Gestione dei dati di riferimento pensata per l'azienda "Agentic"

STEP è la piattaforma di intelligence affidabile che fornisce agli agenti di intelligenza artificiale, alle pipeline automatizzate e ai team umani un'unica fonte controllata di dati di riferimento su cui basare il ragionamento e l'azione. L’IA aziendale sta passando dai flussi di lavoro assistiti, in cui una persona esamina ogni risultato, all’esecuzione autonoma, in cui gli agenti interrogano i dati, li analizzano e agiscono direttamente su di essi. Questo cambiamento modifica i requisiti dei dati di riferimento: essi non possono più funzionare come un sistema di registrazione statico, ma devono operare come un’infrastruttura decisionale in tempo reale che gli agenti possano interrogare, di cui possano fidarsi e sulla base della quale possano agire in tutta sicurezza.

STEP è stata progettata proprio per soddisfare questa esigenza. In quanto piattaforma multidominio di gestione dei dati di riferimento (MDM), risolve, governa e fornisce i dati di riferimento in modo che ogni decisione all’interno dell’azienda, sia essa presa da una persona, da una pipeline o da un agente, parta dallo stesso record affidabile. Funziona come il livello autorevole e interrogabile dei dati master alla base sia delle operazioni guidate dall’uomo che di quelle guidate dagli agenti.

Una base unificata multidominio

STEP gestisce dati relativi a prodotti, clienti, fornitori, sedi, risorse e dati di riferimento su un’unica piattaforma, basata su un modello di metadati condiviso, un quadro di governance condiviso e un livello di integrazione condiviso. Anziché mettere insieme soluzioni puntuali specifiche per dominio, ciascuna con le proprie regole e il proprio modello di integrazione, le organizzazioni ottengono un unico insieme coerente di controlli di governance applicati in modo uniforme in ogni dominio.

Architettura scalabile multi-tenant

STEP opera su Microsoft Azure utilizzando un’architettura a microservizi containerizzati che si adatta in modo elastico alla domanda di carico di lavoro. Il modello multi-tenant isola logicamente ogni tenant, condividendo al contempo le risorse di elaborazione e di archiviazione all’interno di un ambiente Azure protetto, garantendo un onboarding rapido e un costo totale di proprietà contenuto. Il provisioning Infrastructure-as-Code supporta implementazioni sicure e ripetibili e si integra con i sistemi di identità e autenticazione già in uso.

L’isolamento dei servizi tollerante ai guasti e le zone di disponibilità globali mantengono bassa la latenza e alto il tempo di attività, anche quando i carichi di lavoro automatizzati generano attraverso la piattaforma un numero di richieste simultanee superiore a quello mai generato dall’utilizzo tradizionale, basato sull’intervento umano.

STEP fornisce informazioni affidabili agli agenti

STEP raccoglie i dati di riferimento da tutta l’azienda, li integra e li gestisce trasformandoli in record di riferimento affidabili, per poi fornire tali informazioni a valle a qualsiasi sistema, persona o agente ne abbia bisogno.

Record affidabili al momento della query

STEP offre agli agenti più di un semplice valore: fornisce loro il contesto. Regole di sopravvivenza configurabili, logica di arricchimento e controllo delle versioni garantiscono che un agente che effettua una query su STEP riceva un record già risolto come canonico, non una delle numerose versioni concorrenti. Oltre al valore in sé, gli agenti possono recuperare punteggi di qualità dei dati, indicatori di affidabilità e metadati di provenienza, fondando ogni decisione su un record che sia corretto e giustificabile a posteriori.

Accuratezza in tempo reale per i flussi di lavoro degli agenti

I flussi di lavoro degli agenti si svolgono in tempo reale. Gli aggiornamenti batch notturni, adeguati per un dashboard, non lo sono per un agente che deve decidere cosa fare in questo preciso momento. STEP convalida e arricchisce i record al momento dell’acquisizione e propaga immediatamente gli aggiornamenti, in modo che i sistemi a valle e gli agenti leggano lo stato attuale invece di interrogarlo o di lavorare da una cache obsoleta.

Una governance che rende l’autonomia giustificabile

STEP applica un controllo degli accessi basato sui ruoli e conserva una cronologia verificabile di ogni modifica. Nessun record raggiunge l’archivio principale senza aver superato le fasi di convalida, approvazione e arricchimento definite dall’organizzazione, indipendentemente dal fatto che il fattore scatenante sia stato un responsabile umano o un agente automatizzato. Questo piano di controllo è ciò che rende il ridimensionamento dell’automazione difendibile anziché rischioso.

Interoperabilità dalla fonte all’agente

I dati affluiscono da ogni parte, pertanto STEP si collega a sistemi ERP, CRM e adiacenti tramite una libreria di oltre 100 connettori predefiniti, importando i dati, risolvendo eventuali incongruenze e restituendoli senza vincolare l’organizzazione all’ecosistema di un unico fornitore. Per quanto riguarda specificamente l’accesso degli agenti, il server MCP di Stibo Systems espone i dati master tramite il Model Context Protocol, consentendo agli agenti di interrogare, recuperare e agire sui record master utilizzando lo stesso protocollo che già impiegano nel resto del loro ecosistema di strumenti, senza richiedere un’integrazione su misura per ogni nuovo agente o strumento.

Relazioni semantiche per il ragionamento interdominio

Gli agenti che effettuano ragionamenti tra domini devono comprendere come le entità si relazionano tra loro, non limitarsi a recuperare valori di attributi isolati. Il modello di dati di STEP rappresenta ogni entità come un nodo in una struttura ad albero, con relazioni tipizzate e direzionali, gerarchie configurabili ed ereditarietà degli attributi integrate in modo nativo. Le definizioni delle relazioni governate, i metadati e gli schemi di classificazione veicolano un significato semantico che gli agenti possono interpretare direttamente dalla struttura, anziché dedurlo statisticamente da testi non strutturati.

Architettura pronta per l’IA su Microsoft Azure

I flussi di lavoro degli agenti di STEP gestiscono automaticamente la deduplicazione, il rilevamento delle anomalie e l’arricchimento dei dati, mantenendo i dati master puliti, contestualizzati e pronti per l’azione. Questi flussi di lavoro scalano tramite Azure Kubernetes Service (AKS), con Azure Event Grid e Azure Service Bus che garantiscono la reattività in tempo reale da cui dipendono le operazioni degli agenti. L’integrazione con Microsoft Fabric mantiene i dati master strutturati, governati e tracciabili, rendendoli adatti anche all’addestramento dei modelli di IA e all’analisi, non solo all’uso operativo. I flussi di dati applicano regole aziendali per pulire e trasformare i record, e l’accesso unificato tramite OneLake, con autorizzazioni ereditate direttamente da STEP, consente a quei dati di alta qualità di fluire in Power BI, Synapse e Azure ML senza dover ricostruire i controlli di accesso ad ogni passaggio.