AI Data
Senza dati pronti, non c'è AI che funzioni.
Portiamo i tuoi dati al livello richiesto dai sistemi AI: readiness, architettura, governance e observability, con un piano operativo in 90 giorni.
30 min • Senza impegno • NDA disponibileQuando serve
I segnali che indicano che è il momento di lavorare sui dati prima di scalare l'AI
I quattro pilastri
Governare i dati per l'AI non è un progetto IT isolato. Significa rendere quattro aree misurabili e sostenibili: quanto i dati sono pronti, come sono architettati, come sono governati e come vengono osservati nel tempo.
Data Readiness
valutazione di completezza, qualità, accessibilità e adeguatezza dei dati rispetto ai casi d'uso AI prioritari.
Data Architecture
disegno dell'architettura dati per l'AI: sorgenti, integrazione, storage, feature store, pipeline e ambienti di sperimentazione.
Data Governance
policy, ruoli e controlli su qualità, privacy, retention e uso lecito, coerenti con EU AI Act, GDPR e ISO/IEC 42001.
Data Observability
monitoraggio continuo di qualità, drift, lineage e metadati per garantire che i modelli AI restino affidabili nel tempo.
Cosa ottieni
Un pacchetto di output operativi che rendono tracciabile e decidibile ogni passo verso un'infrastruttura dati adeguata all'AI.
Come funziona
Un processo strutturato in 4 step, evidence-based
Kickoff e perimetro
Definizione dei casi d'uso AI e delle sorgenti dati in scope
Data discovery
Mappatura di sorgenti, qualità, ownership e vincoli normativi
Gap analysis
Confronto tra dati disponibili e requisiti dei casi d'uso AI
Roadmap e workshop
Piano di intervento, priorità e governance condivise con lo sponsor
Come si integra
AI Rating
Misura la maturità AI complessiva, di cui i dati sono una dimensione fondamentale
Scopri AI RatingAI Governance
Definisce il framework decisionale e di controllo entro cui i dati vengono governati
Scopri AI GovernanceAI Shift
Porta in produzione gli use case AI abilitati da un'infrastruttura dati adeguata
Scopri AI ShiftDomande frequenti
In cosa si differenzia da un progetto data governance tradizionale?
AI Data parte dai casi d'uso AI e ne deriva i requisiti dati. Non è una governance dei dati fine a sé stessa, ma finalizzata a rendere gli use case AI eseguibili e affidabili nel tempo.
Serve avere già un data lake o un data warehouse?
No. Il framework funziona anche in contesti in cui i dati sono sparsi in gestionali, CRM, ERP e fogli operativi. Uno degli output tipici è la valutazione make/buy sulle piattaforme dati.
È un intervento tecnico o strategico?
Entrambi. La fase iniziale è strategica e di scoping. La roadmap tecnica viene poi impostata insieme al vostro IT o ai partner di implementazione, senza lock-in.
Come si integra con AI Rating e AI Governance?
AI Rating misura la maturità AI complessiva, di cui i dati sono una dimensione. AI Governance definisce il framework decisionale. AI Data approfondisce specificamente la readiness dei dati per l'esecuzione.
Quanto dura tipicamente?
L'assessment iniziale dura 3-6 settimane, in funzione del numero di sorgenti dati e casi d'uso in scope.
Coprite anche i temi di privacy e conformità?
Sì, dal punto di vista di governance e processo. Per pareri legali vincolanti lavoriamo con partner qualificati; noi definiamo il framework di controllo e i requisiti operativi.