può procedere per fasi, valorizzando i sistemi esistenti e valutando gli interventi necessari nel tempo.
- Evoluzione dell’infrastruttura per fasi
- Scalabilità e sicurezza considerate fin dalla progettazione
- Integrazione delle fonti senza richiedere una migrazione massiva dei dati
A chi serve
Cinque situazioni in cui integrare i dati fa la differenza.
| Scenario aziendale | La criticità | Il contributo di frAIme |
|---|---|---|
| Azienda in crescita | Nuovi sistemi e fonti dati da integrare con quelli esistenti | Integrazione progressiva delle nuove fonti, valorizzando i sistemi esistenti |
| Dati distribuiti tra funzioni aziendali | Ogni funzione utilizza dati e criteri di lettura differenti | Una visione integrata e coerente delle informazioni |
| Settori regolamentati | Necessità di controllare accessi, tracciabilità e qualità dei dati | Governance delle informazioni, senza moltiplicare gli archivi |
| Sviluppo di modelli predittivi | Dati necessari ai modelli distribuiti tra sistemi differenti | Integrazione delle fonti necessarie per sviluppare modelli predittivi |
| Operazioni di M&A | Sistemi e patrimoni informativi da integrare dopo un’acquisizione | Integrazione progressiva dei dati, prima di eventuali interventi sui sistemi |
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