metriqaDATA & AI / SYSTEMS
01 / METRIQA / DATA & AIUN SISTEMA. DAL DATO ALL’APPLICAZIONE.

Dai dati grezzi
alla conoscenza.

METRIQA trasforma dati, documenti e informazioni distribuite in sistemi strutturati, analizzabili e interrogabili attraverso dati, modelli e Intelligenza Artificiale.

Scopri come funziona Parliamo del tuo progetto ↗
DATI → STRUTTURA → CONTESTO
02 / LEGGERE LA COMPLESSITÀOSSERVARE → APPROFONDIRE

Trovare struttura
nella complessità.

Gruppi, relazioni, segnali. La complessità diventa qualcosa da approfondire.

  1. 01 / INFORMAZIONI

    Un insieme complesso.
    Più domande che risposte.

  2. 02 / STRUTTURE

    Relazioni e gruppi
    diventano riconoscibili.

  1. 03 / SEGNALI

    Isolare ciò che merita
    attenzione.

  2. 04 / ANALISI

    Formulare domande.
    Verificare le ipotesi.

Visualizzazione illustrativa di strutture e raggruppamenti nei dati.Una struttura è un indizio. L’analisi le dà significato.
03 / DATA ENGINEERINGFONTI → DATA LAYER → SEMANTIC LAYER

Prima dell’AI
viene il dato.

Fonti differenti. Una struttura comune, con qualità e provenienza leggibili.

FONTI ETEROGENEE
  • Database
  • Excel
  • Tabelle
  • Documenti
  • Report
  • Fonti esterne
  1. 01 / STAGE

    Acquisizione

    Raccogliere informazioni da fonti eterogenee, conservandone la provenienza.

  2. 02 / STAGE

    Estrazione

    Portare contenuti e variabili in una forma utilizzabile per le elaborazioni.

  3. 03 / STAGE

    Normalizzazione

    Rendere coerenti formati, unità e dimensioni; armonizzare le strutture.

  4. 04 / STAGE

    Data layer

    Organizzare dataset, relazioni e informazioni necessarie per analisi e applicazioni.

  5. 05 / STAGE

    Semantic layer

    Descrivere il significato dei dati e renderlo disponibile alla ricerca e ai sistemi AI.

Ogni fonte mantiene una propria storia. La pipeline costruisce una base comune, senza cancellare il contesto.

04 / QUESTION → ANSWERSCENARIO ILLUSTRATIVO

Una domanda.
Tutta la pipeline.

Fra una richiesta e una risposta c’è un sistema che interpreta, cerca, seleziona e analizza.

01 / INTERPRETPassaggio

La domanda diventa contesto.

Indicatore
Resa
Coltura
Grano duro
Territori
Toscana / Puglia
Tempo
Ultimi tre anni disponibili
02 / SEARCHPassaggio

Individuare dataset candidati.

  • Coltura × territorio × annoVariabili produttive
  • Superfici e produzioneMisure da mettere in relazione
  • Indicatori territoriali aggregatiGranularità da verificare
03 / SELECTPassaggio

La pertinenza non basta.

✓ CANDIDATO DA VERIFICAREColtura × territorio × anno

Indicatore, copertura e unità devono consentire il confronto.

VariabiliFontePeriodoConfrontabilità
04 / DATAPassaggio

Righe e colonne acquistano significato.

Schema dei dati necessari, senza valori reali
TerritorioColturaPeriodoResa
ToscanaGrano duroTre anniDa recuperare
PugliaGrano duroTre anniDa recuperare
RAW TABLE → METADATA → SEMANTIC CONTEXT
Descrizione e origine
Cosa misura il dataset e da quale fonte proviene.
Variabili e indicatori
Significato, unità e caratteristiche delle colonne.
Geografia e tempo
Territori, periodi e livello di dettaglio.

Questo contesto permette alla ricerca e all’AI di sapere cosa esiste e dove cercarlo.

05 / ANALYZEPassaggio

Dai dati a un confronto leggibile.

OSSERVAZIONICONFRONTO TEMPORALE
Schema di un confronto temporaleDue andamenti puramente schematici illustrano l’output possibile. Non rappresentano rese agricole reali.

— Serie A ┄ Serie BAndamenti schematici, senza scala numerica.

06 / ANSWERPassaggio

Output, sintesi e condizioni.

Grafico / Tabella / Dashboard

Un confronto reale richiede dati recuperati e verificati. La risposta collega l’analisi alle fonti e alle condizioni di lettura.

Fonti
Dataset selezionati e provenienza
Condizioni
Unità, periodi e confrontabilità
Sintesi
Interpretazione fondata sui dati disponibili
Approfondisci: semantica, retrieval e analisi

Metadata e descrizioni collegano linguaggio naturale e cataloghi strutturati. Le rappresentazioni semantiche aiutano a trovare candidati; selezione, recupero e analisi verificano quali informazioni siano utilizzabili. La risposta è l’ultimo passaggio, non il primo.

Il grafico e i dataset di questa demo sono schemi illustrativi: non sono risultati di una ricerca live.

05 / AI REPORT ENGINEDATI + CONTESTO → REPORT.DOCX

Dai dati
a un report completo.

Dati e contesto attraversano moduli specializzati. Il documento prende forma, sezione dopo sezione.

Dati strutturatiContesto
AI REPORT ENGINE

Moduli specializzati.
Un documento coerente.

  1. 01
    StrutturaOrganizzazione delle sezioni
  2. 02
    Contenuti e analisiGenerazione delle sezioni nel contesto
  3. 03
    AssetGestione di tabelle e visualizzazioni
  4. 04
    CapitoliComposizione dei contenuti
  5. 05
    AssemblaggioStruttura del documento finale
OUTPUTREPORT.DOCXPRONTO

METRIQA / REPORT ENGINE

Dati.
Contesto.
Analisi.

DOCUMENTO ILLUSTRATIVO
01 / Contesto e informazioni
02 / Analisi e visualizzazioni
03 / Lettura e capitoli
COMPOSIZIONE → WORD
Documento illustrativo / il percorso mostra la composizione, senza generare un file reale.

Moduli orchestrati per comporre un documento. Il passo successivo: sistemi che possono scegliere strumenti entro regole e controlli.

06 / AI AGENTS / TOOLS / WORKFLOWSCAPABILITY / ARCHITETTURA APPLICABILE

Non solo rispondere.
Agire.

Un sistema agentico può collegare un modello a dati, strumenti e regole: agire, osservare il risultato e determinare il passo successivo.

OBIETTIVO / SCENARIO ILLUSTRATIVO

“Analizza questi dati e prepara un report aggiornato.”

AI AGENT

Un obiettivo.
Più azioni coordinate.

REGOLE / PERMESSI / CONDIZIONI DI ARRESTO
SEARCHCollegabile

Individuare informazioni pertinenti.

DATABASECollegabile

Recuperare dati da una fonte disponibile.

ANALYTICSCollegabile

Applicare elaborazioni definite.

CODECollegabile

Strumento possibile, con ambiente e controlli dedicati.

DOCUMENTSCollegabile

Consultare e organizzare contenuti.

APICollegabile

Collegare servizi con permessi espliciti.

REPORTCollegabile

Comporre un output documentale.

  1. 01 / PLAN & ACT

    Definire il passo.
    Usare uno strumento.

    Fase
  2. 02 / OBSERVE

    Leggere il risultato
    dell’azione.

    Fase
  3. 03 / VERIFY

    Verificare risultato
    e condizioni.

    Fase
  4. 04 / NEXT ACTION

    Rivedere il percorso
    o completarlo.

    Fase

Se la verifica richiede una revisione, si torna agli strumenti. Il risultato osservato orienta l’azione successiva.

TOOL → ACTION → OBSERVATION

Ricerca → recupero → analisi → verifica → composizione

OUTPUT / SCHEMADocumento + fonti + stato della verifica

Il modello non è il sistema.

Modelli, dati, strumenti, regole e controlli lavorano nello stesso processo.

Architettura applicabile: strumenti, limiti e verifica

I tool sono componenti collegabili, non un elenco di integrazioni già operative in un agente METRIQA. Questo scenario non documenta un agente in produzione.

Il report engine è una pipeline di moduli orchestrati. Un sistema agentico può scegliere e coordinare azioni entro limiti espliciti: le due architetture restano distinte.

07 / AI SYSTEMSUNDERSTAND → RETRIEVE → GENERATE → ACT → VERIFY

AI dentro
i processi.

  1. UNDERSTAND

    Interpretare richiesta e contesto.

  2. RETRIEVE

    Individuare informazioni appropriate.

  3. GENERATE

    Produrre testo, strutture e output.

  4. ACT

    Usare strumenti o attivare un workflow.

  5. VERIFY

    Controllare risultati e condizioni.

LLM, VLM e dati strutturati: ingressi differenti
LLMTesto
Modelli linguistici; i documenti possono richiedere estrazione e preparazione.
VLMImmagini + testo
Modelli visione-linguaggio; l’interpretazione va verificata sul compito.
PIPELINEDati strutturati
Database e tabelle richiedono integrazioni, regole e controlli dedicati.

Gli ingressi dipendono dal modello e dalla pipeline. Non tutti i modelli accettano qualsiasi informazione.

Media illustrativo / scene e interfacce.
08 / PRIVATE AI / LOCAL LLM / CONTROLLED INFRASTRUCTUREWHERE DOES IT RUN?

AI dove
sono i dati.

Non tutti i dati devono uscire dall’infrastruttura aziendale.

Per utilizzare l’AI, i dati aziendali devono essere inviati a servizi esterni? Non necessariamente.

Quando riservatezza, governance o architettura lo richiedono, METRIQA può progettare sistemi basati su modelli eseguiti localmente o all’interno di infrastrutture controllate.

La scelta tra cloud, local e hybrid dipende da dati, compito, requisiti, infrastruttura e governance.

CONTROLLED INFRASTRUCTURELOCAL
  1. DATADati aziendali
  2. CONTEXT / KNOWLEDGEContesto e retrieval
  3. LOCAL MODELInferenza locale
  4. TOOLSIntegrazioni definite
  5. WORKFLOWRegole e controlli
  6. OUTPUTRisultato del processo

PROCESSING INSIDE CONTROLLED ENVIRONMENT

CLOUD

Accesso a modelli e servizi esterni quando appropriato al processo.

LOCAL

Modelli eseguiti nell’infrastruttura definita dal progetto, quando dati o processi richiedono maggiore controllo.

HYBRID

Componenti locali e cloud possono essere combinati, mantenendo localmente le parti sensibili e utilizzando servizi esterni dove appropriato.

Configurazioni architetturali illustrative, non una singola installazione. Riservatezza e controllo dipendono dall’intero workflow, non dal solo modello locale.

Il modello viene dimensionato sul compito.
Non il compito sul modello.

Per workflow definiti non è sempre necessario un grande modello general purpose. È possibile selezionare e adattare modelli più compatti e specializzati, collegandoli a dati, contesto e strumenti del processo.

SELECT → ADAPT → SPECIALIZE → CONNECT

Scelta, specializzazione e integrazione

Configurazione, knowledge/context layer, retrieval e tool integration; fine-tuning quando appropriato, quantizzazione e ottimizzazione quando necessarie. La scelta dipende dal problema e dalle risorse disponibili.

LOCAL
Il modello può operare nell’infrastruttura definita per il progetto.
SPECIALIZED
Modello, contesto e strumenti possono essere configurati intorno a compiti specifici.
CONTROLLED
Dati, accessi e componenti del workflow possono essere governati nell’architettura scelta.

MODELLO + DATI + CONTESTO + TOOLS + INFRASTRUTTURA + REGOLE → SISTEMA

09 / APPLICATION ENGINEERINGCAPABILITY / METRIQA AGRITECH

Un modello è una parte.
Il sistema fa il resto.

Dati + logica + interfaccia + workflow.
È qui che il modello diventa applicazione.

01 / CONVERSATIONAL DATA

La domanda
trova un percorso.

Linguaggio naturale → ricerca → dati → risposta.

Esplora il percorso ↗
02 / AI REPORT ENGINE

Il dato diventa
documento.

Dati + contesto → sezioni → documento strutturato.

Segui la composizione ↗
03 / SCIENTIFIC CLASSIFICATION

Molte dimensioni.
Una classificazione.

Dataset scientifici ad alta dimensionalità → classificazione.

ALTRI WORKFLOW / TECHNICAL INDEX
ESG & Sustainability
Assessment, scoring, benchmark, storico.
Carbon Accounting
Scope 1 / Scope 2, elaborazioni e output.
Certification Intelligence
Cataloghi, filtri, matching e orientamento.
Data Exploration
Tabelle, grafici, serie e mappe.
10 / METRIQA AGRITECHREALIZZATO / PATRIMONIO DATI

300+Tabelle integrate.

In un unico patrimonio informativo.

EconomiaProduzioneAmbienteTerritorioSostenibilità
FONTI STATISTICHEFONTI AMMINISTRATIVEFONTI PUBBLICHE

Il dominio è Agritech.
L’architettura va oltre.

Esplora Agritech Metriqa ↗
11 / BEYOND AGRITECHPOSSIBILE APPLICAZIONE

Dove l’informazione
è distribuita.

L’approccio è applicabile quando dati, documenti e conoscenza sono distribuiti tra sistemi, formati e fonti differenti.

INDUSTRIA / SERVIZI / PA / RICERCA
12 / DAL CONTESTO AL SISTEMAVERIFICARE → COSTRUIRE

Prima verifichiamo.
Poi costruiamo.

Obiettivi, dati, vincoli e criteri di verifica: il percorso si definisce sul contesto.

  1. 01

    Inquadrare

    Comprendere problema, utilizzatori e vincoli.

    OUTPUT / Obiettivo e criteri di successo
  2. 02

    Valutare

    Esaminare dati, integrazioni e fattibilità.

    OUTPUT / Ipotesi, limiti e priorità
  3. 03

    Sperimentare

    Provare l’approccio su un perimetro circoscritto.

    OUTPUT / Prototipo ed evidenze
  4. 04

    Integrare

    Portare lo strumento nel processo operativo.

    OUTPUT / Soluzione e modalità d’uso
  5. 05

    Verificare nel tempo

    Monitorare comportamento e utilità.

    OUTPUT / Misurazione e miglioramenti

Si procede quando problema, informazioni disponibili e criteri di verifica sono sufficientemente chiari.

13 / DAL TUO PATRIMONIO INFORMATIVOPARLIAMO DEL TUO PROGETTO

Hai dati.
Hai documenti.
Hai processi.

Vediamo cosa
possono diventare.

Raccontaci il patrimonio informativo della tua organizzazione e il problema da affrontare. La scelta delle tecnologie viene dopo.

DOPO L’INVIO

Esaminiamo il contesto e ti ricontattiamo per chiarire obiettivi, informazioni disponibili e possibili passi successivi.

I dati saranno utilizzati per rispondere alla richiesta. Non inserire informazioni riservate nel messaggio.