Si tratta di una scelta guidata da nuove sensibilità e da esigenze strategiche: maggiore trasparenza, piena visibilità dei processi, controllo evoluto, standardizzazione e scalabilità. All’origine c’è un vero e proprio cambio di mentalità: non più “guardare” i flussi, ma leggerli, comprenderli e governarli.

In questo scenario, la trasformazione non è solo tecnologica, ma profondamente culturale, funzionale a creare le condizioni per industrializzare il processo di conversione, rendendolo più strutturato, efficiente e replicabile.

Il progetto in esame si sviluppa su larga scala e consiste nella trasformazione di decine di migliaia di processi da Datastage, prodotto IBM basato su interfaccia grafica che archivia le informazioni su Teradata, verso DBT, uno strumento della nuova tendenza che basa tutto il linguaggio di programmazione in file di configurazione.

L'approccio progettuale che abbiamo adottato è di tipo progressivo, per blocchi, estraneo a switch drastici.

Ne deriva una fase di coesistenza tra sistemi diversi, che esige integrazione continua, allineamento costante e garanzia di qualità del dato. Per cogliere questi obiettivi, entrano in gioco metodologie avanzate e il supporto dell’intelligenza artificiale, che consente di automatizzare le attività ripetitive e liberare competenze per le fasi a più alto valore.

Data la sensibilità delle informazioni e la necessità di garantirne l’affidabilità, è fondamentale dotarsi di processi e tool dedicati, basati su tecnologie avanzate, in grado non solo di allineare i sistemi, ma anche di effettuare validazioni e controlli incrociati.

L’obiettivo è assicurare che il dato, indipendentemente dalla fonte, sia sempre coerente, affidabile e che la sua provenienza risulti completamente trasparente.