Per anni il Master Data Management è rimasto incastrato nello stesso schema: raccogliere, pulire, correggere.
Un approccio necessario, certo, ma estremamente costoso, lento e, soprattutto, incapace di tenere il passo con la complessità dei dati moderni.

Oggi, però, sta accadendo qualcosa di diverso.

L’integrazione del Machine Learning sta trasformando l’MDM da sistema “di manutenzione” a motore attivo dei processi aziendali. I dati non vengono più riparati a valle, ma validati, arricchiti e protetti già nel momento in cui nascono.
Un cambio di paradigma che sta consentendo alle aziende più mature di ottenere Golden Record più solidi, processi più fluidi e una governance finalmente sostenibile.

Il passaggio non è banale, ma è già in corso: matching probabilistico, anomaly detection in tempo reale, imputazione predittiva e automazione dei workflow stanno ridisegnando ruoli, responsabilità e risultati.

Se vuoi saperne di più, e scoprire in che modo l’AI sta rendendo l’MDM realmente proattivo, abbiamo preparato un approfondimento su questo tema.