Big Data, nel 2023 cresce il mercato italiano

Le enormi quantità di dati generate ogni giorno dalle diverse attività online, enfatizzate dall’avvento dell’Internet of Things (IoT), hanno reso evidente che la loro analisi rappresenta per le aziende un valore inestimabile per perfezionare operazioni, sviluppare nuovi prodotti, creare campagne di marketing personalizzate, migliorare il servizio clienti e intraprendere altre azioni che possono aumentare entrate e profitti. Ecco che il mercato degli strumenti per “estrarre valore” dai cosiddetti Big Data si presenta come uno dei più interessanti degli ultimi anni. I risultati della ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, presentati lo scorso novembre, e relativi al mercato italiano dei Big Data, indicano che nel nostro Paesela spesa delle aziende in infrastrutture, software e servizi per la gestione e analisi dei dati è aumentata nel 2023 del +18% (pari a 2,85 miliardi di euro). La crescita, ascrivibile per l’83% del totale a grandi imprese e per il 17% a microimprese e PMI, non a caso si manifesta in un anno, il 2023, in cui l’Intelligenza Artificiale Generativa ha contribuito a sottolineare l’importanza, per le organizzazioni, di disporre di dati di buona qualità, fondamentali per rendere affidabili e utilizzabili i risultati degli algoritmi. Lo studio dell’Osservatorio del Politecnico individua come principale motore di questo sviluppo la componente Cloud (27% del mercato), particolarmente significativa nei settori manifatturiero, telco e media. Da evidenziare che, mentre i comparti GDO/Retail, Pubblica Amministrazione e Sanità registrano una crescita in linea con la media di mercato, il settore bancario è primo, invece, per spesa in ambito di gestione e analisi dati in relazione al budget ICT.

La maturità delle imprese

L’Osservatorio ha realizzato un Data Strategy Index che misura la maturità delle aziende in tre ambiti: Data Management & Architecture (strumenti, competenze e processi per la gestione tecnologica, integrazione dei dati e governo del patrimonio informativo), Business Intelligence e Descriptive Analytics (strumenti e competenze di base per una Business Intelligence pervasiva) e Data Science (attività che contemplano analisi predittive e di ottimizzazione a partire dall’analisi dei dati).

In generale, si evince che la maturità complessiva delle grandi imprese è migliorata nella capacità di valorizzare i dati: secondo il Data Strategy Index, infatti, è possibile definire avanzate il 20% delle grandi aziende (15% nel 2022), mentre le organizzazioni definite “focalizzate” (pari al 12%) risultano ben avviate sulla Data Science in alcune funzioni aziendali, ma con una scarsa attenzione alla valorizzazione complessiva del patrimonio informativo. Invece, il 32% delle imprese italiane è ancora immaturo o ai primi passi e si tratta, soprattutto, delle realtà più piccole. Per questa tipologia di azienda, la priorità è il completo superamento dell’utilizzo di fogli elettronici e l’introduzione pervasiva di strumenti di Data Visualization & Reporting avanzati.

In particolare, per ciò che riguarda le PMI, lo studio rileva che la loro capacità di analisi dati è lievemente aumentata. Infatti, il 74% delle piccole e medie imprese italiane svolge attività di analisi dati almeno descrittive. Tra queste realtà, il 68% sta sperimentando anche nel campo delle analisi predittive, mentre il 14% di queste si limita al miglioramento della pianificazione finanziaria. L’86%, poi, conduce analisi anche in altri settori, soprattutto in ambito marketing o produzione. La ricerca, infine, indica come una delle principali aree di spesa per le PMI le licenze software di Data Visualization & Reporting, strumenti ad oggi presenti nel 57% delle imprese (+8% rispetto al 2022). Spesso però questi strumenti vengono utilizzati da un numero limitato di figure professionali e il foglio di calcolo rimane ancora molto diffuso.

L’approccio delle aziende

Ritornando al panorama generale, i risultati della ricerca dell’Osservatorio definiscono “intraprendenti” il 13% delle aziende che nell’ultimo anno si sono concentrate sulla Data Science e hanno iniziato a sperimentare. Più diffuso l’approccio prudente (23%), ovvero organizzazioni che hanno dato priorità a una buona qualità dei dati e alla presenza di figure dedicate alla Data Governance. Nel complesso, il 20% delle grandi aziende ha attribuito a una figura executive la responsabilità di gestire e valorizzare i dati in logica trasversale nell’organizzazione e di porsi alla base di nuove forme di collaborazione extra-aziendali (ad esempio, Chief Data Officer o Chief Data & Analytics Officer).

Va detto che, stando allo studio, il 93% delle grandi aziende utilizza almeno uno strumento di Data Visualization & Reporting e che il 63% offre corsi di formazione ai propri dipendenti non specialisti. Tuttavia, solo un’azienda su due monitora l’effettivo utilizzo di questi strumenti da parte dei propri dipendenti e, anche tra queste, l’utilizzo delle soluzioni non è pervasivo.

Relativamente alla Data Science, il 73% delle imprese ha messo in campo almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics (pari al +8% rispetto al 2022). Tra queste, una su due dichiara che la Data Science non ha un impatto diretto a supporto delle decisioni strategiche. Infine, nel 24% delle organizzazioni lo sviluppo delle progettualità di Advanced Analytics viene gestito totalmente da figure interne, mentre nel resto dei casi si preferisce avere un approccio ibrido, unendo competenze interne e il supporto di consulenti.