Interoperabilità dei dati aziendali

I vostri sistemi non parlanola stessa lingua.

L’integrazione post acquisizione, i nuovi obblighi di segnalazione regolamentare e l’onboarding dei partner richiedono tutti che le vostre informazioni siano rappresentate nel formato di un’altra organizzazione. In quella conversione si perdono abitualmente dettagli rilevanti, e la perdita viene raramente quantificata. Noi eseguiamo la conversione e quantifichiamo con precisione ciò che non è stato trasferito.

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68.8% to 78.0%

Used by engineers at

Stargazers, contributors and forkers of our open source repositories.

Perimetro dell’incarico

Un solo incarico, non un programma di integrazione con quattro fornitori.

Le organizzazioni acquistano tipicamente quattro capacità separate e mantengono su di sé l’onere di integrarle. Noi consegniamo lo strato sottostante come un unico incarico, e la vostra funzione tecnica può valutarlo integralmente prima della firma.

Stabiliamo che cosa significano i vostri dati

Oggi la conoscenza dei vostri dati risiede in fogli di calcolo e presso singoli esperti di dominio. La formalizziamo, così che l’organizzazione la conservi attraverso i cambi di organico e le riorganizzazioni.

Li mappiamo sul formato richiesto

Autorità, partner e acquirenti richiedono ciascuno una rappresentazione diversa delle stesse informazioni. Costruiamo la mappatura una volta sola, eliminando le rilavorazioni manuali che ogni nuova controparte comporta.

Quantifichiamo ciò che si perde

La conversione tra formati raramente è priva di perdite, e i fornitori raramente ne dichiarano l’entità. Noi la misuriamo e la riportiamo, così l’esposizione è nota prima dell’impegno e non dopo un rilievo dell’autorità.

Forniamo la pista di controllo

Ogni passaggio è registrato insieme al suo fondamento. Quando l’autorità, il consiglio o un acquirente in due diligence chiedono evidenza, questa è già documentata e non va ricostruita sotto pressione.

L’esercizio avviene interamente nel vostro ambiente. I dati non lasciano l’organizzazione, nessun fornitore si interpone tra voi e gli stessi, e trattandosi di software open source la vostra funzione di sicurezza può esaminarlo integralmente prima che si avvicini alla produzione.

Ambiti di applicazione

Settori in cui il disallineamento ha un costo rilevante.

Registri regolamentati e conformità

Verificare che un registro contenga quanto dichiara, prima che la scadenza trasformi una lacuna in un rilievo.

Interoperabilità difesa e pubblica amministrazione

Conversioni fra standard misurate, così un programma sa cosa perde prima di impegnare il budget.

Riciclo e responsabilità del produttore

Obblighi dimostrati anziché stimati, e dichiarati due volte in modo identico.

Dati agroalimentari

Perdite e sprechi resi confrontabili fra organizzazioni, così un obiettivo di settore significa lo stesso per tutte le parti.

Casi studio

Incarichi conclusi e il risultato di ciascuno.

Testing Land Valuation Methods: Welsh Government

Produced a comprehensive comparative analysis across all five methodologies, published March 2026. Findings directly inform Welsh Government local government finance policy.

Leggi il caso completo

AI Ontology Extension Generator: National Digital Twin Programme

Delivered a production-ready Streamlit web application with a four-step wizard workflow, built-in validation and visualisation tools, and iterative refinement capabilities. Published on GitHub under National-Digital-Twin organisation.

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Cliente riservato

Verified graph RAG for a multinational crop science company

Scope was retrieval across a large technical document estate with access control and encryption. We built the verification layer: every document becomes its own graph, and contradictions surface with citations rather than being averaged away. It found a classification asserted one way in four documents and the opposite in two others.

Client anonymised at their request.

Verificate

Evidenze che potete controllare voi stessi.

Mettiamo alla prova gli standard di dati pubblici da cui il vostro settore già dipende, e pubblichiamo i difetti riscontrati. Ogni riga è un difetto reale, una correzione reale e un collegamento al thread pubblico in cui i responsabili hanno risposto.

GBIF

Fixed upstream

the Global Biodiversity Information Facility

Both endpoints serving the ZooBank checklist returned 404 and five consecutive crawls had failed since 21 July, with nothing on the dataset page to say so.

Feedback 6838 Biodiversity register ontology

Semantica

Merged upstream

a knowledge graph library with an RDF export path

Audited and then repaired the whole export path: seventeen issues filed and ten pull requests merged, covering deterministic identifier minting, a declared vocabulary, JSON-LD payloads that a plain parser can actually read, typed literals, timezone-qualified timestamps, and SHACL shapes that had never once matched the data they were written to validate..

Merged pull requests

Guarda tutti gli standard verificati

22 merged pull requests and 65 issues filed across 44 organisations.

In che cosa ci distinguiamo

Tre vie d’acquisto. Una arriva in produzione.

A graph database

You get storage and a query language. The modelling, the validation and the question of whether the model is right stay with you, which is where the cost and the risk live.

A consultancy

You get a model and a slide deck. When the people leave, the reasoning behind the model leaves with them, and nothing in the build stops it drifting afterwards.

This

You get the model as infrastructure, the validation running in your pipeline, and the evidence trail. When something breaks the ontology, your build fails rather than your users finding out.

Parliamone

Indicateci il requisito che la vostra IA deve necessariamente soddisfare.

Descrivete l’esigenza in poche righe. Vi diremo se questa è la soluzione appropriata, anche quando non lo è.

Oppure scrivete a fabio@thetesseractacademy.com