In un contesto in cui le catene di approvvigionamento diventano sempre più complesse, frammentate e distribuite tra sistemi cloud e on-premise, i Chief Supply Chain Officers (CSCO) cercano nuovi modi per scalare l’uso di analisi avanzate e intelligenza artificiale. Secondo Gartner, la risposta si trova nella Data Fabric Architecture, un approccio moderno alla gestione dei dati capace di creare una base solida, coerente e pronta per l’IA.

La Data Fabric non è un singolo prodotto o una piattaforma da acquistare, ma un’architettura che collega e armonizza i dati provenienti da fonti diverse, senza la necessità di spostarli fisicamente. Invece di centralizzare tutto in un unico repository, la Data Fabric stabilisce un livello di unificazione dei dati che li rende accessibili e interoperabili, indipendentemente dal luogo in cui risiedono o dal sistema che li genera.

Un’architettura pensata per la complessità

Tradizionalmente, la gestione dei dati nella supply chain è stata frammentata, con applicazioni ERP, sistemi di magazzino, strumenti di pianificazione della domanda e piattaforme di trasporto che operano spesso in silos, ognuno con propri formati e regole. La Data Fabric rompe questi confini, offrendo una visione coerente e continua dei dati attraverso l’intera rete di fornitori, distributori e clienti.

Il principio chiave è l’uso di metadati attivi, modelli semantici e intelligenza artificiale per automatizzare processi complessi come la scoperta, l’integrazione e la distribuzione dei dati. In questo modo, i CSCO possono accedere a informazioni aggiornate e affidabili in tempo reale, migliorando la qualità delle decisioni operative e strategiche.

Come sottolinea Vas Plessas, Director Analyst nella divisione Supply Chain di Gartner, “la Data Fabric consente di ridurre i costi e i tempi di integrazione dei dati e di migliorare le decisioni operative grazie alla possibilità di applicare l’IA a tutte le attività della supply chain.”

 

I principali vantaggi della Data Fabric

Uno dei punti di forza di questo approccio è la connessione trasversale dei dati. La Data Fabric unisce infatti informazioni provenienti da sistemi legacy e piattaforme cloud, fornendo una visione unificata delle operazioni. Ciò consente ai team di analizzare i dati direttamente, evitando lunghi processi di consolidamento o dipendenze dalle risorse IT.

CSCO Data Fabric

La disponibilità continua dei dati permette inoltre di ottenere analisi e insight in tempo reale, indispensabili per alimentare modelli di machine learning e algoritmi di previsione. Questo significa avere raccomandazioni e stime sempre aggiornate per ottimizzare scorte, trasporti e produzione. Altro elemento distintivo è l’architettura composable, pensata per adattarsi a nuove esigenze e per integrarsi con fonti di dati eterogenee. La Data Fabric può evolversi nel tempo, espandendosi a nuove aree funzionali e geografiche.

Infine, grazie all’uso di machine learning, semantica e gestione intelligente dei metadati, la Data Fabric automatizza attività tradizionalmente manuali come la catalogazione, la mappatura e i controlli di qualità, con lo scopo di ridurre il carico sull’IT e accelerare il deployment di nuove soluzioni.

Le sfide dell’adozione

Nonostante i vantaggi, Gartner sottolinea che la realizzazione di una Data Fabric richiede una pianificazione accurata. Si tratta infatti di un approccio architetturale complesso, che implica l’integrazione di più tecnologie in un sistema unificato. Inoltre, oggi non esiste una soluzione “chiavi in mano”; i vendor offrono infatti componenti parziali, ma la piena implementazione richiede un forte allineamento interno tra IT, data governance e leadership operativa.

Le organizzazioni che adottano per prime la Data Fabric devono affrontare anche sfide legate alla maturità delle soluzioni di mercato, alla mancanza di competenze specializzate e alla necessità di ripensare la governance dei dati. Come evidenzia ancora Plessas, “comprendere i limiti delle soluzioni attuali e avere una visione chiara della propria architettura di supply chain è essenziale per costruire oggi le fondamenta delle supply chain AI-enabled di domani.”

I passi per costruire una Data Fabric efficace

Per Gartner, i CSCO dovrebbero procedere in modo graduale e strategico, partendo da un’analisi approfondita della prontezza dei dati per l’IA. Questo include l’assegnazione di ruoli chiari nella governance dei dati e la verifica che l’architettura tecnologica supporti flussi di dati in tempo reale attraverso sistemi diversi.

Un secondo passo cruciale è la collaborazione con i leader dei dati e dell’analisi. La sinergia tra supply chain e IT è infatti essenziale, con i responsabili della catena logistica che definiscono le priorità e il contesto di business mentre i team tecnologici si occupano della costruzione e dell’operatività dell’infrastruttura. È inoltre importante coinvolgere precocemente i responsabili di business, identificando casi d’uso ad alto impatto e fattibili come la pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP) o l’approvvigionamento.

La valutazione delle competenze interne rappresenta un ulteriore punto chiave. L’abilità nel gestire metadati, integrazione e modellazione è il cuore della Data Fabric, e le aziende devono colmare eventuali lacune con programmi di formazione o nuove assunzioni mirate. Infine, Gartner consiglia di partire in piccolo e scalare rapidamente, avviando progetti pilota focalizzati (ad esempio, sulla visibilità in tempo reale dell’inventario) ed espandendo progressivamente l’adozione man mano che le capacità maturano.

(Immagine in apertura: Shutterstock)