Progettare una data platform moderna e scalabile significa creare un’infrastruttura capace di raccogliere, elaborare, integrare e distribuire dati in modo efficiente, sicuro e sostenibile nel tempo.
Perciò, non è un semplice esercizio tecnico; ma è una scelta strategica che determina la velocità con cui un’azienda può trasformare le informazioni in valore concreto e la capacità di rispondere rapidamente ai cambiamenti di business.
I dati arrivano da fonti sempre più eterogenee: sensori IoT, sistemi gestionali, API, servizi cloud, applicazioni enterprise e piattaforme di e-commerce o SaaS. In questo contesto, una data platform ben progettata è l’elemento che tiene insieme un simile e complesso ecosistema, garantendo qualità, governance, capacità di crescita e interoperabilità tra sistemi diversi.
Perché una data platform moderna è fondamentale
Una data platform moderna non è solo un luogo in cui i dati vengono archiviati, ma un motore che alimenta analisi in tempo reale, strumenti basati sul machine learning, automazione dei processi e innovazione di prodotto e strumenti di advanced analytics.
Il suo valore risiede nella capacità di offrire dati affidabili, accessibili e pronti per essere utilizzati da diversi team aziendali, senza barriere tecnologiche o silos informativi, favorendo la collaborazione tra dipartimenti.
L’evoluzione delle data platform ha portato a un passaggio dal modello tradizionale – spesso rigido e on-premise – a soluzioni flessibili, che sono basate su architetture cloud-native e servizi distribuiti, con possibilità di integrazione multi-cloud.
Si tratta di un cambiamento molto rilevante, perché consente alle aziende di scalare più rapidamente, adattarsi a nuove esigenze e ridurre i tempi di sviluppo di progetti data-driven.
I componenti essenziali di una data platform scalabile
Progettare una data platform scalabile significa integrare una serie di elementi che devono lavorare in modo armonico. Oltre alla semplice archiviazione, servono strumenti per automatizzare la data ingestion, pipeline di trasformazione efficienti, meccanismi di qualità e governance del dato e sistemi di accesso pensati per diversi profili utente, strumenti di monitoring e logging inclusi.
Raccolta e ingestion dei dati
Il primo passaggio è garantire che tutti i dati rilevanti entrino nella piattaforma in modo rapido, sicuro e soprattutto in formato standardizzato. Ciò può avvenire tramite connettori API, streaming in tempo reale o processi batch programmati, oltre a tool di data replication e ingestion automatizzata.
L’obiettivo è ridurre i colli di bottiglia e assicurare che le informazioni siano sempre aggiornate.
Data processing e trasformazione
Una volta acquisiti, i dati devono essere puliti, standardizzati e arricchiti per poter essere utilizzati in analisi e modelli predittivi. Strumenti come Apache Spark, dbt o Databricks permettono di eseguire trasformazioni su larga scala mantenendo alte le prestazioni, supportando sia workload batch che streaming.
Storage e gestione dei metadati
La scelta dell’architettura di storage – data lake, data warehouse oppure una soluzione ibrida – influisce sulla scalabilità e sulla facilità di accesso. È altrettanto importante implementare un catalogo dati e un sistema di gestione dei metadati per garantire tracciabilità e trasparenza.
Come garantire sicurezza e governance in una data platform
La sicurezza e la governance sono due pilastri fondamentali di qualsiasi data platform moderna. Se i dati sono “il nuovo petrolio”, la sicurezza e la governance sono la protezione che evita che questo petrolio finisca in mare.
Sicurezza e governance, in questo contesto, non riguardano solo la protezione da minacce esterne, ma anche la gestione responsabile e conforme delle informazioni all’interno dell’organizzazione. Una piattaforma dati può essere tecnicamente eccellente, ma senza un sistema di controllo robusto rischia di diventare una fonte di vulnerabilità e di perdita di fiducia.
Un’adeguata sicurezza parte dal controllo degli accessi: ogni utente deve disporre solo delle autorizzazioni necessarie per il proprio ruolo, secondo il principio del least privilege. Questo approccio riduce la superficie di attacco e limita i danni potenziali in caso di compromissione. Inoltre, l’implementazione di sistemi di autenticazione forte (MFA) e di crittografia, sia a riposo sia in transito, garantisce che i dati rimangano protetti anche in scenari di rischio elevato.
La governance, invece, si concentra sul “come” i dati vengono gestiti, condivisi e monitorati nel tempo: significa stabilire regole chiare per l’intero ciclo di vita del dato, dalla creazione all’archiviazione o eliminazione.
Un elemento centrale è il data lineage, che consente di tracciare l’origine e le trasformazioni di ogni informazione, aumentando la trasparenza e facilitando audit o verifiche di conformità.
In settori regolamentati come il finance, la sanità o l’energia, la governance deve essere strettamente allineata alle normative di riferimento, come il GDPR europeo, senza considerare gli standard ISO per la sicurezza dei dati. Per arrivare a questo risultato servono anche processi di revisione periodica delle policy, l’adozione di strumenti di data catalog e la creazione di un team o di un comitato dedicato alla gestione della qualità e della conformità dei dati.
Inoltre, sicurezza e governance non possono essere considerate elementi statici. La data platform deve essere monitorata costantemente per individuare comportamenti anomali, accessi non autorizzati o processi non conformi. L’adozione di sistemi di monitoraggio proattivo e di alert in tempo reale permette di intervenire rapidamente, riducendo il rischio di incidenti e garantendo che i dati restino sempre un asset sicuro e affidabile per l’azienda.
Le linee guida per progettare una data platform moderna e scalabile
La progettazione di una data platform richiede un approccio strutturato e multidisciplinare. Non basta scegliere la tecnologia: serve un disegno complessivo che tenga conto di obiettivi di business, requisiti tecnici e prospettive di evoluzione.
Definire gli obiettivi e i requisiti di business
Ogni progetto di data platform deve partire dalla domanda: “Quali problemi vogliamo risolvere con i dati? E quali decisioni vogliamo supportare?” Definire le priorità consente di orientare le scelte architetturali e tecnologiche verso risultati concreti.
Scegliere l’architettura più adatta
Cloud pubblico, privato, ibrido o multi-cloud: la scelta dipende da budget, regolamentazioni, livello di scalabilità richiesto e competenze interne. È fondamentale valutare la compatibilità tra architettura e casi d’uso.
Integrare la scalabilità fin dall’inizio
Pensare alla scalabilità come a un’aggiunta successiva è un errore comune. La piattaforma deve essere progettata per crescere senza degradare le prestazioni, sia in termini di volume dati sia di numero di utenti.
Prevedere strumenti di monitoraggio e ottimizzazione
Una data platform è un sistema vivo: le sue prestazioni e la qualità dei dati devono essere monitorate costantemente anche tramite KPI e metriche di utilizzo. Dashboard, alert e metriche di utilizzo aiutano a mantenere il controllo e a intervenire rapidamente in caso di problemi.
Il valore di una data platform ben progettata
Una data platform moderna e scalabile non è solo un’infrastruttura IT: è un abilitatore di innovazione, efficienza e competitività. Quando è progettata con visione strategica, permette di integrare fonti dati eterogenee, garantire qualità e sicurezza, e supportare l’azienda nella sua crescita.
Investire nella progettazione di una piattaforma dati oggi significa prepararsi a un futuro in cui la capacità di leggere, interpretare e agire sui dati sarà il principale fattore di differenziazione sul mercato.
