Sempre più aziende stanno attribuendo importanza ai dati per prendere decisioni strategiche e sfruttando la capacità offerta dalla tecnologia per trasformare in valore economico e vantaggio competitivo la conoscenza. La digitalizzazione e il numero crescente di partner del proprio ecosistema che producono dati stanno alimentando la richiesta di soluzioni avanzate per la cattura, la gestione e soprattutto l’analisi delle informazioni.

Storicamente, la maggior parte di queste soluzioni è stata utilizzata in azienda per analisi di tipo descrittivo. Sta invece crescendo sensibilmente la richiesta di tool più avanzati e predittivi, in grado cioè non solo di dire cosa è successo, ma perché è successo e soprattutto cosa potrebbe succedere dopo.

Per questo motivo, le tecnologie analitiche, seppur presenti da anni sul mercato, si apprestano a vivere una seconda giovinezza. Entro il 2020, secondo IDC, in Europa il 75% degli sviluppatori (ISV e aziendali) includerà meccanismi di cognitive computing, machine learning o intelligenza artificiale in almeno un’applicazione, comprese tutte le soluzioni di analytics.

Inoltre, la promessa che advanced e predictive analytics unitamente a tecnologie cognitive e di intelligenza artificiale possano fornire consigli e assistenza non solo ai data scientist ma a tutti i lavoratori della conoscenza (knowledge worker), ampliando quindi notevolmente la base di utilizzatori, sta ulteriormente alimentando gli investimenti aziendali su questo fronte.

Secondo IDC, nelle aziende italiane la spesa per soluzioni di advanced e predictive analytics sfiorerà i 100 milioni di euro nel 2020. Nel 2017, la spesa italiana per questa tipologia di strumenti si è attestata sugli 83 milioni di euro. Il mercato italiano è destinato a crescere in linea con quello europeo, che secondo le ultime rilevazioni è cresciuto da 991 milioni di euro nel 2017 a 1.150 milioni nel 2020.


Su questo tema IDC organizza il prossimo 19 aprile, dalle 12 alle 13, un live video webinar rivolto a CIO/IT Decision Maker, Data Scientist, Innovation Manager e LOB interessati a capire come evolveranno architetture, soluzioni, competenze e processi decisionali data-driven.

Innovation Post

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