Gestione e valorizzazione dei dati: le aziende giocano qui la partita per fare crescere il business. E’ un terreno però che richiede di compiere più di un passo avanti anche per quanto riguarda l’utilizzo delle tecnologie disponibili. Tra queste le piattaforme di data streaming (Dsp) si propongono come elemento strategico per le imprese che puntano sull’intelligenza artificiale (AI), sull’automazione e sulla reattività in tempo reale per evolvere. Lo conferma la più recente edizione del Data Streaming Report 2025 di Confluent basato su un’indagine condotta da Freeform Dynamics e Radma Research che coinvolge 4.175 leader IT in 12 Paesi (tra cui diversi europei).
La ricerca è stata condotta con un approccio quantitativo, attraverso un sondaggio che ha raggiunto i decision maker (C-level, VP, direttori IT, responsabili di area tecnica e consulenti senior o solution architect) con una conoscenza diretta delle tecnologie di data streaming, con diversi livelli di esperienza che spaziano da “principiante” ad “esperto”. Il quadro del campione è rappresentativo dal punto di vista settoriale (industria manifatturiera, finanza, sanità, PA, telecomunicazioni, retail, media, trasporti e logistica, ecc.), ma se ne misurano anche i livelli di maturità tecnologica, e se ne colgono le differenze culturali e organizzative rispetto all’adozione di piattaforme di data streaming e AI-driven.
Ripartiamo dai numeri: l’87% dei responsabili IT prevede un utilizzo crescente delle Dsp per alimentare i sistemi di AI con dati contestuali, affidabili e in tempo reale. Il dato è ancora più significativo se si considera che ben l’89% degli intervistati riconosce nelle piattaforme un facilitatore essenziale dell’adozione dell’intelligenza artificiale, in grado di risolvere problemi strutturali come l’accesso ai dati, la qualità delle fonti e la governance.
Digital streaming platform, dati affidabili e volàno per l’AI
L’adozione dell’intelligenza artificiale è sempre più estesa, ma per funzionare in modo efficace le applicazioni basate su AI — dai chatbot ai sistemi agentici — richiedono accesso immediato a dati aggiornati, consistenti e contestuali. In questo senso, le data streaming platform diventano la spina dorsale tecnica per l’AI enterprise: consentono ai team di sviluppo di collegare in tempo reale flussi di dati provenienti da più fonti, permettendo la produzione e l’utilizzo immediato delle informazioni. Osservazioni supportate dal report, secondo cui le piattaforme di data streaming offrono un vantaggio competitivo per le aziende che puntano su AI generativa, applicazioni predittive e automazione decisionale: il 73% degli intervistati le ritiene fondamentali per il successo dei sistemi di AI e il 60% ne sottolinea il ruolo nel semplificare l’accesso a origini dati differenti.
Data streaming, priorità per il ritorno degli investimenti
Per il 2025, l’86% dei leader IT dichiara di considerare gli investimenti nel data streaming una priorità strategica o comunque rilevante, in linea con trend ormai consolidati. Questa scelta si motiva con l’impatto concreto che le Dsp generano in diversi ambiti: miglioramento della customer experience (90%), riduzione del time-to-market (84%), innovazione di prodotto (82%) e crescita dei ricavi (47%).
L’interesse verso queste piattaforme non è solo teorico. Il 64% delle aziende sta incrementando gli investimenti in Dsp nel corso del 2025, e ben il 68% dei leader IT prevede che tale trend continuerà nei prossimi due anni, appena dietro alla GenAI (74%).
Tra i dati più rilevanti del report vi è l’incremento nel ritorno economico degli investimenti in tecnologie di data streaming. Il 44% delle aziende ha riportato un Roi almeno quintuplicato, in crescita rispetto al 41% dell’anno precedente.
Il dato è ancora più significativo se si guarda alla curva di maturità delineata dal report con il 52% delle aziende che si trova nei livelli 4 e 5, ovvero con un’adozione avanzata e sistemica ad affermare di aver raggiunto questi risultati. Anche le imprese a un livello iniziale di adozione (livello 2) stanno ottenendo performance sorprendenti, il 74% che dichiara un Roi da 2 a 5 volte superiore all’investimento. Questo dimostra che i benefici del data streaming sono accessibili anche a chi è all’inizio del percorso, purché l’adozione sia strutturata e strategica.
Paradigma shift-left e sfide
Un altro trend significativo riguarda l’adozione del paradigma shift-left nell’ambito della gestione dei dati. Questo approccio, mutuato dallo sviluppo software, consiste nello spostare a monte — vicino alla fonte — attività fondamentali come la validazione dei dati, il controllo qualità e la governance. Il risultato è un’ottimizzazione radicale dei processi, con accesso immediato a dati affidabili e riduzione delle rielaborazioni a valle. Il supporto dei numeri: secondo il report, l’81% degli intervistati ha registrato una riduzione di costi e rischi in sviluppo e operazioni grazie all’adozione del modello. Più in generale, il 93% dei leader IT rileva almeno quattro vantaggi significativi derivanti da questo approccio, tra cui: qualità dei dati migliorata, minori costi di elaborazione, riduzione dei carichi downstream per analisti e sviluppatori, e accelerazione nell’accesso self-service ai dati. Il report però sottolinea anche come, nonostante i progressi, le aziende debbano ancora affrontare ostacoli significativi per una piena valorizzazione dei dati.
Il 79% delle organizzazioni segnala almeno cinque sfide principali, tra cui: incoerenza delle origini dati (68%), qualità incerta (67%), titolarità frammentata (63%) e silos informativi (63%). Ecco allora che le Dsp emergono anche in questo contesto come fattore abilitante.
Infatti, il 91% dei decision maker afferma che queste piattaforme aiutano a superare i silos, e l’86% ne riconosce il ruolo nell’accesso ai dati e l’80% le considera risolutive per la governance.
Gestire i dati come un prodotto
Un “effetto collaterale” virtuoso dell’approccio shift-left e delle Dsp è poi la diffusione del concetto di “data product”, ovvero set di dati costruiti per essere sicuri, riutilizzabili e condivisibili tra più team e servizi. Questo modello porta con sé vantaggi importanti: secondo il report, l’84% dei leader IT ritiene che i data product favoriscano una condivisione più sicura dei dati, l’83% ne riconosce l’impatto sulla gestione del rischio, e il 76% promuove una cultura aziendale in cui i dati sono considerati un asset condiviso.
Alla base del Roi crescente e dell’efficacia delle Dsp resta un principio chiave: più un’organizzazione è matura nella gestione del data streaming, maggiori sono i benefici ottenibili. La classificazione del report di Confluent delle aziende su cinque livelli – da chi è ancora in fase esplorativa a chi ha una gestione integrata e sistemica del data streaming – è correlata nella progressione lungo questa curva a un’accelerazione nel time-to-market, a una maggiore automazione nei processi interni, e ad una più solida capacità di innovazione in ambito AI.
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