Le Tendenze Digitali costituiscono le principali direzioni tecnologiche e di mercato che influenzano il futuro del business. Rappresentano vere e proprie linee guida strategiche per la pianificazione aziendale, elaborate a partire dall’osservazione delle dinamiche attuali.
Per la stagione #TendenzeDigitaliSS25, abbiamo identificato tre tendenze principali, e in questo articolo ci concentriamo sulla prima tendenza.
Nuove tipologie di dati
Siamo abituati a pensare ai dati come a elementi ordinati, classificati con precisione all’interno di contenitori ben definiti: una sorta di cassettiera, dove ogni informazione trova il proprio spazio designato. Questo approccio rassicurante e familiare ha rappresentato a lungo un modello efficace di organizzazione.
Tuttavia oggi ci troviamo di fronte a una realtà profondamente diversa. I dati che dobbiamo raccogliere e analizzare non si prestano più a una suddivisione rigida e schematica: richiedono contenitori più flessibili, dinamici, capaci di accogliere complessità e interconnessioni. In altre parole, serve un nuovo paradigma, più simile a un grande cestone che a una cassettiera.
La tecnologia dei database tradizionali, su cui si fondano i CRM classici, non è più adeguata alla natura dei dati contemporanei. Quando si cerca comunque di forzare l'utilizzo di queste strutture, i limiti emergono in modo evidente: le prestazioni calano, i modelli di intelligenza artificiale non riescono a funzionare correttamente e le relazioni tra i dati si perdono o diventano difficili da interpretare.
I dati sono essenziali ma perché abbiano valore devono essere disponibili e veloci e, soprattutto, utilizzati. Non basta accumularli, serve analizzarli e prendere decisioni in tempo reale per trasformarle in cambiamenti concreti.
Il limite strutturale del CRM classico
I principali produttori di database hanno colto da tempo questo cambiamento e stanno introducendo tecnologie pensate per gestire in modo nativo dati più ricchi, complessi e dinamici. Il problema? Molti CRM attuali non sono progettati per accogliere queste innovazioni e spesso finiscono per ostacolarle, rendendo più opaca e frammentaria la gestione delle informazioni.
È per questo che oggi si rende necessario considerare strumenti alternativi, in grado di affiancare, o in alcuni casi sostituire, i database relazionali tradizionali. Tra questi, due soluzioni stanno emergendo con forza.
Database vettoriali
Comprendere i dati attraverso la prossimità semantica
I vector database permettono di rappresentare ogni dato come un insieme di coordinate numeriche, grazie a tecniche di embedding. Questo consente di analizzare le somiglianze tra dati in modo estremamente sofisticato, al di là delle semplici corrispondenze testuali o anagrafiche.
Non si chiede più “chi ha lo stesso nome” ma “quali elementi sono vicini nello spazio del significato”. È possibile identificare cluster semantici, trovare elementi affini, suggerire contenuti: una tecnologia ideale per sistemi di ricerca intelligenti, analisi semantiche avanzate e applicazioni di intelligenza artificiale.
Database a grafo
Mappare le relazioni complesse tra entità
I graph database si fondano su un principio diverso: quello di gestire in tempo reale le relazioni tra oggetti. Clienti, prodotti, eventi, interazioni possono essere rappresentati come un nodo e un collegamento all’interno di una rete dinamica.
Questo consente di rilevare pattern nascosti, individuare comportamenti sospetti (come nelle applicazioni antifrode) oppure esplorare la struttura delle reti sociali e commerciali. Per un CRM moderno questa tecnologia rappresenta un valore strategico, perché sposta il focus dal dato anagrafico alla relazione stessa.
Fattori abilitanti
Oggi esistono condizioni favorevoli per affrontare questo cambiamento, sia a livello tecnologico che metodologico:
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Tecnologie consolidate come NoSQL, vector DB e graph DB sono ormai mature e facilmente integrabili.
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Le soluzioni di intelligenza artificiale si basano sempre più su embedding e tecniche che presuppongono strutture dati flessibili.
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Architetture orientate alla denormalizzazione (come BigQuery) semplificano l’accesso e l’interrogazione dei dati, anche attraverso duplicazioni funzionali.
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L’importanza crescente dei dati storici, spesso utilizzabili in sola lettura, rende più semplice duplicarli per migliorarne la consultazione.
Consigli
Alcuni passi pratici per prepararsi a questa trasformazione:
- Analizza l’architettura attuale del tuo CRM: è in grado di rappresentare davvero le relazioni tra i dati?
- Sperimenta in parallelo: crea copie dei dati in formati alternativi (denormalizzati o vettoriali) e testale in ambienti differenti.
- Inizia a catturare nuove forme di dati: tutto ciò che oggi tralasci – perché non sai dove metterlo – potrebbe rivelarsi un asset strategico.
- Evita il lock-in tecnologico: scegli piattaforme aperte, API-friendly e scalabili.
Conclusione
Se l’obiettivo è prepararsi all’adozione dell’AI è necessario ripensare la gestione dei dati.
Oggi c'è bisogno di un sistema capace di raccogliere, comprendere e valorizzare l’enorme complessità delle informazioni relazionali contemporanee.
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