Come le Architetture Data Lakehouse e Data Mesh Trasformano la Gestione dei Dati nella PA e nelle PMI
La crescita esponenziale dei dati disponibili in Sardegna — dai sensori ambientali ai registri amministrativi, fino alle basi informative delle filiere produttive — rende strategico il modo in cui li organizziamo, governiamo e mettiamo a valore. Perché l’innovazione data-driven generi impatti concreti su competitività, sostenibilità e qualità dei servizi pubblici, servono architetture dati capaci di conciliare scalabilità, qualità, interoperabilità e sicurezza. In questo quadro, comprendere differenze e complementarità tra data lake, data warehouse, data lakehouse e data mesh aiuta amministrazioni e imprese a scegliere soluzioni adatte a analytics e intelligenza artificiale, in coerenza con la Priorità P8 (economia del dato e infrastrutture digitali) e con la Priorità P1 (decisioni data-driven nelle filiere).
- Perimetro e definizioni: lake, warehouse, lakehouse, mesh
- Standard, interoperabilità e qualità: i “binari” della governance
- Pattern per PMI e PA: come partire e scalare
- Esempi e buone pratiche: Sardegna, Italia, Europa
- Ruoli, stewardship e capacità amministrativa
- Una prospettiva di lungo periodo per l’economia regionale del dato
Perimetro e definizioni: lake, warehouse, lakehouse, mesh
Un data lake è un archivio scalabile per dati grezzi in formati eterogenei (file, stream, immagini, documenti), tipicamente su storage a oggetti. Il vantaggio è la flessibilità: si può acquisire rapidamente qualsiasi sorgente senza imporre subito uno schema rigido. Lo svantaggio, se mancano regole di gestione, è il rischio di “data swamp”, cioè un accumulo disordinato che rende difficile trovare e riusare i dati in modo affidabile. Per questo il data lake è efficace se accompagnato da processi di catalogazione, controlli di qualità e politiche di accesso chiare.
Il data warehouse è l’opzione storicamente preferita per la business intelligence: dati modellati in tabelle stabili, schemi e metriche condivise, prestazioni elevate per analisi storiche e reporting direzionale. Il costo è maggiore in termini di modellazione e caricamento (ETL), ma in cambio si ottengono consistenza e affidabilità delle misurazioni (ad esempio, fatturato, giacenze, tempi di evasione, indicatori di performance della PA). In contesti regolati, la prevedibilità del warehouse è spesso indispensabile.
Il data lakehouse combina vantaggi di entrambe le soluzioni: dati su “lago” ma organizzati in tabelle transazionali con proprietà ACID, gestione delle versioni, evoluzione controllata dello schema e funzionalità di time travel. Questo consente di usare gli stessi dataset per AI/ML e BI, riducendo duplicazioni e sforzi di integrazione. La diffusione di formati aperti per “tabelle su file” (es. parquet con metadati di tabella e indici) e di framework che automatizzano compattazioni, indici e statistiche ha reso il lakehouse un pattern solido, soprattutto quando si vogliono evitare lock-in e mantenere portabilità nel tempo.
La data mesh è, invece, un modello organizzativo e di governance: sposta la responsabilità dei dati verso i domini (es. “tributi”, “mobilità”, “sanità” nella PA; “produzione”, “qualità”, “vendite” nell’impresa) e promuove l’idea di “data as a product”. Ogni dominio è responsabile della qualità, della documentazione e delle policy d’uso dei propri prodotti dati. A livello centrale, un team “piattaforma” fornisce servizi self-service (catalogo, lineage, sicurezza, orchestrazione) e regole minime condivise. In questo senso, lakehouse e mesh non si escludono: il primo è un pattern tecnologico; la seconda è una scelta organizzativa che può appoggiarsi a un lakehouse (o a più warehouse/lake) per scalare la produzione e il riuso di dati affidabili.
Standard, interoperabilità e qualità: i “binari” della governance
Le architetture dati poggiano su standard e convenzioni verificabili. A livello di metadati e cataloghi, in ambito pubblico europeo è diffuso l’uso del profilo DCAT-AP per descrivere dataset e servizi in maniera interoperabile tra portali e amministrazioni. Questo facilita ricerca, scambio e riuso, riducendo duplicazioni e oneri di integrazione. In un contesto regionale, lo stesso approccio può essere adottato anche nei cataloghi interni degli enti e delle società in-house, così da garantire coerenza con i portali open data e con gli spazi dati tematici. Per approfondire, si veda DCAT-AP sul portale Interoperable Europe: documentazione ufficiale DCAT-AP.
La qualità del dato va resa misurabile attraverso caratteristiche riconosciute (accuratezza, completezza, coerenza, tempestività, tracciabilità) e metriche applicabili a tabelle e flussi. Inserire tali misure negli SLA tra domini e piattaforma permette di definire criteri chiari per l’ingresso nel lakehouse (livello “bronze” grezzo, “silver” normalizzato, “gold” analitico) e per la pubblicazione nella mesh. Pubblicare indicatori di qualità insieme ai dataset (ad esempio, percentuale di campi nulli, ritardo medio di aggiornamento, esiti dei controlli di coerenza) aumenta la fiducia degli utenti interni ed esterni.
La tracciabilità (lineage) è essenziale per audit, manutenzione e riproducibilità. Raccogliere automaticamente eventi di lineage (sorgenti, trasformazioni, job, versioni) consente di capire l’impatto di un cambiamento, spiegare l’origine di un numero in un cruscotto o ricostruire perché un modello di AI ha degradato le prestazioni. In assenza di lineage, ogni modifica può generare errori difficili da diagnosticare, rallentando progetti e aumentando i costi.
Infine, sicurezza e privacy vanno progettate “by design” con una separazione chiara fra livelli di sensibilità (dati personali, dati industriali, dati aperti), policy di accesso granulari, mascheramenti e pseudonimizzazione quando necessario. La minimizzazione dei dati personali, la gestione dei consensi e i tempi di conservazione devono essere allineati alle regole vigenti. Per i dati generati da beni connessi o da servizi digitali di filiera, è utile definire contratti di dato e condizioni eque di accesso, in modo da favorire collaborazione e sviluppi di analitiche comuni, salvaguardando al tempo stesso diritti e concorrenza.
Pattern per PMI e PA: come partire e scalare
Pattern 1 – Lakehouse “snello” per PMI
Molte PMI distribuiscono dati in più sistemi (ERP, MES, CRM, fogli di calcolo, piattaforme e-commerce). Un lakehouse snello consente di concentrare alimentazioni incrementali e streaming in un unico spazio, con un percorso chiaro: livello bronze (grezzo, con solo controlli minimi e metadati tecnici), livello silver (dedupliche, normalizzazione di codici, arricchimenti), livello gold (tavole analitiche e feature condivise). Sopra questo strato si collegano BI e modelli di previsione (domanda, qualità, manutenzione). Il beneficio principale è la riduzione del time-to-insight e la creazione di un linguaggio comune tra produzione, commerciale e finanza, evitando la proliferazione incontrollata di estrazioni manuali.
Pattern 2 – Mesh “leggera” per la PA regionale
Nei contesti pubblici, i dati appartengono a domini istituzionali (anagrafe, tributi, mobilità, edilizia, sanità, ambiente). Una data mesh leggera definisce per ciascun dominio una responsabilità chiara sul prodotto dato: cosa contiene, con quale frequenza viene aggiornato, che livello di qualità garantisce, chi può accedervi e per quali scopi. Il team piattaforma fornisce servizi condivisi (catalogo, gestione credenziali, lineage, orchestrazione, monitoraggio, data quality) e linee guida minime per pubblicare un prodotto. L’effetto è ridurre i colli di bottiglia sul team centrale e aumentare la riusabilità dei dati tra assessorati, agenzie e società partecipate.
Pattern 3 – Lakehouse + Mesh per filiere P1
Per le filiere (es. agroalimentare o manifattura), un lakehouse federato consente a più aziende di caricare dati di processo e qualità in modo standardizzato, mantenendo ciascuna la proprietà e il controllo d’uso. La mesh coordina ownership e requisiti minimi (metadati, qualità, politiche di accesso), mentre la piattaforma fornisce servizi trasversali. Risultati attesi: indicatori condivisi su resa e difettosità, analisi di riduzione degli scarti, previsioni di domanda e fornitura e, quando possibile, calcolo coordinato di impronte ambientali (energia, CO₂e per unità funzionale).
Indicatori operativi e sostenibilità
Per governare l’evoluzione architetturale servono KPI chiari: time-to-dataset (tempo tra la richiesta e la disponibilità nel catalogo), freshness di tavole critiche (in ore/giorni), tasso di riusi (quanti prodotti dati alimentano più applicazioni), error budget delle pipeline (fallimenti per mese), tempi di promozione dei dati da bronze a gold, costo e consumo energetico per query (per integrare obiettivi di sostenibilità digitale). Rendere visibili questi indicatori aiuta a prioritizzare investimenti e a migliorare in modo continuo.
Esempi e buone pratiche: Sardegna, Italia, Europa
Sardegna – Open data e basi informative regionali
La Regione Sardegna ha sviluppato nel tempo un patrimonio di dataset pubblici su temi strategici (territorio, ambiente, attività economiche, servizi pubblici). Questo patrimonio è un punto di partenza naturale per architetture lakehouse/mesh, perché promuove standardizzazione dei metadati, aggiornamenti periodici e una cultura del riuso. In prospettiva, l’allineamento tra i cataloghi interni degli enti e i portali open può ridurre duplicazioni e favorire servizi condivisi su turismo, mobilità, welfare e pianificazione energetica.
Sardegna – Competenze e infrastrutture
Il sistema regionale dispone di competenze e infrastrutture utili per big data e AI. Centri di ricerca e università hanno sviluppato competenze su ingegneria dei dati, modellistica e supercalcolo; molte PMI tecnologiche operano su integrazione e analisi. Collegare questi attori alla domanda pubblica e di filiera — secondo logiche di stewardship e prodotti dati — consente di portare a terra soluzioni operative su monitoraggi ambientali, analisi economiche e ottimizzazioni nei servizi.
Italia – Interoperabilità e spazi dati
In Italia sono maturate esperienze di cataloghi e portali interoperabili, allineati alle linee europee su metadati, qualità e riuso. La disponibilità crescente di API e di dataset ad alto valore (mobilità, meteo, mappe, imprese) favorisce il disegno di ecosistemi dati regionali che dialogano con data spaces tematici europei. In questo orizzonte, la mesh è un fattore abilitante: ogni amministrazione o impresa contribuisce con prodotti dati ben descritti e controllati, mentre la piattaforma garantisce sicurezza, lineage e portabilità.
Europa – Benchmark e trend
A livello europeo si consolidano i pattern lakehouse per coniugare calcolo analitico e AI su dati condivisi, insieme a modelli mesh per distribuire responsabilità e accelerare la produzione di insight. Le sperimentazioni su spazi dati per energia, turismo e agroalimentare confermano la necessità di policy comuni, contratti di dato, identità forti e log di utilizzo per costruire fiducia tra attori. Queste lezioni risultano particolarmente utili in territori dove pubblico e privato co-producono servizi, come nel caso di mobilità e gestione delle risorse naturali.
Ruoli, stewardship e capacità amministrativa
Stewardship e responsabilità di dominio
La data mesh richiede che ogni dominio nomini un Data Product Owner (responsabile del valore e del ciclo di vita del prodotto dati) e un Data Steward (responsabile della qualità e dei metadati). Queste figure definiscono SLO di aggiornamento, curano la documentazione (descrizione, schema, misure di qualità, livelli di accesso), presidiano la coerenza semantica con gli altri domini e collaborano con il team piattaforma per l’abilitazione tecnica. La responsabilizzazione esplicita riduce le ambiguità e velocizza la risoluzione dei problemi.
Team piattaforma e pratiche trasversali
Il team piattaforma fornisce strumenti condivisi: orchestrazione di pipeline, catalogo e glossario, gestione degli accessi, lineage end-to-end, osservabilità e monitoraggio di qualità e prestazioni. Inoltre, definisce linee guida minime per la pubblicazione: formato e struttura dei dataset, metadati obbligatori, controlli di qualità, requisiti di sicurezza e privacy, portabilità degli asset e export delle trasformazioni. La disponibilità di questi servizi riduce il costo marginale di nuovi prodotti dati e uniforma i comportamenti.
Competenze, parità di genere e percorsi di crescita
Per sostenere l’evoluzione nel tempo servono competenze diffuse: data engineer, data analyst, ML engineer, esperti di sicurezza e privacy, oltre ai ruoli di steward. È importante integrare la parità di genere nelle politiche di reclutamento e crescita professionale, favorendo l’ingresso e l’avanzamento di professioniste STEM nei ruoli chiave. La diversità nei team migliora la qualità delle decisioni e aiuta a progettare servizi più accessibili e inclusivi.
Procurement e auditing per la PA
L’adozione di architetture lakehouse/mesh va tradotta in requisiti di gara e collaudi: formati aperti e interoperabili, possibilità di esportare dati e metadati, lineage standard, misure di qualità dichiarate e verificabili, policy di sicurezza e privacy by design, log di utilizzo e report periodici. La verifica “as code” di pipeline e trasformazioni, associata a dati di test e misure di qualità, facilita l’audit e la continuità operativa, riducendo il rischio di dipendenze proprietarie.
Una prospettiva di lungo periodo per l’economia regionale del dato
La combinazione lakehouse + mesh non è una moda tecnologica, ma una scelta strutturale per trasformare dati dispersi in servizi affidabili e conoscenza utile. Per la Sardegna significa dotarsi di un’infrastruttura organizzativa e tecnica che generi valore pubblico duraturo: politiche basate su evidenze, servizi digitali più accessibili, filiere produttive più efficienti e trasparenti. La qualità del dato, la tracciabilità e l’interoperabilità diventano requisiti di base, non accessori. Nel medio periodo, questa impostazione rafforza la P8 — rendendo il dato un bene comune governato e sicuro — e abilita la P1 — portando analytics e AI dentro i processi decisionali delle filiere, con benefici misurabili su produttività, sostenibilità e competitività.
Investire oggi in stewardship, standard, competenze e piattaforme significa costruire il terreno su cui poggeranno le decisioni di domani. Un’economia regionale del dato che sia aperta, inclusiva e sostenibile richiede perseveranza, regole chiare e collaborazione tra PA, università, imprese e società civile. Così l’infrastruttura dei dati diventa un pilastro di sviluppo per l’isola, capace di sostenere innovazione, tutela ambientale e coesione sociale lungo l’intero ciclo di programmazione.
