Virtualex di Alessandro Polimeno

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11/06/2026

𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿𝗲 #𝟳 – 𝗦𝗶𝗰𝘂𝗿𝗲𝘇𝘇𝗮 𝗲 𝗿𝘂𝗼𝗹𝗶 𝘀𝗼𝘁𝘁𝗼𝘃𝗮𝗹𝘂𝘁𝗮𝘁𝗶
La sicurezza nei progetti Power BI viene quasi sempre gestita così:
“𝘐𝘯𝘵𝘢𝘯𝘵𝘰 𝘧𝘢𝘤𝘤𝘪𝘢𝘮𝘰 𝘪𝘭 𝘳𝘦𝘱𝘰𝘳𝘵, 𝘱𝘰𝘪 𝘴𝘪𝘴𝘵𝘦𝘮𝘪𝘢𝘮𝘰 𝘪 𝘱𝘦𝘳𝘮𝘦𝘴𝘴𝘪.”
Spoiler: quel poi arriva quando è già troppo tardi.

I segnali tipici:
- Row‑Level Security aggiunta a progetto avviato
- file condivisi senza reale controllo
- utenti che vedono dati che non dovrebbero vedere

Il bias più pericoloso è culturale:
“𝘛𝘢𝘯𝘵𝘰 𝘴𝘪𝘢𝘮𝘰 𝘵𝘶𝘵𝘵𝘪 𝘪𝘯𝘵𝘦𝘳𝘯𝘪.”
No.
Interni 𝗻𝗼𝗻 𝘀𝗶𝗴𝗻𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮 autorizzati.

La sicurezza non è un dettaglio tecnico.
𝗘̀ 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲 𝗱𝗲𝗹 𝗱𝗲𝘀𝗶𝗴𝗻 𝗱𝗲𝗹 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗼 𝗱𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲.
Quando viene sottovalutata:
- la fiducia crolla
- i report diventano “sensibili”
- la BI smette di essere uno strumento condiviso
E spesso il progetto si ferma lì.

La verità scomoda:
𝗨𝗻 𝗿𝗲𝗽𝗼𝗿𝘁 𝘂𝘁𝗶𝗹𝗲 𝗺𝗮 𝗶𝗻𝘀𝗶𝗰𝘂𝗿𝗼 𝗲̀ 𝘂𝗻 𝗿𝗶𝘀𝗰𝗵𝗶𝗼, 𝗻𝗼𝗻 𝘂𝗻 𝘃𝗮𝗻𝘁𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼.
Power BI può gestire ruoli, accessi e contesti.
Ma solo se ci si pensa prima, non dopo.

Nel prossimo post: 𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿𝗲 #𝟴 – 𝗡𝗲𝘀𝘀𝘂𝗻 𝗰𝗼𝗶𝗻𝘃𝗼𝗹𝗴𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗴𝗹𝗶 𝘂𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶

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05/06/2026

05/06/2026 - Corso Digitalizzazione, archiviazione e sicurezza documentale per Ghirardi Srl e Starplastick Srl - Parma - (Webinar Edition), in collaborazione con IFOA

04/06/2026

𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿𝗲 #𝟲 – 𝗡𝗲𝘀𝘀𝘂𝗻𝗮 𝗴𝗼𝘃𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲
Domanda semplice.
Spesso imbarazzante: 𝗖𝗵𝗶 𝗱𝗲𝗰𝗶𝗱𝗲 𝘀𝗲 𝘂𝗻 𝗱𝗮𝘁𝗼 𝗲̀ 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲𝘁𝘁𝗼?

Se la risposta:
- non è immediata
- cambia a seconda di chi risponde
- oppure è “dipende”
il progetto Power BI 𝗲̀ 𝗴𝗶𝗮̀ 𝗮 𝗿𝗶𝘀𝗰𝗵𝗶𝗼.

I sintomi sono chiari:
- nessun data owner
- nessun processo di validazione
- report pubblicati liberamente
- ognuno con “la sua versione” dei numeri

Il risultato non è tecnico. È politico:
- versioni multiple della verità
- conflitti tra reparti
- perdita di credibilità della BI

E a quel punto il problema non è più il report.
È la fiducia.

La verità scomoda è questa:
𝘀𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗴𝗼𝘃𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲, 𝗹𝗮 𝗕𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗻𝘁𝗮 𝗿𝘂𝗺𝗼𝗿𝗼𝘀𝗮.

Più dashboard hai, meno sei sicuro dei numeri.
Power BI può mostrare i dati.
Ma 𝗱𝗲𝗰𝗶𝗱𝗲𝗿𝗲 𝗰𝗼𝘀𝗮 𝗲̀ 𝘃𝗲𝗿𝗼 𝗲̀ 𝘂𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗮 𝗼𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝘇𝗮𝘁𝗶𝘃𝗼, non tecnologico.

Nel prossimo post: 𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿𝗲 #𝟳 – 𝗦𝗶𝗰𝘂𝗿𝗲𝘇𝘇𝗮 𝗲 𝗿𝘂𝗼𝗹𝗶 𝘀𝗼𝘁𝘁𝗼𝘃𝗮𝗹𝘂𝘁𝗮𝘁𝗶

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27/05/2026

27/05/2026 - Corso 365 & AI ( 365) per ABL Srl (MO) - (Webinar Edition), in collaborazione con IFOA

26/05/2026

𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿𝗲 #𝟱 – 𝗗𝗮𝘁𝗶 𝗱𝗶 𝗼𝗿𝗶𝗴𝗶𝗻𝗲 𝘀𝗽𝗼𝗿𝗰𝗵𝗶 (e ignorati)
Power BI non fa miracoli.
E soprattutto 𝗻𝗼𝗻 𝗽𝘂𝗹𝗶𝘀𝗰𝗲 𝗶 𝗱𝗮𝘁𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗺𝗮𝗴𝗶𝗮.

Eppure il copione è sempre lo stesso:
- anagrafiche duplicate
- date incoerenti
- codifiche diverse per lo stesso concetto

E la risposta automatica è:
“𝘚𝘪𝘴𝘵𝘦𝘮𝘪𝘢𝘮𝘰 𝘵𝘶𝘵𝘵𝘰 𝘪𝘯 𝘗𝘰𝘸𝘦𝘳 𝘘𝘶𝘦𝘳𝘺.”
No.

Questa è una 𝘀𝗼𝗹𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗺𝗶𝗼𝗽𝗲.
Power Query può aiutare, ma se i dati sono sbagliati alla fonte:
- il modello diventa fragile
- le regole di pulizia si moltiplicano
- ogni nuova eccezione rompe qualcosa

Il problema vero non è tecnico.
È organizzativo.

Se non esiste una responsabilità sulla qualità del dato,
𝗶𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗕𝗜 𝗲̀ 𝘀𝘁𝗿𝘂𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗮𝗯𝗶𝗹𝗲, anche se funziona “oggi”.

La verità scomoda:
𝗣𝗼𝘄𝗲𝗿 𝗕𝗜 𝗮𝗺𝗽𝗹𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮 𝗹𝗮 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̀ 𝗱𝗲𝗶 𝗱𝗮𝘁𝗶 𝗰𝗵𝗲 𝗿𝗶𝗰𝗲𝘃𝗲.

Se i dati sono sporchi, lo saranno anche le decisioni.
La BI non è il posto dove nascondere i problemi.
È il posto dove diventano visibili.

👉 Nel prossimo post: 𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿𝗲 #𝟲 – 𝗡𝗲𝘀𝘀𝘂𝗻𝗮 𝗴𝗼𝘃𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲

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21/05/2026

21/05/2026 - Webinar - Strumenti digitali per migliorare la collaborazione accademica per l’Università di Bologna, in collaborazione con IFOA

20/05/2026

20/05/2026 - Corso di Business Intelligence: (Ed. 011A) per Fincantieri SpA - (Webinar Edition), in collaborazione con Challenge Network SpA

19/05/2026

𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿𝗲 #𝟰 – 𝗗𝗔𝗫 𝘂𝘀𝗮𝘁𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗰𝗲𝗿𝗼𝘁𝘁𝗼

DAX è potente.
Ed è proprio per questo che viene spesso 𝘂𝘀𝗮𝘁𝗼 𝗺𝗮𝗹𝗲.

Quando vedo modelli Power BI fragili, quasi sempre c’è questo schema:

- modello dati debole
- logica di business non condivisa
- misure DAX sempre più complesse per “far tornare i numeri”

Il DAX diventa un 𝗰𝗲𝗿𝗼𝘁𝘁𝗼 𝘀𝘂 𝘂𝗻𝗮 𝗳𝗿𝗮𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮.

I segnali sono chiari:
- misure incomprensibili a chi non le ha scritte
- formule lunghe, opache, non documentate
- dipendenza totale da una sola persona

Il risultato?
- report difficili da manutenere
- paura di toccare qualsiasi cosa
- progetto che si blocca alla prima assenza

La verità scomoda è questa:
𝗶𝗹 𝗗𝗔𝗫 𝗻𝗼𝗻 𝗱𝗼𝘃𝗿𝗲𝗯𝗯𝗲 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲𝗴𝗴𝗲𝗿𝗲 𝗲𝗿𝗿𝗼𝗿𝗶 𝘀𝘁𝗿𝘂𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮𝗹𝗶.

Un buon progetto di BI:
- chiarisce la logica prima
- struttura i dati prima
- semplifica prima

E solo dopo usa il DAX per quello che è:
uno strumento di sintesi, non di compensazione.

👉 Nel prossimo post: 𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿𝗲 #𝟱 – 𝗗𝗮𝘁𝗶 𝗱𝗶 𝗼𝗿𝗶𝗴𝗶𝗻𝗲 𝘀𝗽𝗼𝗿𝗰𝗵𝗶 (𝗲 𝗶𝗴𝗻𝗼𝗿𝗮𝘁𝗶)

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14/05/2026

14/05/2026 - Corso interaziendale di Business Intelligence: & Ed. 5 - (Webinar Edition), in collaborazione con IFOA

13/05/2026

13/05/2026 - Corso di Business Intelligence: (Ed. 010A) per Fincantieri SpA - (Webinar Edition), in collaborazione con Challenge Network SpA

Indirizzo

Parma
43121

Sito Web

http://www.virtualex.it/

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