Negli ultimi anni i dati sono diventati il motore delle decisioni aziendali. Tuttavia, non tutti i dati sono uguali: alcuni sono prodotti in grandi quantità e con alta frequenza, altri invece sono piccoli, ma altamente informativi. Nel 2025, le imprese devono essere in grado di gestire entrambi in modo integrato ed efficiente.In questo contesto emergono due concetti chiave: la data fabric, un’architettura che collega e rende utilizzabili i dati ovunque si trovino, e il cloud ibrido, una soluzione flessibile per gestire l’infrastruttura IT tra cloud pubblici e ambienti aziendali. Insieme, questi due approcci offrono alle aziende gli strumenti per estrarre valore da tutti i dati, grandi e piccoli, in modo sicuro e scalabile.
Il contesto: perché “small data” accanto ai “big data”
Definizioni e differenze
I big data sono insiemi di dati molto estesi, provenienti ad esempio da dispositivi IoT, piattaforme online, sistemi aziendali. Sono complessi da elaborare, ma offrono una visione globale e predittiva dei fenomeni.
Gli small data, al contrario, sono più contenuti per volume, ma spesso più precisi e descrittivi. Pensiamo a una singola recensione online, a un feedback utente, a un report manuale. Contengono dettagli contestuali che i big data, da soli, non riescono a cogliere.
Gestire entrambi significa combinare scala e precisione: i big data aiutano a vedere i trend, gli small data aiutano a capire i dettagli. Le decisioni migliori nascono proprio dall’equilibrio tra questi due livelli.
Cos’è la data fabric e quale ruolo ha in una moderna architettura dati
Principi e componenti
La data fabric è un nuovo approccio alla gestione dei dati. Non si basa sulla loro centralizzazione fisica, ma sulla possibilità di accedervi in modo unificato, anche se si trovano in sistemi diversi.
Immaginiamo un’azienda che ha dati in un gestionale interno, altri nel cloud, altri ancora generati da sensori. Con una data fabric, è possibile mettere in relazione queste fonti in tempo reale, senza doverle spostare o duplicare. Questo avviene grazie a:
- metadata intelligenti, che descrivono i dati e ne tracciano l’origine,
- policy di governance, che definiscono chi può vedere cosa,
- motori di orchestrazione, che automatizzano i flussi di aggiornamento,
- cataloghi semantici, che permettono agli utenti di trovare e usare i dati corretti.
La data fabric non è una singola tecnologia, ma un insieme coordinato di strumenti che semplificano l’accesso ai dati e ne garantiscono la qualità e la sicurezza.
Cloud ibrido e big data: opportunità per le aziende
Scalabilità e flessibilità
Il cloud ibrido è un’infrastruttura che unisce ambienti aziendali (on-premise) e cloud pubblici, permettendo di distribuire i carichi di lavoro nel modo più efficiente. Ad esempio, i dati più sensibili possono restare in azienda, mentre l’analisi massiva può essere eseguita nel cloud.
Questo modello è ideale per chi lavora con grandi volumi di dati ma ha anche esigenze specifiche in termini di prestazioni, costi e riservatezza. Settori come l’industria, il turismo o l’energia si affidano sempre più spesso a questa configurazione per affrontare carichi variabili e stagionalità nei dati.
Costi, sicurezza e governance
Oltre alla flessibilità, il cloud ibrido aiuta a ottimizzare i costi: le aziende possono acquistare solo le risorse di calcolo che servono, quando servono.
In termini di sicurezza e governance, offre il vantaggio di mantenere il controllo sui dati critici, rispettando normative e policy aziendali. Linkalab integra queste soluzioni con pratiche avanzate di gestione dei permessi, tracciabilità e protezione dei dati, adattate alle specifiche esigenze del cliente.
Integrazione con analytics e AI
Come la piattaforma supporta l’analytics avanzata
Una volta integrati e organizzati, i dati diventano materia prima per l’analisi e l’automazione. In un’architettura con data fabric e cloud ibrido, è possibile:
- sviluppare algoritmi di previsione sui dati storici,
- automatizzare il monitoraggio dei comportamenti degli utenti,
- alimentare dashboard dinamiche per supportare le decisioni quotidiane.
Nei progetti che Linkalab ha realizzato in ambiti come il turismo o la logistica, questi strumenti hanno permesso di unire dati molto diversi (come recensioni, prenotazioni, dati ambientali) e ottenere insight precisi e azionabili. L’analisi contestuale dei dati, supportata da modelli di machine learning e NLP, consente oggi di rispondere in modo rapido a scenari in continua evoluzione.
Cosa può offrire Linkalab: progettazione, implementazione, partner AWS
Linkalab accompagna le organizzazioni nella realizzazione di architetture dati moderne, capaci di affrontare i problemi reali con soluzioni concrete. Non ci limitiamo all’infrastruttura: costruiamo un percorso completo, dall’analisi iniziale fino alla messa in produzione.
Nel dettaglio, i nostri servizi includono:
- progettazione e configurazione di Data Lake scalabili su cloud ibrido,
- definizione e applicazione di strategie di gestione e valorizzazione del dato,
- realizzazione di pipeline automatizzate di analytics e AI,
- integrazione di strumenti come knowledge graph e sistemi di ricerca semantica.
Grazie alla nostra competenza multidisciplinare e alla partnership tecnica con AWS, possiamo offrire soluzioni che coniugano potenza computazionale, governance dei dati e usabilità per gli utenti finali.
Prepararsi al nuovo panorama
Il panorama digitale attuale impone alle aziende di superare la frammentazione informativa e rendere i dati un elemento abilitante, non un ostacolo. Per farlo, servono architetture capaci di integrare velocità, controllo, e facilità d’uso.
Con una data fabric intelligente e una piattaforma cloud ibrida, le imprese possono affrontare con successo la sfida dell’eterogeneità dei dati, abilitare modelli di intelligenza artificiale efficaci e trasformare i dati in decisioni di valore.
Linkalab si propone come partner tecnologico e scientifico, con un approccio personalizzato e orientato al risultato. Non basta raccogliere dati: bisogna renderli utili, accessibili e pronti per generare vantaggio competitivo.
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