Scopri come l'approccio di Palantir all'integrazione dati, all'analisi operativa e al deployment si differenzia dal software enterprise tradizionale—e cosa significa per chi acquista.
Spesso si usa “Palantir” come abbreviazione per alcuni prodotti correlati e per un modo complessivo di costruire operazioni guidate dai dati. Per mantenere chiaro questo confronto, è utile specificare cosa stiamo effettivamente discutendo — e cosa no.
Quando qualcuno dice “Palantir” in un contesto enterprise, di solito si riferisce a uno (o più) di questi:\n
In questo post usiamo “in stile Palantir” per descrivere la combinazione di (1) forte integrazione dei dati, (2) un livello semantico/ontologia che allinea i team sul significato, e (3) pattern di deployment che possono coprire cloud, on‑prem e ambienti disconnessi.
“Software enterprise tradizionale” non è un unico prodotto — è lo stack tipico che molte organizzazioni assemblano nel tempo, come:
In questo approccio, integrazione, analisi e operazioni sono spesso gestite da strumenti e team separati, collegati tramite progetti e processi di governance.
Questo è un confronto di approccio, non un endorsement di vendor. Molte organizzazioni ottengono ottimi risultati con stack convenzionali; altre traggono vantaggio da un modello di piattaforma più unificato.
La domanda pratica è: quali compromessi stai facendo in termini di velocità, controllo e di quanto direttamente l'analisi si collega al lavoro quotidiano?
Per mantenere il resto dell'articolo concreto, ci concentreremo su tre aree:
La maggior parte del lavoro dati negli stack “tradizionali” segue una catena familiare: estrarre dati dai sistemi (ERP, CRM, log), trasformarli, caricarli in un warehouse o lake e poi costruire dashboard BI più alcune app downstream.
Questo schema può funzionare bene, ma spesso trasforma l'integrazione in una serie di passaggi fragili: un team possiede gli script di estrazione, un altro i modelli nel warehouse, un terzo le definizioni delle dashboard, mentre i team di business mantengono fogli di calcolo che rinegoziano in silenzio “il numero reale”.
Con ETL/ELT, le modifiche tendono a riverberare. Un nuovo campo nel sistema sorgente può rompere una pipeline. Una “riparazione veloce” genera una seconda pipeline. Presto ci sono metriche duplicate (“fatturato” in tre posti) e non è chiaro chi sia responsabile quando i numeri non corrispondono.
Il batch processing è comune: i dati atterrano la notte, le dashboard si aggiornano la mattina. Il near‑real‑time è possibile, ma spesso diventa uno stack di streaming separato con i suoi strumenti e proprietari.
Un approccio in stile Palantir mira a unificare le sorgenti e applicare semantiche coerenti (definizioni, relazioni e regole) prima, quindi esporre gli stessi dati curati ad analisi e workflow operativi.
In termini semplici: invece di lasciare che ogni dashboard o app “capisca” da sé cosa sia un cliente, un asset, un caso o una spedizione, quel significato viene definito una volta e riutilizzato. Ciò può ridurre la logica duplicata e chiarire la proprietà — perché quando una definizione cambia, sai dove vive e chi la approva.
L'integrazione fallisce di solito sulle responsabilità, non sui connettori:
La domanda chiave non è solo “Possiamo connetterci al sistema X?” ma “Chi possiede la pipeline, le definizioni delle metriche e il significato di business nel tempo?”
Il software enterprise tradizionale spesso tratta il “significato” come un ripensamento: i dati sono memorizzati in molti schemi specifici per applicazione, le definizioni delle metriche vivono dentro singole dashboard e i team mantengono le proprie versioni di “cos'è un ordine” o “quando un caso è risolto”. Il risultato è noto: numeri diversi in posti diversi, riunioni lente di riconciliazione e proprietà poco chiara quando qualcosa non torna.
In un approccio in stile Palantir, il livello semantico non è solo una comodità per il reporting. Un'ontologia agisce come modello di business condiviso che definisce:
Questo diventa il “centro di gravità” per analisi e operazioni: più sorgenti dati possono esistere, ma mappano in un insieme comune di oggetti di business con definizioni coerenti.
Un modello condiviso riduce i numeri discordanti perché i team non reinventano le definizioni in ogni report o app. Migliora anche la responsabilità: se “Consegna puntuale” è definita rispetto agli eventi Shipment nell'ontologia, è più chiaro chi possiede i dati sottostanti e la logica di business.
Fatto bene, un'ontologia non pulisce solo i dashboard — rende le decisioni quotidiane più rapide e meno controverse.
I dashboard BI e il reporting tradizionale riguardano soprattutto il retrospettivo e il monitoraggio. Rispondono a domande come “Cosa è successo la settimana scorsa?” o “Siamo in linea con i KPI?” Un dashboard vendite, un report di chiusura finanziaria o una scorecard esecutiva sono preziosi — ma spesso si fermano alla visibilità.
L'analisi operativa è diversa: è analisi incorporata nelle decisioni e nell'esecuzione quotidiana. Invece di un “luogo di analisi” separato, l'analisi appare dentro il workflow dove il lavoro è svolto e guida il passo successivo specifico.
Il BI/reporting solitamente si concentra su:
Questo è eccellente per governance, gestione delle performance e accountability.
L'analisi operativa si concentra su:
Esempi concreti somigliano meno a “un grafico” e più a una coda di lavoro con contesto:
Il cambiamento più importante è che l'analisi è legata a uno step di workflow specifico. Un dashboard BI può mostrare “le consegne in ritardo sono aumentate.” L'analisi operativa lo trasforma in “ecco le 37 spedizioni a rischio oggi, le cause probabili e le azioni raccomandate,” con la possibilità di eseguire o assegnare il passo successivo immediatamente.
L'analisi enterprise tradizionale spesso finisce con una vista dashboard: qualcuno nota un problema, esporta in CSV, manda una email e un team separato “fa qualcosa” più tardi. Un approccio in stile Palantir è progettato per accorciare quel divario incorporando l'analisi direttamente nel workflow dove si prendono le decisioni.
I sistemi centrati sui workflow tipicamente generano raccomandazioni (es. “priorizza queste 12 spedizioni”, “segnala questi 3 fornitori”, “programma manutenzione entro 72 ore”) ma richiedono comunque approvazioni esplicite. Quel passo di approvazione conta perché crea:
Questo è particolarmente utile in operazioni regolamentate o ad alto rischio dove “il modello l'ha detto” non è una giustificazione accettabile.
Invece di trattare l'analisi come una destinazione separata, l'interfaccia può indirizzare gli insight in compiti: assegnare a una coda, richiedere firma, inviare una notifica, aprire un caso o creare un ordine di lavoro. Lo spostamento importante è che gli esiti sono tracciati nello stesso sistema — così puoi misurare se le azioni hanno effettivamente ridotto rischio, costi o ritardi.
Il design centrato sul workflow di solito separa le esperienze per ruolo:
Il fattore di successo comune è allineare il prodotto con i diritti decisionali e le procedure operative: chi può agire, quali approvazioni servono e cosa significa “fatto” operativamente.
La governance è dove molti programmi di analytics vincono o si bloccano. Non è solo “impostazioni di sicurezza” — è l'insieme pratico di regole ed evidenze che permette alle persone di fidarsi dei numeri, condividerli in sicurezza e usarli per prendere decisioni reali.
La maggior parte delle imprese ha bisogno degli stessi controlli base, indipendentemente dal fornitore:
Questi non sono burocrazia fine a sé stessa. Sono il modo per evitare il problema delle “due versioni della verità” e ridurre il rischio quando l'analisi si avvicina alle operazioni.
Le implementazioni BI tradizionali spesso mettono la sicurezza principalmente al livello del report: gli utenti possono vedere certe dashboard e gli amministratori gestiscono i permessi lì. Questo può funzionare quando l'analisi è principalmente descrittiva.
Un approccio in stile Palantir spinge la sicurezza e la governance attraverso tutta la pipeline: dall'ingest dei dati grezzi, al livello semantico (oggetti, relazioni, definizioni), ai modelli e persino alle azioni scatenate dagli insight. L'obiettivo è che una decisione operativa erediti gli stessi controlli dei dati che la alimentano.
Due principi contano per sicurezza e responsabilità:
Per esempio, un analista può proporre una definizione di metrica, uno steward dei dati la approva e le operations la usano — con una traccia di audit chiara.
Una buona governance non è solo per i team di compliance. Quando gli utenti business possono cliccare il lineage, vedere le definizioni e contare su permessi coerenti, smettono di litigare sul foglio di calcolo e iniziano ad agire sugli insight. Questa fiducia trasforma l'analisi da “report interessanti” a comportamento operativo.
Dove gira il software enterprise non è più una questione solo IT — plasma quello che puoi fare con i dati, quanto velocemente puoi cambiare e quali rischi puoi accettare. I buyer solitamente valutano quattro pattern di deployment.
Il public cloud (AWS/Azure/GCP) ottimizza per velocità: il provisioning è rapido, i servizi gestiti riducono il lavoro infrastrutturale e la scalabilità è semplice. Le domande principali per chi compra sono la residenza dei dati (quale regione, quale backup, quale accesso del supporto), l'integrazione con sistemi on‑prem e se il tuo modello di sicurezza può tollerare la connettività di rete in cloud.
Un private cloud (single‑tenant o Kubernetes/VM gestiti dal cliente) è spesso scelto quando si desidera automazione in stile cloud ma con confini di rete e requisiti di audit più stretti. Può ridurre qualche frizione di compliance, ma richiede comunque disciplina operativa su patching, monitoraggio e revisioni accessi.
Gli ambienti on‑prem restano comuni in manufacturing, energia e settori altamente regolamentati dove i sistemi core e i dati non possono lasciare la struttura. Il compromesso è l'overhead operativo: ciclo di vita hardware, pianificazione della capacità e più lavoro per mantenere gli ambienti coerenti tra dev/test/prod. Se l'organizzazione fatica a gestire piattaforme affidabili, l'on‑prem può rallentare il time‑to‑value.
Gli ambienti disconnessi (air‑gapped) sono un caso speciale: difesa, infrastrutture critiche o siti con connettività limitata. Qui il modello di deployment deve supportare controlli stretti sugli aggiornamenti — artifact firmati, promozione controllata delle release e installazioni ripetibili in reti isolate.
I vincoli di rete influenzano anche il movimento dei dati: invece di sync continuo, potresti fare affidamento su trasferimenti a fasi e flussi “export/import”.
In pratica è un triangolo: flessibilità (cloud), controllo (on‑prem/air‑gapped) e velocità di cambiamento (automazione + aggiornamenti). La scelta giusta dipende da regole di residenza, realtà di rete e da quanto operation della piattaforma il tuo team è disposto a gestire.
“La delivery in stile Apollo” è fondamentalmente continuous delivery per ambienti ad alto rischio: puoi spedire miglioramenti frequentemente (settimanali, giornalieri, anche più volte al giorno) mantenendo stabile l'operatività.
L'obiettivo non è “muoversi velocemente e rompere le cose.” È “muoversi spesso e non rompere nulla.”
Invece di accumulare le modifiche in un grande rilascio trimestrale, i team consegnano aggiornamenti piccoli e reversibili. Ogni aggiornamento è più facile da testare, spiegare e ripristinare se qualcosa va storto.
Per l'analisi operativa questo conta perché il tuo “software” non è solo UI — sono pipeline dati, logica di business e i workflow su cui le persone fanno affidamento. Un processo di aggiornamento più sicuro diventa parte delle operazioni quotidiane.
Gli aggiornamenti del software enterprise tradizionale spesso somigliano a progetti: finestre di pianificazione lunghe, coordinamento dei downtime, problemi di compatibilità, riqualificazione e una data di cutover netta. Anche quando i vendor offrono patch, molte organizzazioni posticipano gli aggiornamenti perché rischio e sforzo sono imprevedibili.
Gli strumenti in stile Apollo mirano a rendere l'aggiornamento di routine piuttosto che eccezionale — più simile a mantenere l'infrastruttura che a eseguire una migrazione importante.
Il tooling moderno permette ai team di sviluppare e testare in ambienti isolati, poi “promuovere” la stessa build attraverso stadi (dev → test → staging → produzione) con controlli coerenti. Questa separazione aiuta a ridurre sorprese dell'ultimo minuto causate da differenze tra ambienti.
Il time‑to‑value è meno su quanto rapidamente puoi “installare” qualcosa e più su quanto velocemente i team riescono a concordare definizioni, connettere dati disordinati e trasformare gli insight in decisioni quotidiane.
Il software enterprise tradizionale spesso enfatizza la configurazione: adotti un modello dati e workflow predefiniti e mappi il tuo business in essi.
Le piattaforme in stile Palantir tendono a mescolare tre modalità:
La promessa è flessibilità — ma signifca anche che serve chiarezza su cosa stai costruendo rispetto a cosa stai standardizzando.
Una opzione pratica durante la discovery è prototipare app workflow rapidamente — prima di impegnarsi in un rollout di piattaforma. Ad esempio, i team a volte usano Koder.ai (una piattaforma vibe‑coding) per trasformare la descrizione di un workflow in una web app funzionante via chat, poi iterare con gli stakeholder usando planning mode, snapshots e rollback. Poiché Koder.ai supporta export del codice sorgente e stack di produzione comuni (React per il web; Go + PostgreSQL per il backend; Flutter per il mobile), può essere un modo a basso attrito per validare l'UX “insight → task → audit trail” e i requisiti di integrazione durante un proof‑of‑value.
La maggior parte dello sforzo va di solito in quattro aree:
Fai attenzione a proprietà non chiara (nessun owner dati/prodotto responsabile), troppe definizioni ad hoc (ogni team inventa le proprie metriche) e nessun percorso da pilot a scala (una demo che non può essere operazionalizzata, supportata o governata).
Un buon pilot è intenzionalmente ristretto: scegli un workflow, definisci utenti specifici e impegnati su un risultato misurabile (es. ridurre i tempi di risposta del 15%, tagliare il backlog delle eccezioni del 30%). Progetta il pilot in modo che gli stessi dati, semantiche e controlli possano estendersi al caso d'uso successivo — invece di ricominciare da zero.
Le conversazioni sui costi possono confondere perché una “piattaforma” raggruppa capacità che spesso si acquistano come strumenti separati. La chiave è mappare i prezzi agli outcome che servono (integrazione + modellazione + governance + app operative), non solo a una voce chiamata “software”.
La maggior parte degli accordi di piattaforma è plasmata da poche variabili:
Un approccio a soluzioni point può sembrare più economico all'inizio, ma il costo totale tende a distribuirsi su:
Le piattaforme spesso riducono lo sprawl degli strumenti, ma si scambia con un contratto più grande e strategico.
Con una piattaforma, il procurement dovrebbe trattarla come infrastruttura condivisa: definire scope enterprise, domini dati, requisiti di sicurezza e milestone di delivery. Chiedi una separazione chiara tra licenza, cloud/infrastruttura e servizi, così puoi confrontare offerte in modo omogeneo.
Se vuoi un modo rapido per strutturare le assunzioni, consulta /pricing.
Le piattaforme in stile Palantir tendono a brillare quando il problema è operativo (le persone devono prendere decisioni e agire attraverso sistemi), non solo analitico (le persone hanno bisogno di un report). Il compromesso è che si adotta uno stile più “piattaforma” — potente, ma che chiede di più all'organizzazione rispetto a un semplice rollout BI.
Un approccio in stile Palantir è solitamente adatto quando il lavoro attraversa più sistemi e team e non ci si può permettere passaggi fragili.
Esempi comuni includono operazioni cross‑system come coordinamento supply chain, operazioni anti‑frode e rischio, pianificazione missioni, gestione casi o workflow di fleet e manutenzione — dove gli stessi dati devono essere interpretati coerentemente da ruoli diversi.
Si adatta bene anche quando le autorizzazioni sono complesse (accesso riga/colonna, dati multi‑tenant, regole need‑to‑know) e quando serve una traccia chiara di come i dati sono stati usati. Infine, è adatto in ambienti regolamentati o vincolati: requisiti on‑prem, deploy air‑gapped/disconnessi o accreditamenti di sicurezza stringenti.
Se l'obiettivo è principalmente reporting semplice — KPI settimanali, poche dashboard, rollup finanziari di base — il BI tradizionale su un warehouse ben gestito può essere più rapido e meno costoso.
Può anche essere eccessivo per dataset piccoli, schemi stabili o analisi di un singolo dipartimento dove un team controlla sorgenti e definizioni e l'azione principale avviene fuori dallo strumento.
Fatti tre domande pratiche:
I migliori risultati vengono dal trattare questo come “adeguato al problema”, non come “uno strumento che sostituisce tutto”. Molte organizzazioni mantengono BI esistente per il reporting generale mentre usano un approccio in stile Palantir per i domini operativi più critici.
Comprare una piattaforma “in stile Palantir” vs software enterprise tradizionale riguarda meno i checkbox di funzionalità e più il posto dove realmente ricadrà il lavoro: integrazione, significato condiviso (semantica) e uso operativo quotidiano. Usa la checklist qui sotto per chiarire le cose in anticipo, prima di bloccarti in una lunga implementazione o in uno strumento point.
Chiedi a ogni vendor di essere specifico su chi fa cosa, come rimane coerente e come viene usato in operazioni reali.
Includi stakeholder che vivranno i compromessi:
Esegui un proof‑of‑value a tempo limitato centrato su un workflow operativo ad alto impatto (non un dashboard generico). Definisci i criteri di successo in anticipo: tempo‑to‑decisione, riduzione errori, auditabilità e ownership del lavoro dati continuo.
Se vuoi ulteriore guida sui pattern di valutazione, consulta /blog. Per aiuto nel definire un proof‑of‑value o una shortlist di vendor, contatta /contact.
In questo post, “Palantir” è una scorciatoia per un approccio in stile piattaforma comunemente associato a Foundry (piattaforma commerciale per dati e operazioni), Gotham (radici nel settore pubblico/difesa) e Apollo (sistema di distribuzione/consegna attraverso ambienti).
“Software enterprise tradizionale” si riferisce allo stack assemblato più comune: ERP/CRM + data warehouse/lake + BI + ETL/ELT/iPaaS e middleware di integrazione, spesso gestito da team separati e collegato tramite progetti e processi di governance.
Un livello semantico è il posto dove definisci il significato business una sola volta (per esempio, cosa significa “Ordine”, “Cliente” o “Consegna puntuale”) e poi lo riutilizzi in analisi e workflow.
Un'ontologia va oltre, modellando:
L'ETL/ELT tradizionale spesso diventa una staffetta: estrazioni sorgente → trasformazioni → modelli in warehouse → dashboard, con proprietari separati in ogni fase.
I guasti comuni sono:
Un approccio in stile Palantir cerca di standardizzare il significato prima possibile e poi riusare gli oggetti curati ovunque, riducendo la logica duplicata e rendendo il controllo delle modifiche più esplicito.
I dashboard BI sono principalmente osservare e spiegare: monitoraggio KPI, aggiornamenti programmati e analisi retrospettiva.
L'analisi operativa è decidere e fare:
Se l'output è “un grafico”, di solito è BI. Se l'output è “ecco cosa fare dopo, e fallo qui”, è analisi operativa.
Un sistema workflow‑centered accorcia il divario tra insight ed esecuzione incorporando l'analisi nel punto in cui il lavoro avviene.
Nella pratica, sostituisce “esporta in CSV e manda una email” con:
L'obiettivo non è solo reporting più bello, ma decisioni più rapide e verificabili.
“Human-in-the-loop” significa che il sistema può raccomandare azioni, ma le persone le approvano o le sovrascrivono esplicitamente.
Questo è importante perché crea:
La governance non è solo login; sono le regole operative e le evidenze che rendono i dati sicuri e affidabili.
Al minimo, le imprese dovrebbero avere:
Con una governance forte, i team passano meno tempo a riconciliare numeri e più tempo ad agire.
La scelta del deployment vincola velocità, controllo e overhead operativo:
La delivery in stile Apollo è continuous delivery progettata per ambienti vincolati e ad alto rischio: aggiornamenti frequenti, piccoli e reversibili con controlli robusti.
Rispetto ai cicli di upgrade tradizionali, enfatizza:
Questo è cruciale perché l'analisi operativa si basa su pipeline e logica di business affidabili, non solo su report.
Un proof‑of‑value scalabile è ristretto e operativo.
Struttura pratica:
Il beneficio pratico è avere meno definizioni in conflitto tra dashboard, app e team, e una responsabilità più chiara quando le definizioni cambiano.
È particolarmente rilevante in contesti regolamentati o ad alto rischio dove l'automazione cieca non è accettabile.
Scegli in base a regole di residenza, vincoli di rete e a quanto puoi gestire operation della piattaforma.
Evita i “dashboard generici” come obiettivo del pilot se l'intento reale è impatto operativo.
