Collibra, Atlan e oltre: alla scoperta delle alternative a Microsoft Purview

By Mirko Peters · 2026-08-13

Bentornati, appassionati di dati e leader aziendali! Se seguite il nostro podcast, sapete che ci piace approfondire la complessità della tecnologia enterprise, della governance e dell'architettura cloud. Oggi ampliamo un argomento che sta generando molto clamore e non poca frustrazione nel settore. Se Microsoft Purview non soddisfa le vostre esigenze in termini di automazione, profondità di confor

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Bentornati, appassionati di dati e leader aziendali! Se seguite il nostro podcast, sapete che ci piace approfondire la complessità della tecnologia enterprise, della governance e dell'architettura cloud. Oggi ampliamo un argomento che sta generando molto clamore e non poca frustrazione nel settore. Se Microsoft Purview non soddisfa le vostre esigenze in termini di automazione, profondità di conformità e integrazione fluida, potrebbe essere il momento di valutare soluzioni alternative. Analizziamo strumenti di primo piano come Collibra, Atlan, Alation e Immuta, per aiutarvi a trovare la soluzione più adatta alle vostre esigenze moderne di governance dei dati.

Per capire davvero perché così tante organizzazioni guardano altrove, dobbiamo affrontare le verità scomode su Microsoft Purview. Molte aziende considerano erroneamente Purview una soluzione completa e pronta all'uso per la governance dei dati enterprise. Purtroppo, questo equivoco porta spesso ad ambienti dati frammentati, rischi imprevisti per la sicurezza e parecchi grattacapi amministrativi. Vediamo insieme la scaletta e capiamo perché andare oltre l'ecosistema predefinito potrebbe davvero salvare la vostra strategia sui dati.

Introduzione: perché Microsoft Purview potrebbe non bastare

Quando le organizzazioni adottano Microsoft 365 e Azure, la tendenza naturale è affidarsi interamente agli strumenti nativi per conformità e sicurezza. Microsoft Purview promette una mappa unificata della governance dei dati, l'etichettatura di riservatezza e la prevenzione della perdita di dati, tutto in un'unica piattaforma. Nella pratica, però, la situazione è spesso molto più complessa. Le organizzazioni si rendono presto conto che, sebbene Purview sia un ottimo punto di partenza per una visibilità di base, spesso non regge quando deve scalare in ambienti multi-cloud, sistemi legacy complessi e settori fortemente regolamentati.

Affidarsi esclusivamente a Purview senza una strategia organizzativa completa porta spesso a una gestione caotica dei dati e a una diffusa confusione sulle autorizzazioni. Per costruire un'infrastruttura dati resiliente, i leader devono andare oltre il marketing e riconoscere dove gli strumenti nativi raggiungono i loro limiti. Che si tratti di licenze rigide, problemi di accuratezza dei metadati o della complessità di proteggere i dati per agenti IA e Copilot, comprendere questi limiti è il primo passo verso una vera maturità enterprise.

Lacune nei criteri e l'illusione di una governance dei dati completa

Una delle trappole più pericolose nella tecnologia enterprise è l'illusione che un software possa applicare regole che le persone non hanno definito chiaramente. Troppe aziende implementano Microsoft Purview e danno per scontato che la governance sia risolta, saltando completamente il passaggio fondamentale: scrivere e stabilire criteri interni chiari.

Definire criteri efficaci

Criteri scritti e chiari sono la vera colonna portante di qualsiasi framework di governance dei dati efficace. Guidano le organizzazioni nella gestione dei propri asset digitali e nel garantire una rigorosa conformità a normative in evoluzione come GDPR, HIPAA o CCPA. Senza criteri scritti ben definiti, i team trasversali non hanno indicazioni, con il risultato di pratiche incoerenti e un trattamento pericoloso dei dati.

Quando ci si affida esclusivamente agli strumenti predefiniti, le organizzazioni incontrano spesso diverse lacune nei criteri:

• Nessun criterio scritto: L'assenza di regole documentate lascia i team a tirare a indovinare su come gestire gli asset sensibili.
• Criteri senza autorità: I criteri esistono sulla carta, ma non hanno meccanismi di applicazione, con conseguente diffusa non conformità.
• Nessun tempo né personale: La gestione amministrativa continua è fondamentale, eppure le organizzazioni raramente assegnano personale dedicato.
• Automazione limitata nelle licenze di base: I piani di licenza inferiori limitano le funzionalità automatizzate, aumentando i tassi di errore manuale.
• Accuratezza della classificazione: Classificazioni automatiche imprecise possono compromettere gravemente la fiducia nel catalogo dei dati.
• L'automazione arriva per ultima: Considerare l'automazione un ripensamento anziché un principio di progettazione blocca i progressi a lungo termine.
• Scarsa attenzione alla comunicazione e alla formazione: Non spiegare ai dipendenti il *perché* delle regole garantisce una scarsa adozione da parte degli utenti.

Queste lacune creano un ambiente caotico in cui la governance dei dati diventa del tutto inefficace, aumentando in modo drastico il rischio di esposizione dei dati e di dolorose violazioni di conformità.

Conseguenze delle lacune nei criteri

Strutture di governance non definite possono compromettere in modo serio la sicurezza complessiva dei dati e la postura di conformità. Quando persone, processi e tecnologia non sono allineati, le ripercussioni toccano ogni settore dell'azienda.

Mitigare questi rischi richiede molto più che attivare un'opzione in un portale software; richiede un coinvolgimento deliberato degli stakeholder e una proprietà dei dati assolutamente chiara.

Sfide di automazione e ostacoli manuali in Purview

L'automazione è la linfa vitale della moderna governance dei dati. Senza di essa, gestire petabyte di dati non strutturati e strutturati diventa un onere amministrativo impossibile. Purtroppo, le organizzazioni che cercano di scalare le proprie operazioni di governance tramite Microsoft Purview spesso si scontrano con un muro di ostacoli manuali.

Il ruolo dell'automazione nelle operazioni sui dati

Un'automazione solida semplifica le operazioni quotidiane, riduce drasticamente l'errore umano e accelera la distribuzione sicura degli insight. I vantaggi principali di un framework di governance ben automatizzato includono:

• Maggiore velocità e precisione: accelerare le attività legate ai dati garantisce agli utenti un accesso tempestivo e autorizzato alle informazioni di cui hanno bisogno.
• Controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC): implementare un'automazione basata su regole per le richieste di accesso consente agli utenti di richiedere in sicurezza i diritti tramite piattaforme self-service.
• Tracciamento della lineage dei dati: l'automazione consente alle organizzazioni di tracciare le modifiche ai dati, monitorarne l'origine e mappare efficacemente le trasformazioni.
• Propagazione e applicazione dei criteri: gli script automatizzati applicano in modo uniforme i criteri di classificazione pertinenti a risorse dati simili in tutta l'azienda.
• Tracce di audit complete: la registrazione automatica crea un registro immutabile delle interazioni con i dati, essenziale per gli audit e per la responsabilità.

Nonostante questi enormi vantaggi, le organizzazioni scoprono spesso che le funzionalità native di Purview richiedono un notevole carico manuale per colmare il divario tra le interfacce grafiche e gli ambienti aziendali complessi.

Superare i limiti dell'automazione

Poiché le funzionalità native possono essere restrittive, in particolare per quanto riguarda le origini dati non Microsoft, i flussi di lavoro di metadati personalizzati e il tracciamento approfondito della lineage, le aziende guardano sempre più all'esterno. Affidarsi esclusivamente agli aggiornamenti manuali per l'accuratezza dei metadati o dipendere pesantemente da parametri di runtime non è sostenibile su scala aziendale.

Per liberarsi da questi limiti, le organizzazioni stanno puntando su piattaforme dedicate, progettate fin dall'inizio per la governance automatizzata dei dati multi-cloud.

I pericoli nascosti dell'oversharing dei dati e dell'integrazione con l'IA

Non si può parlare di governance moderna dei dati senza affrontare l'elefante nella stanza: l'intelligenza artificiale. Con la rapida diffusione di strumenti come Microsoft 365 Copilot, l'oversharing dei dati è passato da problema di manutenzione di bassa priorità a una minaccia esistenziale per la sicurezza aziendale.

Capire l'oversharing dei dati nell'era dell'IA

L'oversharing dei dati si verifica quando documenti sensibili, modelli finanziari o codice sorgente proprietario restano accessibili a un pubblico più ampio di quello previsto. In un ambiente di lavoro tradizionale, un dipendente potrebbe non imbattersi mai in una cartella HR riservata nascosta in un'unità condivisa. Gli assistenti basati sull'IA, però, cambiano completamente le regole del gioco.

Quando uno strumento di AI come Copilot analizza il tenant di un'organizzazione per rispondere alle richieste degli utenti, valuta le autorizzazioni a livello di singolo file. Se un documento condiviso in modo eccessivo non ha un'etichetta di riservatezza appropriata, l'AI mostrerà volentieri informazioni riservate a chiunque formuli la domanda giusta. Questo introduce vulnerabilità gravi:

• Protezione inadeguata delle informazioni sensibili, dovuta a etichettature errate nel passato o a un'applicazione incoerente delle etichette di riservatezza.
• Possibile esposizione di dati aziendali riservati da parte di strumenti di AI generativa che indicizzano repository scarsamente governati.
• Totale mancanza di visibilità su come i modelli di AI elaborano i dati a cui accedono, il che rende molto più difficile individuare le fughe di dati involontarie.

Immagina uno scenario in cui un rappresentante commerciale interroga un'area di lavoro basata su AI e recupera per errore specifiche molto riservate sulla roadmap di prodotto 2025, strategie di prezzo o dettagli su una fusione, documenti che non ha alcun motivo professionale di visualizzare. Queste vulnerabilità mettono in evidenza perché i controlli di accesso statici e predefiniti non siano più sufficienti.

Mitigare i rischi di condivisione eccessiva

Proteggere l'azienda richiede strategie proattive e consapevoli del contesto, che vanno ben oltre le autorizzazioni di base sui file:

Implementando questi controlli di sicurezza a più livelli, le organizzazioni possono ridurre drasticamente il raggio d'impatto e prevenire l'esposizione accidentale dei dati.

Responsabilizzare il team attraverso comunicazione e formazione

Tecnologie e criteri valgono quanto le persone che li applicano. Puoi acquistare la piattaforma di governance più costosa sul mercato, ma se i tuoi dipendenti non capiscono il "perché" delle regole, la tua strategia sui dati fallirà inevitabilmente.

Costruire una cultura della governance

Creare una solida cultura della governance richiede comunicazione aperta, sicurezza psicologica e formazione continua. Le organizzazioni devono dare priorità alla creazione di ambienti interni di supporto, in cui la gestione responsabile dei dati sia vista come una responsabilità collettiva e non come un fastidioso ostacolo di conformità.

Le strategie di formazione efficaci partono in piccolo, concentrandosi inizialmente su ambiti fondamentali anziché sovraccaricare l'intera azienda in una volta sola. Sfrutta le risorse aziendali già esistenti, come dizionari dei dati e glossari di business, come strumenti didattici di base. Soprattutto, misura l'efficacia dei programmi di formazione attraverso feedback continui, verifiche delle conoscenze e il monitoraggio dei cambiamenti concreti nei comportamenti con cui i team gestiscono le informazioni ogni giorno.

Collibra, Atlan e oltre: le migliori alternative

Se la tua organizzazione ha superato le funzionalità di Microsoft Purview, oppure se il tuo stack tecnologico comprende AWS, Snowflake, Google Cloud e database on-premises oltre a Microsoft 365, è il momento di valutare alternative di livello enterprise.

1. Collibra

Collibra è ampiamente riconosciuta come il campione assoluto della governance dei dati enterprise. Offre un catalogo dati approfondito, una gestione completa dei criteri, la lineage dei dati e solidi framework per la qualità dei dati. A differenza degli strumenti legati esclusivamente a un singolo ecosistema di produttività, Collibra è progettata per governare i dati di un'intera azienda multi-cloud ed eterogenea. Eccelle nella definizione delle responsabilità di gestione, nel monitoraggio degli obblighi di conformità e nella creazione di un data marketplace aziendale.

2. Atlan

Spesso descritta come la "active metadata platform" per i team dati moderni, Atlan adotta un approccio fortemente collaborativo, simile a Slack, alla governance dei dati. Si integra senza problemi con gli stack dati moderni (come Snowflake, dbt, Databricks e gli strumenti di BI) e pone grande attenzione all'esperienza utente, alla ricercabilità e alla collaborazione tra team. Se i tuoi team faticano ad adottare la governance perché i cataloghi tradizionali risultano macchinosi e superati, Atlan è una ventata d'aria fresca.

3. Alation

Alation è stata pioniera nel settore dei data catalog, combinando il machine learning con la collaborazione umana per indicizzare automaticamente gli asset di dati. Utilizza l'analisi comportamentale per far emergere le query più popolari, le fonti di dati affidabili e gli esperti data steward. Alation eccelle nel promuovere una cultura dei dati, aiutando analisti e data scientist a trovare, comprendere e fidarsi dei dati rapidamente, mantenendo al tempo stesso rigorosi vincoli di governance.

4. Immuta

Se la tua preoccupazione principale è il controllo degli accessi ai dati a livello granulare, la privacy e la compliance automatizzata, Immuta è una scelta eccellente. Si specializza in controllo degli accessi dinamico basato sugli attributi (ABAC), mascheramento e applicazione automatizzata dei criteri a livello di query. Per le organizzazioni che gestiscono grandi quantità di dati sensibili dei clienti nei data warehouse cloud, Immuta automatizza la compliance con una precisione chirurgica.

5. BigID

BigID si concentra molto sulla privacy dei dati, sulla protezione e sulla visibilità, usando machine learning avanzato ed elaborazione del linguaggio naturale. Aiuta le aziende a individuare, mappare e gestire dati sensibili, regolamentati e "dark data" in ambienti cloud e on-premises, risultando un alleato potente per la compliance in materia di privacy (CCPA, GDPR) e la gestione del rischio dei dati.

Esplorare queste alternative offre alle organizzazioni la flessibilità di adattare l'architettura di data governance alle proprie esigenze di business specifiche, invece di costringere un piolo quadrato in un foro rotondo a forma di Microsoft.

Conclusione: costruire un framework di governance solido e flessibile

Le organizzazioni incontrano ostacoli enormi quando implementano la data governance affidandosi esclusivamente a strumenti nativi come Microsoft Purview. Dalle lacune nei criteri ai colli di bottiglia nell'automazione, fino alla realtà preoccupante dell'oversharing dei dati guidato dall'AI, affidarsi a un unico ecosistema predefinito può lasciare l'azienda esposta. Per proteggere davvero i propri asset, le organizzazioni moderne devono andare oltre i limiti di Purview, investire con decisione nella gestione del cambiamento, adottare un'automazione della governance potenziata dall'AI e valutare piattaforme federate, best-of-breed.

Se vuoi approfondire questo tema cruciale, esplorare le sfumature della compliance aziendale e ascoltare il parere di esperti sul perché fare affidamento sulle impostazioni predefinite sia una trappola pericolosa, non perdere l'episodio del podcast correlato: Microsoft Purview is a Trap: The Hard Truth About Data Governance. Sintonizzati, ripensa la tua strategia sui dati e costruisci un framework di governance che scali davvero insieme al tuo business!

Domande frequenti

Che cos'è Microsoft Purview?

Microsoft Purview è una soluzione unificata di data governance e compliance progettata per aiutare le organizzazioni a mappare, gestire e proteggere i propri asset di dati. Si integra in profondità con gli ecosistemi Microsoft 365 e Azure, offrendo strumenti di classificazione, etichettatura e prevenzione della perdita di dati.

Perché le organizzazioni cercano alternative a Microsoft Purview?

Sebbene Purview sia ottimo per ambienti incentrati su Microsoft, molte aziende incontrano ostacoli legati al supporto multi-cloud, ai flussi di automazione avanzati, ai livelli di licenza rigidi e ai complessi requisiti di metadati personalizzati. Gli strumenti alternativi offrono una personalizzazione più profonda, una collaborazione attiva e controlli di accesso specializzati.

Quali sono i rischi dell'oversharing dei dati nelle aziende moderne?

L'oversharing dei dati espone proprietà intellettuale riservata, documenti finanziari e dati personali a dipendenti non autorizzati. Nell'era degli strumenti di AI generativa come Microsoft 365 Copilot, i documenti condivisi in eccesso possono essere facilmente indicizzati e mostrati a utenti che non dovrebbero consultarli, con il rischio di gravi violazioni della sicurezza.

In cosa Collibra si differenzia da Microsoft Purview?

Collibra è una piattaforma indipendente di data governance di livello enterprise, progettata per governare i dati in ambienti multi-cloud, ibridi e con stack tecnologici eterogenei (AWS, Snowflake, Google Cloud e altri). Offre flussi di lavoro avanzati per la data stewardship, un'ampia gestione della qualità dei dati e cataloghi aziendali completi.

Che cosa rende Atlan unico come strumento di data governance?

Atlan si concentra molto sui metadati attivi, sull'esperienza utente e sulla collaborazione. Pensato per i data stack moderni, funziona come uno spazio di lavoro collaborativo per data engineer, analisti e utenti di business, rendendo la scoperta dei dati intuitiva e coinvolgente.

Come possono le organizzazioni migliorare la loro cultura della data governance?

Migliorare la cultura della governance richiede di definire criteri scritti chiari, stabilire la titolarità dei dati, coinvolgere gli stakeholder di tutte le funzioni e offrire formazione pratica e continua che metta in evidenza il valore business della gestione dei dati, anziché limitarsi a spunte di conformità.