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Ericsson estende l’AI a livello enterprise con una Business Data Fabric e �鶹ԭ��

�鶹ԭ�� News — Tue, 04 Aug 2026 10:10:49 +0000

Milano, 4 agosto 2026 – �鶹ԭ�� ha annunciato che Ericsson sta passando dalla sperimentazione all’adozione dell’intelligenza artificiale su scala enterprise grazie alla realizzazione di una business data fabric unificata basata sulla soluzione �鶹ԭ�� Business Data Cloud.

Questo progetto consente all’azienda di estendere i casi d’uso dell’AI all’intera organizzazione, accelerare i processi decisionali e ottenere risultati operativi misurabili. Combinando una solida base dati governata con Joule, Ericsson sta costruendo l’architettura enterprise necessaria per rendere l’intelligenza artificiale affidabile, replicabile e scalabile nelle proprie attività globali.

Ericsson, che quest’anno celebra il suo 150° anniversario, fornisce infrastrutture per reti mobili in 180 Paesi e gestisce oltre il 40% del traffico mobile mondiale attraverso le proprie reti. Con l’intelligenza artificiale destinata a ricoprire un ruolo sempre più centrale sia nella roadmap tecnologica sia nella gestione del business, l’azienda ha scelto di investire prioritariamente in una solida infrastruttura dati governata, in grado di supportare un’AI affidabile e scalabile.

“Quando si scala l’intelligenza artificiale, smette di essere un problema di AI e diventa un problema di dati», ha dichiarato Esra Kocatürk Norell, Vice President, Customer Experience, Enterprise IT di Ericsson. «Per questo abbiamo investito fin da subito in una business data fabric. Con �鶹ԭ�� Business Data Cloud possiamo definire una sola volta il significato dei dati – dai ricavi alla struttura dei mercati, fino alle regole di accesso – e applicarlo in modo coerente in tutta l’organizzazione. È questo che ci permette di scalare l’AI in modo affidabile, replicabile e capace di generare un reale valore per il business.”

Al centro dell’approccio di Ericsson vi è un’architettura dati federata che consente ai dati di rimanere nei sistemi in cui risiedono, gestendo però in modo centralizzato la semantica di business, la governance e le policy di ciclo di vita. Questo modello riduce la duplicazione delle informazioni, semplifica l’integrazione e garantisce che le stesse definizioni di business vengano applicate in modo coerente sia negli ambienti �鶹ԭ�� sia in quelli non �鶹ԭ��.

Concentrandosi sui casi d’uso a maggiore impatto e organizzando le iniziative attorno ai processi aziendali end-to-end, anziché su soluzioni isolate, Ericsson è riuscita a superare la fase dei progetti pilota per arrivare a un’implementazione su larga scala. Oggi oltre 85.000 utenti utilizzano la piattaforma Joule unificata, supportata da una forte sponsorship del management e da un solido modello di governance.

Ericsson sta procedendo nel proprio percorso di trasformazione lungo due direttrici parallele. La prima riguarda la modernizzazione dell’infrastruttura tecnologica, attraverso il percorso RISE with �鶹ԭ��, lo sviluppo di estensioni side-by-side su �鶹ԭ�� Business Technology Platform e l’adozione di un approccio Clean Core, che consente di innovare più rapidamente senza compromettere il cuore del sistema ERP.

La seconda direttrice, definita dall’azienda “innovate and transform”, è focalizzata sulla creazione di valore concreto attraverso dati e intelligenza artificiale, con l’obiettivo di migliorare i processi decisionali, aumentare l’efficienza operativa e abilitare nuovi modelli di creazione del valore.

�鶹ԭ�� ed Ericsson collaborano inoltre su iniziative di co-innovazione in ambito AI. Un esempio è rappresentato da una funzionalità intelligente di raccomandazione degli obiettivi dei dipendenti sviluppata all’interno del portafoglio �鶹ԭ�� SuccessFactors, la soluzione �鶹ԭ�� per la gestione delle risorse umane. La soluzione genera automaticamente obiettivi contestualizzati e allineati alle priorità di business per i dipendenti, migliorando l’esecuzione delle attività e riducendo il carico amministrativo. Questa funzionalità è ora in fase di estensione per un numero sempre maggiore di utenti, dimostrando come la co-innovazione possa generare valore ben oltre una singola organizzazione.

“L’approccio adottato da Ericsson dimostra come le aziende più avanzate stiano passando dalla sperimentazione dell’intelligenza artificiale alla sua adozione operativa, puntando su dati, governance e contesto di business», ha dichiarato Manos Raptopoulos, Global President Customer Success Europe, APAC, Middle East and Africa di �鶹ԭ�� SE. «Insieme stiamo aiutando le aziende a liberare tutto il potenziale dell’AI su larga scala.”

Guardando al futuro, Ericsson prevede che la propria business data fabric consentirà di supportare scenari di intelligenza artificiale sempre più evoluti, tra cui processi decisionali automatizzati, ulteriori incrementi di produttività e nuovi modelli di business digitali, continuando al tempo stesso a migliorare l’esperienza dei clienti in un settore delle telecomunicazioni in costante evoluzione.

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�鶹ԭ�� annuncia il piano per acquisire Dremio per unificare dati �鶹ԭ�� e non-�鶹ԭ�� e potenziare l’AI agentica

�鶹ԭ�� News — Mon, 04 May 2026 13:56:47 +0000

WALLDORF e AUSTIN, 4 maggio 2026 — (NYSE: �鶹ԭ��) e Dremio hanno annunciato oggi che �鶹ԭ�� ha raggiunto un accordo per acquisire Dremio, piattaforma open ad alte prestazioni di data lakehouse progettata per accelerare l’AI agentica ed espandere le capacità di �鶹ԭ�� Business Data Cloud di combinare dati �鶹ԭ�� e non-�鶹ԭ��, per gestire in modo più efficace workload analitici e di intelligenza artificiale in tempo reale.

I termini dell’accordo non sono stati resi noti. L’operazione è ancora soggetta all’approvazione delle autorità regolatorie.

La maggior parte dei progetti di AI enterprise non riesce a generare valore non a causa dell’AI stessa, ma perché i dati sottostanti sono frammentati, bloccati in formati proprietari e privi del contesto di business che li rende realmente significativi. Il risultato è uno schema noto e costoso: progetti pilota che non scalano, integrazione lenta di nuove fonti dati, duplicazione del lavoro ingegneristico e rischi di compliance quando le organizzazioni non riescono a spiegare come sia stata presa una decisione guidata dall’AI. Dremio permette di eliminare questa frammentazione dei dati e le complessità di integrazione. L’acquisizione completerà le offerte �鶹ԭ�� Business Data Cloud e �鶹ԭ�� HANA Cloud per garantire un’integrazione fluida tra dati �鶹ԭ�� e non-�鶹ԭ��, con alte prestazioni e costi contenuti, accelerando la disponibilità di contesti pronti per l’AI e il time-to-value delle iniziative di intelligenza artificiale.

“L’AI enterprise non rallenta perché i modelli non sono abbastanza validi; rallenta perché i dati non sono pronti per gli agenti AI”, ha dichiarato Philipp Herzig. “Dremio elimina questo collo di bottiglia. In combinazione con �鶹ԭ�� Business Data Cloud, possiamo ora aiutare i clienti a passare da dati grezzi e frammentati a insight governati e pronti per l’AI su un’unica piattaforma aperta”.

Con Dremio, �鶹ԭ�� Business Data Cloud diventerà un enterprise lakehouse nativo Apache Iceberg, capace di unificare dati �鶹ԭ�� e non-�鶹ԭ�� per alimentare l’AI agentica su scala enterprise. Apache Iceberg è il formato open standard di riferimento per il settore e �鶹ԭ�� Business Data Cloud lo supporterà nativamente come propria base tecnologica. Questo significa che non saranno necessari spostamenti di dati o conversioni di formato. I dati �鶹ԭ�� e non-�鶹ԭ�� potranno coesistere sulla stessa infrastruttura aperta, con capacità analitiche federate su tutte le fonti dati aziendali, combinate con il motore in-memory di �鶹ԭ�� HANA Cloud per transazioni in tempo reale e prestazioni operative elevate.

La piattaforma lakehouse di Dremio è destinata a migliorare significativamente l’economia dell’analytics enterprise. È serverless ed elastica: scala automaticamente quando aumenta la domanda e si ridimensiona quando questa diminuisce, eliminando la necessità di capacità fisse e limiti prestazionali nei momenti più critici.

Con Dremio, �鶹ԭ�� offrirà un catalogo universale e aperto basato su Apache Polaris e sulle API open Apache Iceberg REST Catalog. Questo fungerà sia da livello di discovery sia da livello semantico di �鶹ԭ�� Business Data Cloud, offrendo a ogni motore connesso — �鶹ԭ�� o non-�鶹ԭ�� — un punto di accesso unico a un contesto di business unificato: significati, relazioni, diritti di accesso e tracciabilità dei dati. Questo catalogo costituirà la base del �鶹ԭ�� Knowledge Graph, incorporando relazioni di business, gerarchie organizzative, classificazioni normative e tracciabilità cross-system come proprietà native.

Dremio è stata uno dei principali promotori dei progetti open source al centro della propria piattaforma — Apache Iceberg, Apache Polaris e Apache Arrow — e �鶹ԭ�� è pienamente impegnata a continuare a investire e dare priorità a questi contributi.

Il completamento dell’operazione è previsto per il terzo trimestre del 2026, subordinatamente alle consuete condizioni di chiusura, incluse le approvazioni regolatorie.

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Informazioni su Dremio

Dremio è l’Agentic Lakehouse: l’unica piattaforma dati nativa Iceberg progettata per agenti AI e gestita da agenti AI. Ogni knowledge worker e agente AI ottiene accesso immediato e governato ai dati aziendali tramite qualsiasi LLM o strumento scelto. Le query federate raggiungono qualsiasi fonte senza pipeline ETL. Un livello semantico AI aggiunge contesto di business, così che ogni agente utilizzi la stessa fonte di verità. La piattaforma si gestisce autonomamente, eseguendo clustering, ottimizzazione e compattazione in modo automatico. Il risultato: insight affidabili che migliorano i risultati di business, senza complessità infrastrutturali o overhead. Dremio è tra i principali contributori di Apache Iceberg e co-creatrice di Apache Arrow e Apache Polaris. È utilizzata da aziende come Shell, TD Bank, Michelin e migliaia di organizzazioni in tutto il mondo.

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In qualità di leader globale nelle applicazioni aziendali e nella Business AI, �鶹ԭ�� (NYSE:�鶹ԭ��) rappresenta il punto di riferimento del business e della tecnologia. Da oltre 50 anni, le organizzazioni si affidano a �鶹ԭ�� per dare il meglio di sè unendo le operazioni critiche per il business che abbracciano finanza, approvvigionamento, HR, supply chain e customer experience. Per maggiori informazioni, visita .