Data streaming nell’era dell’AI: come portare i dati dove e quando servono

Il contesto: crescita esponenziale del data streaming

L’AI accelera l’esigenza di accedere a dati e informazioni in tempo reale, ma non tutte le aziende sono pronte. Gli analisti prevedono che il mercato globale dello streaming analytics crescerà con un tasso annuo composto superiore al 30 % fino al 2032, perché la disponibilità del dato in tempo reale risponde a esigenze di business che incidono direttamente sulla competitività.

L’esigenza di informazioni in tempo reale è viva da anni, ma oggi è ancora più centrale con la diffusione degli agenti AI, sui quali le organizzazioni stanno concentrando investimenti e progettualità.

Le sfide dell’IT nelle imprese mature

Interpellato da Tech Excellence, Marco De Luca, partner di Blue Reply, ha confermato la crescente pressione verso la disponibilità di dati azionabili in tempo reale, evidenziando che il percorso è tutt’altro che completo. Anche nelle organizzazioni più mature, l’IT deve fare i conti con architetture, sistemi e competenze che rendono complesso far fluire il dato con la velocità e la continuità richieste.

Le criticità più frequenti ricadono in tre macro‑aree:

• Sistemi proprietari obsoleti: nati per gestire il dato all’interno del proprio perimetro, ma ormai superati tecnologicamente.
• Perdita di conoscenza: molte aziende non sanno dove risiedano i dati core, quali siano le fonti o come accedervi.
• Architetture frammentate: cloud, approcci ibridi e una molteplicità di sorgenti rendono difficile identificare la fonte di riferimento.

Queste sfide frenano l’adozione dell’AI o confinano i progetti nella fase di PoC, impedendo la scalabilità.

Perdita di conoscenza e stratificazione tecnologica

La perdita di conoscenza sul patrimonio informativo può derivare da anni di stratificazione tecnologica, outsourcing fuori controllo e perdita di competenze. L’adozione progressiva del cloud, gli approcci ibridi e le fonti informative sempre più numerose hanno moltiplicato le sorgenti, rendendo difficile stabilire dove risieda l’informazione e quale sia la fonte di riferimento.

Il ruolo cruciale degli agenti AI

Molte organizzazioni stanno investendo sugli agenti AI come supporto a un numero crescente di processi e casi d’uso. Qualunque sia lo scenario applicativo, l’agente deve accedere in tempo reale alle informazioni necessarie per comprendere il contesto, rispondere e agire.

“Fino a qualche anno fa era normale avere alcuni servizi alimentati in real‑time e altri gestiti in batch”, osserva De Luca. “Oggi, con gli AI agent, l’equilibrio cambia: se un agente deve rispondere in tempo reale, deve poter accedere a informazioni aggiornate in quel preciso istante. Un ritardo che fino a poco tempo fa poteva essere accettabile, oggi diventa un limite importante”.

AI agent: consumatore e produttore di dati

L’agente AI è sia data consumer che data producer. Deve consumare dati in tempo reale per agire e, al contempo, genera output, decisioni ed eventi che devono essere reimmessi nei processi e resi disponibili ad altri sistemi. Questo duplice ruolo rende il data streaming ancora più centrale, perché non deve soltanto alimentare l’AI, ma anche distribuire ciò che l’AI produce.

Knowledge Rebuilding: la risposta di Blue Reply

Di fronte a questo scenario, la risposta non può essere soltanto tecnologica. Prima di far fluire i dati, è necessario sapere dove si trovano, quali sono rilevanti e come devono essere trattati nei processi. Da qui parte l’approccio di Blue Reply, definito Knowledge Rebuilding.

Il Knowledge Rebuilding consiste nella ricostruzione della mappa informativa dell’azienda prima di progettare nuovi flussi o componenti. Blue Reply analizza i sistemi sorgente per capire quali dati contengono, ne ricostruisce struttura e relazioni e identifica le informazioni utili rispetto ai processi da supportare, tenendo conto delle esigenze del cliente e della propria esperienza su diversi verticali.

Da questa analisi nasce una prioritizzazione: non tutto deve essere spostato o reso disponibile allo stesso modo; è fondamentale stabilire quali dati portare verso i nuovi target, quali trattare e da quali ambiti partire.

AI al servizio del Knowledge Rebuilding

“Anche il Knowledge Rebuilding può utilizzare l’AI”, aggiunge De Luca. “Utilizziamo strumenti di intelligenza artificiale e nostri acceleratori per affrontare attività di analisi e ricostruzione che in passato richiedevano effort difficilmente sostenibili”. Questo permette di recuperare conoscenza sui sistemi e sui dati con tempi e costi più compatibili con le esigenze attuali.

Una volta definito il basamento, Blue Reply segue i progetti in modalità end‑to‑end, dalla ricostruzione dei modelli dati alla definizione dell’architettura, fino alla delivery.

Confluent e Apache Kafka: la spina dorsale dello streaming

Nei progetti con ecosistemi applicativi complessi e requisiti sfidanti in termini di volumi, velocità e affidabilità, Blue Reply si affida a Confluent, la piattaforma enterprise di data streaming di proprietà IBM basata su Apache Kafka.

Gli elementi differenzianti individuati da Blue Reply includono:

• Connessione nativa a un’infinità di sorgenti, senza necessità di integrazioni custom che aumenterebbero tempi e costi.
• Scalabilità elevata, adatta a scenari con grandi volumi e velocità di dati (es. IoT).
• Trasformazione e arricchimento in streaming senza introdurre latenza.
• Tracciabilità end‑to‑end del flusso, fondamentale per sapere chi produce il dato, come viene trasformato e dove viene consumato.

Man mano che lo streaming diventa parte strutturale dell’architettura, la capacità di monitorare l’intero ciclo di vita del dato diventa cruciale per garantire affidabilità e governance.

Verso nuove infrastrutture dati: Tech Excellence a Milano

I tecnici e i manager di Blue Reply saranno presenti all’evento Tech Excellence, organizzato da NextWork360 in collaborazione con IBM, il 12 novembre a Milano. L’incontro offrirà l’opportunità di approfondire il tema delle nuove infrastrutture dati, confrontarsi sui percorsi di adozione e capire come evolvere verso modelli più moderni e innovativi.

Articolo realizzato in collaborazione con Blue Reply. Iscriviti alla newsletter per ricevere articoli di tuo interesse e prendi visione dell’Informativa.