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Costruire un data model AI-ready senza un team di data engineering
Un modello di intelligenza artificiale risponde male sui dati aziendali quasi sempre perché i dati sono strutturati male, non perché il modello sia scarso. Il problema si chiama data model, la mappa di come le informazioni sono organizzate e collegate tra loro: nomi delle colonne, chiavi che uniscono le tabelle, definizioni condivise di concetti come cliente o ricavo. Un archivio che rispetta queste regole si dice AI-ready, pronto per essere interrogato senza produrre risposte inventate o contraddittorie.
Il caso più comune succede quando un cliente compare in tre fogli con tre grafie diverse: "Rossi Srl" nell'anagrafica commerciale, "ROSSI S.R.L." nel gestionale contabile, "rossi srl" minuscolo nell'export del CRM. Per una persona sono ovviamente la stessa azienda. Per un modello che confronta stringhe di testo sono tre entità distinte, e ogni fattura o segnalazione legata a quel cliente si spezza in tre pezzi invece di sommarsi in uno solo.
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