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.
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.
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.
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.
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.
Oggi esistono condizioni favorevoli per affrontare questo cambiamento, sia a livello tecnologico che metodologico:
Tecnologie consolidate come NoSQL, vector DB e graph DB sono ormai mature e facilmente integrabili.
Le soluzioni di intelligenza artificiale si basano sempre più su embedding e tecniche che presuppongono strutture dati flessibili.
Architetture orientate alla denormalizzazione (come BigQuery) semplificano l’accesso e l’interrogazione dei dati, anche attraverso duplicazioni funzionali.
L’importanza crescente dei dati storici, spesso utilizzabili in sola lettura, rende più semplice duplicarli per migliorarne la consultazione.
Alcuni passi pratici per prepararsi a questa trasformazione:
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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