Intervista

Come trasformare la gestione dei dati da centro di costo a motore strategico di valore per l’intera azienda?

Molte aziende affrontano ancora enormi difficoltà nella gestione dei dati: silos, qualità scadente, informazioni duplicate. Ma oggi esistono soluzioni che permettono di ribaltare il paradigma.

Grazie a tecnologie come l’Entity Resolution Contestualizzato, è possibile fondere e arricchire fonti di dati interne ed esterne, creando viste affidabili e complete su clienti, aziende e transazioni. Questo migliora la rilevazione di duplicati, la scoperta di anomalie e la qualità delle decisioni.

Il passo successivo? Passare dalla gestione dei dati alla creazione di Data Product che siano: riutilizzabili, sempre aggiornati e progettati per risolvere problemi reali

La tecnologia a grafi consente analisi potenti e contestualizzate:

• Ego Graphs: per insight dettagliati su entità specifiche (es. frodi, rischio creditizio)
• Knowledge Graphs: per scoprire pattern trasversali (es. rischi nella supply chain)

Superiamo  il mito della “visione unica del cliente”:  ogni funzione aziendale ha esigenze specifiche e diverse. Nell’investigazione di fenomeni complessi come le frodi organizzate, è utile lavorare con viste più elastiche e inclusive (“fuzzy”).In ambiti come il CRM o la compliance, invece, serve una precisione molto elevata.

Serve quindi una piattaforma dinamica, capace di offrire più viste a partire dallo stesso dato—senza duplicazioni o infrastrutture separate.

Il risultato?

La gestione dei dati non è più un costo, ma un acceleratore strategico, che abilita l’intelligenza decisionale in tutta l’organizzazione: marketing, rischio, frodi, compliance, operations.
Con il giusto approccio, i dati diventano un vantaggio competitivo reale.

 

Come capire se la tua azienda è pronta per l’AI,  GenAI e tecniche analitiche avanzate?

L’intelligenza artificiale è tanto efficace quanto i dati su cui si basa e la verità è che molte aziende non sono ancora pronte.

Per mettere in produzione in maniera efficace l’AI e ottenere valore serve una base dati affidabile.

Avere un data lake non basta. Se i dati sono ambigui, distribuiti su sistemi diversi o di bassa qualità, non saranno utili per decisioni in tempo reale.

Servono dati puliti, certificati e accessibili, non solo per un progetto, ma per coprire le varie esigenze diverse di ogni dipartimento.

Ecco perché è cruciale usare tecnologie di data matching dinamico.

• In ambito AML, in alcuni casi, un matching più permissivo potrerbbe permettere di identificare flussi potenzialmente nascosti.
• In marketing, la conformità GDPR impone identificazioni molto precise.

Con l’Entity Resolution Contestualizzato di Quantexa, il motore lavora in modo iterativo anche con dati imperfetti, creando collegamenti tra entità e costruendo una vista 360° affidabile.

Quando si seleziona una soluzione o un partner tecnologico, la scalabilità diventa fondamentale. Non si possono creare copie diverse dei dati per ogni funzione aziendale. È costoso, inefficiente e difficile da gestire.

Con la piattaforma Decision Intelligence di Quantexa, hai un unico sistema che offre dati come servizio, pronti all’uso, in tempo reale e su misura.

Il tuo team non dovrà più concentrarsi sulla pulizia dati, ma potrà dedicarsi a modelli, insight e innovazione.

In sintesi: Se i tuoi dati non sono affidabili, accessibili e certificati,  non sei pronto per l’AI. Ma con una base solida, puoi liberare tutto il potenziale del dato—e costruire il futuro dell’intelligenza decisionale.