Dietro le quinte di Microsoft Fabric: unificare il tuo patrimonio di dati con OneLake

By Mirko Peters · 2026-08-11 · Updated 2026-08-27

Bentornati, appassionati di dati! Oggi solleviamo il velo su uno degli aggiornamenti più trasformativi nel panorama aziendale moderno. Se ti sei mai sentito sopraffatto da fogli di calcolo infiniti, silos di dati isolati e linguaggi di interrogazione tecnici che richiedono una laurea in informatica solo per rispondere a una semplice domanda di business, non sei certo solo. Nel nostro percorso cont

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Bentornati, appassionati di dati! Oggi sollevíamo il velo su uno degli aggiornamenti più trasformativi nel panorama aziendale moderno. Se ti sei mai sentito sopraffatto da fogli di calcolo infiniti, silos di dati isolati e linguaggi di interrogazione tecnici che richiedono una laurea in informatica solo per rispondere a una semplice domanda di business, non sei certo solo. Nel nostro percorso continuo per decodificare il luogo di lavoro digitale, incontriamo spesso organizzazioni sommerse dalle informazioni ma prive di insight utilizzabili.

Per fortuna il paradigma sta cambiando. In questo post vedremo come Microsoft Fabric stia cambiando completamente il gioco, combinando un rivoluzionario livello di archiviazione logico con l'intelligenza artificiale all'avanguardia. Analizzeremo come il linguaggio naturale stia sostituendo SQL, come le organizzazioni di vari settori stiano ottenendo successi concreti e come OneLake agisca da cuore pulsante dell'intero ecosistema. Immergiamoci a fondo nella meccanica di unificazione del tuo patrimonio di dati e nel rendere ogni singolo utente della tua organizzazione in grado di agire.

Il dilemma del sovraccarico di dati

Molti di noi ricordano ancora i tempi in cui si era sommersi dai fogli di calcolo e si cucivano a mano informazioni provenienti da più sistemi. I report richiedevano giorni, i dati erano sparsi e il processo decisionale era lento.

Oggi quasi ogni organizzazione raccoglie enormi volumi di dati, ma solo una piccola parte viene effettivamente utilizzata. I dati sono:

• Archiviati in decine o centinaia di sistemi
• Bloccati dietro strumenti tecnici e linguaggi di interrogazione
• Difficili da consultare per gli utenti non tecnici

Il risultato: i team sono sommersi dai dati, ma non sono attrezzati per usarli. Le decisioni vengono rinviate, le opportunità vanno perse e l'analisi diventa un collo di bottiglia invece di un motore per il business.

In un ambiente in rapida evoluzione, avere accesso tempestivo agli insight può fare la differenza tra prosperare e limitarsi a sopravvivere.

Perché l'accesso tradizionale ai dati frena le organizzazioni

In tutti i settori – retail, sanità, finanza, manifatturiero – lo schema è sempre lo stesso:

• I report richiedono giorni o settimane per essere prodotti
• Gli utenti business dipendono fortemente dall'IT o dai team dati
• Solo un piccolo gruppo sa scrivere SQL, DAX o query complesse

I sintomi più comuni includono:

• Processo decisionale lento – attendere giorni per numeri di base
• Dati in silos – ogni team ha la propria versione della verità
• Scarsa adozione dei dati – solo pochi "esperti di dati" usano davvero gli strumenti disponibili

Le organizzazioni non hanno solo bisogno di più dati: hanno bisogno di modi più semplici e rapidi per porre domande e ottenere risposte.

Sbloccare le competenze AI in Microsoft Fabric

È qui che entrano in gioco le competenze AI di Microsoft Fabric.

Le competenze AI fungono da ponte tra il linguaggio del business e le strutture tecniche dei dati. Invece di scrivere codice o query, gli utenti possono:

• Porre domande in linguaggio naturale
• Lasciare che l'AI le traduca nella query di dati corretta
• Ottenere risposte immediate e accurate dai propri dati

Esempi di query in linguaggio naturale:

• "Mostrami i primi 10 clienti per fatturato nel Q2."
• "Quanti nuovi clienti abbiamo acquisito il mese scorso?"
• "Confronta le nostre vendite di quest'anno con lo stesso periodo dell'anno scorso."

Le competenze AI interpretano l'intento della domanda ed eseguono in background le analisi necessarie.

Il risultato: gli utenti non tecnici possono lavorare come analisti di dati, senza dover imparare SQL, DAX o altri linguaggi di interrogazione.

Come iniziare: attivare le competenze AI

Uno dei punti di forza delle competenze AI è che l'attivazione è semplice:

1. Accedi a Microsoft Fabric
2. Vai alla sezione Competenze AI
3. Segui la configurazione guidata per abilitare le competenze AI per il tuo workspace o per l'organizzazione

In breve tempo, gli utenti possono iniziare a:

• Porre domande in linguaggio naturale
• Esplorare i set di dati
• Creare rapidi insight senza dipendere dall'IT

Le organizzazioni possono poi personalizzare le competenze AI:

• Dando priorità a specifici set di dati
• Fornendo indicazioni sulle domande frequenti
• Formando i team su come formulare le domande in modo chiaro

Far funzionare le competenze AI per tutti

Per ottenere un valore reale dalle competenze AI, è importante bilanciare le esigenze tecniche e quelle non tecniche:

• Per gli utenti business
  • Interazioni semplici in linguaggio naturale
  • Interfacce intuitive e suggerimenti guidati
  • Nessuna necessità di scrivere codice o linguaggi di interrogazione
• Per gli utenti tecnici e i team dati
  • Controllo su quali set di dati vengono esposti
  • Possibilità di validare le query generate dall'AI
  • Integrazione con i modelli di dati e la governance esistenti

Le buone pratiche includono:

• Formare i “referenti AI per i dati” in ogni reparto
• Offrire brevi sessioni di onboarding
• Monitorare come gli utenti interagiscono con le AI Skills e perfezionare nel tempo prompt e dataset

Casi reali: le AI Skills in azione

Le organizzazioni che usano le AI Skills in Microsoft Fabric stanno già registrando risultati notevoli:

Retail – Decisioni di merchandising più rapide

Un'organizzazione del retail che prima attendeva tre giorni per i report chiave ora ottiene risposte in pochi secondi. I responsabili del merchandising possono:

• Verificare le performance per prodotto, area geografica o canale
• Adeguare più rapidamente giacenze e promozioni
• Reagire alle tendenze quasi in tempo reale

Sanità – Più persone che usano i dati

Le organizzazioni sanitarie hanno registrato un aumento notevole degli utenti attivi di dati una volta che questi sono diventati accessibili tramite linguaggio naturale:

• Più medici, amministrativi e manager consultano i report
• Le decisioni operative e cliniche sono supportate dai dati
• Le informazioni non restano più confinate nel team di analytics

Servizi finanziari – Ricerche sui clienti più rapide

Nei servizi finanziari, la ricerca sui clienti che richiedeva circa 30 minuti per ogni chiamata può essere ridotta a meno di 3 minuti. I consulenti possono:

• Porre domande sui portafogli dei clienti
• Esplorare rischio e performance
• Preparare rapidamente i punti di discussione prima di una chiamata

Il filo conduttore è chiaro: le AI Skills riducono drasticamente il tempo necessario per ottenere informazioni e ampliano il numero di persone in grado di usare i dati in modo produttivo.

OneLake: unificare i dati frammentati

Dietro le quinte, Microsoft Fabric si basa su OneLake, una base dati unificata che semplifica la gestione dei dati.

I vantaggi principali di OneLake:

• Un unico data lake logico – invece di decine di archivi disconnessi
• Supporto per più formati di dati basati su standard aperti come Delta e Parquet
• Minore necessità di copiare dati tra sistemi

Per le organizzazioni, questo significa:

• Meno tempo dedicato all'integrazione e allo spostamento dei dati
• Meno silos di dati
• Governance e sicurezza più semplici su tutto il patrimonio dati

Con OneLake, le AI Skills possono interrogare dati provenienti da tutta l'organizzazione senza richiedere pipeline ETL complesse o consolidamenti manuali.

Sfruttare la potenza di Copilot in Microsoft Fabric

Mentre le AI Skills rendono i dati più accessibili, Microsoft Copilot in Fabric fa un passo in più:

• Aiuta gli utenti a creare report, dashboard e analisi tramite linguaggio naturale
• Suggerisce visualizzazioni e layout in base ai dati e alla domanda
• Guida l'analisi con raccomandazioni passo passo

Esempi di interazione:

• “Crea un report sulle performance delle vendite degli ultimi sei mesi, raggruppato per area geografica e categoria di prodotto.”
• “Visualizza il trend di abbandono dei clienti ed evidenzia eventuali variazioni improvvise.”

Copilot può:

• Proporre una struttura del report
• Generare grafici e visualizzazioni
• Affinare l'analisi con domande di approfondimento

Per i dipendenti non tecnici, questo trasforma la creazione dei report da ostacolo tecnico a un'esperienza guidata e conversazionale.

Le organizzazioni riferiscono:

• Una riduzione significativa del tempo dedicato alla preparazione dei report
• Standard di reporting più uniformi
• Una più ampia adozione dell'analytics self-service

Governance, conformità e OneLake

Man mano che i dati diventano più accessibili, governance e conformità restano fondamentali.

Microsoft Fabric e OneLake supportano:

• Controllo centralizzato di accessi e autorizzazioni
• Classificazione ed etichettatura dei dati
• Criteri di governance applicati in modo coerente su tutto il patrimonio dati

Questo consente alle organizzazioni di:

• Aprire l'accesso ai dati in modo responsabile
• Proteggere le informazioni sensibili
• Rispettare i requisiti normativi e di privacy

L'equilibrio è chiaro: democratizzare l'accesso senza rinunciare al controllo.

Guardando avanti: il futuro dell'AI di Microsoft Fabric

La roadmap dell'AI di Microsoft Fabric prevede:

• Funzionalità conversazionali più avanzate, in grado di ricordare il contesto tra una domanda e l'altra
• Miglioramenti specifici per settore, come il vocabolario di dominio per finanza, sanità o retail
• Supporto esteso a calcoli complessi e modellazione tramite linguaggio naturale

Con l'evoluzione di queste funzionalità, possiamo aspettarci:

• Un'interazione con i dati ancora più fluida
• Approfondimenti più ricchi da domande complesse
• Un progressivo passaggio dai team di analytics specializzati a una partecipazione dei dati diffusa in tutta l'organizzazione

L'obiettivo non è semplicemente più AI, ma un'AI più utile, che supporti concretamente il modo in cui le persone lavorano.

Conclusione: da sovraccarichi a responsabilizzati

Il sovraccarico di dati è oggi uno degli ostacoli maggiori a un processo decisionale efficace. Microsoft Fabric, con AI Skills, OneLake e Copilot, offre un percorso concreto da seguire:

• AI Skills trasformano il linguaggio naturale in query e approfondimenti
• OneLake unifica i dati frammentati in un'unica base governata
• Copilot aiuta gli utenti a creare report e analisi con un supporto guidato

Insieme, questi strumenti:

• riducono il tempo necessario per ottenere informazioni utili
• rendono più autonomi gli utenti non tecnici
• liberano gli esperti, che possono dedicarsi a lavori a maggior valore

Le organizzazioni che adottano questi strumenti non si limitano a modernizzare la propria analisi dei dati: stanno trasformando la cultura aziendale, rendendo possibile a tutti partecipare alle decisioni basate sui dati.

Per approfondire questi concetti e ascoltare il commento di esperti su come abbattere i muri architetturali, ascolta il nostro episodio del podcast Microsoft Fabric AI Skills: Natural Language Data Insights.

Qual è la funzione principale di AI Skills in Microsoft Fabric?
AI Skills fa da ponte tra il linguaggio di business e le strutture dati tecniche: consente di porre domande in linguaggio naturale e ottenere risposte accurate dai dati, senza dover conoscere SQL o altri linguaggi di query tecnici.

In che modo OneLake migliora il processo di analisi dei dati nelle organizzazioni che usano Microsoft Fabric?
OneLake crea un'esperienza dati unificata, consentendo analisi basate sull'AI su tutto il patrimonio dati senza spostare fisicamente i dati. Questo migliora le prestazioni delle query e semplifica i processi di preparazione dei dati.

Quali difficoltà incontrano le organizzazioni nell'implementare AI Skills e come possono superarle?
Spesso le organizzazioni devono fare i conti con lo scetticismo dei team tecnici nei confronti del codice generato dall'AI. Per superarlo, alcune aziende hanno creato dei 'AI data champion', che ricevono formazione e facilitano l'adozione delle funzionalità AI tra i colleghi.

Quali funzionalità avanzate dovrebbe supportare AI Skills nei prossimi aggiornamenti?
I prossimi aggiornamenti di AI Skills includeranno miglioramenti per i calcoli complessi, la modellazione finanziaria e l'integrazione di conoscenze specifiche di settore, permettendo di porre domande sofisticate e ottenere risultati accurati senza dover scrivere query complesse.

In che modo l'integrazione di AI Skills con Power BI migliora il processo di reportistica per gli utenti business?
AI Skills potenzia Power BI consentendo la generazione automatica di report a partire da descrizioni verbali, suggerendo visualizzazioni e layout appropriati e fornendo aggiornamenti quotidiani. Gli utenti business possono così esplorare i dati e prendere decisioni in tempo reale, senza attendere le risorse tecniche.

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