Il mercato italiano dei Big Data continua a crescere e raggiunge un valore totale di 1,3 miliardi di euro nel 2018, con un balzo del 26% rispetto all’anno scorso. Il dato è offerto dalla ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, che ha coinvolto oltre 600 tra Chief Information Officer, responsabili IT e responsabili Analytics di piccole, medie e grandi aziende.

Il risultato registrato quest’anno conferma il trend positivo degli ultimi tre anni, in cui il settore è cresciuto in media del 21% ogni dodici mesi, anche se rimane molto ampio il divario fra le grandi imprese, che si dividono l’88% della spesa complessiva, e le Pmi, che rappresentano il 12% del mercato.

Tra i comparti merceologici, invece, i primi per quota di mercato sono le Banche (28% della spesa totale), seguite da Manifatturiero (25%), Telco e Media (14%). E poi Servizi (8%), Grande distribuzione e Retail (7%), Assicurazioni (6%), Utility (6%), Pubblica amministrazione e Sanità (6%).

 


L’analisi della spesa

Il 45% della spesa in Analytics è dedicata ai software (Database e strumenti per acquisire, elaborare, visualizzare e analizzare i dati, applicativi per specifici processi aziendali), il 34% ai servizi (personalizzazione dei software, integrazione con i sistemi informativi aziendali, consulenza di riprogettazione dei processi), e il 21% alle risorse infrastrutturali (come capacità di calcolo, server e storage da impiegare nella creazione di servizi di Analytics).

Ma l’evoluzione del mercato dei Big Data va ben oltre i numeri. Cambiano le metodologie di analisi, con l’avvento veloce di tecniche di Machine Learning e Deep Learning, per le quali circa un terzo delle grandi imprese ha già acquisito le competenze necessarie, e con l’analisi di dati in tempo reale, già sfruttata dall’11% del totale. Cresce anche l’esigenza di competenze di Data science: il 46% delle grandi imprese ha già inserito figure di Data Scientist in organico, il 42% Data Engineer, il 56% Data Analyst.

Più veloce, sempre più veloce

“Il mercato dei Big Data Analytics continua a crescere a ritmi serrati, superiori al 25%”, rimarca Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence. “Crescono anche le iniziative “Fast data”, in cui l’analisi dei dati avviene in tempo reale, integrando diverse fonti informative in Streaming, e valorizzando in particolare le potenzialità della Internet of Things: tra queste ricordiamo Real-time advertising, Fraud detection, Predictive maintenance, New product development. Ma per coglierne appieno i benefici, è necessario che i Big Data vengano analizzati secondo modalità Smart, con sofisticati algoritmi di Machine Learning in grado di identificare Pattern e correlazioni presenti nei dati, e di trasformare questa conoscenza in azioni concrete che permettano alle imprese di acquisire vantaggio competitivo”.

Le grandi imprese dominano lo scenario

Le dinamiche di crescita del mercato sono diverse a seconda delle dimensioni aziendali. Tra le grandi aziende si è diffusa la convinzione che sia giunto il momento dell’azione: le imprese che hanno già avviato progetti ne stanno raccogliendo i benefici e sono spinte a continuare a investire, quelle rimaste indietro percepiscono l’urgenza di attrezzarsi.

Allo stesso tempo, crescono le organizzazioni che hanno inserito professionalità qualificate per la gestione degli Analytics, come Data scientist, Data engineer, Data architect, e introdotto modelli organizzativi per sfruttarne al meglio le opportunità.

“La totalità delle grandi organizzazioni adotta Analytics di tipo descrittivo, ma molte stanno sperimentando anche un’evoluzione verso logiche di Predictive, Prescriptive e, in alcuni casi, Automated Analytics”, fa notare Alessandro Piva, responsabile della ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence. “Il 56% delle organizzazioni, inoltre, analizza i dati in modalità Batch, con un aggiornamento del sistema a intervalli regolari e predefiniti, di solito, giornalieri”.

Diversi ostacoli ancora da superare

Nonostante siano diminuite complessità e incertezze in questo percorso Hi-Tech rispetto al passato, restano alcuni ostacoli da superare. Le difficoltà maggiori riguardano la mancanza di competenze e figure organizzative interne (nel 53% dei casi), l’integrazione dei dati (45%), e la stima dei benefici dell’investimento (34%). Seguono, poi, la mancanza di coinvolgimento del Management (27%), la necessità di investimenti troppo elevati (22%), la difficoltà nel reperire dall’esterno professionalità con competenze adeguate (18%), la scarsa qualità e affidabilità dei dati (18%) e le difficoltà nell’impiego di software e altre tecnologie (14%).

Nonostante il 2018 sia stato l’anno in cui il General Data Protection Regulation (Gdpr) è diventato obbligatorio, solo il 10% del campione ha segnalato problemi di sicurezza e Privacy.

Aziende piccole e medie, anche nei Dati

Soltanto il 7% delle Pmi nel 2018 ha avviato progetti di Big Data Analytics, mentre quattro su dieci svolgono analisi tradizionali sui dati aziendali.

Se si guarda alla consapevolezza e alla maturità tecnologica delle piccole e medie imprese, il 10% continua ad avere una comprensione scarsa o nulla di quali vantaggi i Big Data potrebbero apportare e di come abbia un approccio all’analisi dei dati limitato e tradizionale. Poco meno di un terzo delle aziende, il 31%, è invece sulla buona strada sia dal lato della consapevolezza sia dal lato tecnologico. Una Pmi su dieci si dimostra pronta per lanciare delle iniziative di Analytics.

Le start-up rilevate a livello mondiale che operano nel mercato dei Big Data Analytics sono circa 440 in tutto, finanziate negli ultimi anni per un totale di 4,7 miliardi di dollari di investimenti raccolti.
Quelle che complessivamente raccolgono più finanziamenti, circa 30 milioni di dollari ciascuna, sono attive in ambito Technology, che offrono strumenti per la raccolta, l’analisi l’immagazzinamento, l’organizzazione e integrazione dei dati. Seguono le start-up in ambito System Analytics (con finanziamenti per circa 13 milioni di dollari di finanziamenti ciascuna), soprattutto per soluzioni che consentono di estrarre rapidamente informazioni da un Database e di effettuare analisi predittive, piattaforme per l’analisi di video e immagini, strumenti per visualizzare efficacemente i dati e piattaforme per analisi testuali. Chiude la categoria più numerosa, quella delle Application (il 63% delle start-up, ma con 10 milioni di dollari di investimenti ciascuna), che comprende le imprese innovative che hanno sviluppato un’offerta specializzata per un particolare settore o per una funzione aziendale, tra cui soluzioni di sicurezza informatica, strumenti per il miglioramento dei processi che riguardano le risorse umane, servizi di marketing intelligence.

In sostanza, quello dei Big Data è un mercato in grande fermento, in ogni ambito di attività. Ma, come accade in ogni aspetto dell’evoluzione digitale e Hi-Tech, per imprese e operatori è fondamentale restare al passo dell’innovazione: inseguire può essere invece molto più faticoso e doloroso.

Stefano Casini

Giornalista specializzato nei settori dell'Economia, delle imprese, delle tecnologie e dell'innovazione. Dopo il master all'IFG, l'Istituto per la Formazione al Giornalismo di Milano, in oltre 20 anni di attività, nell'ambito del giornalismo e della Comunicazione, ha lavorato per Panorama Economy, Il Mondo, Italia Oggi, TgCom24, Gruppo Mediolanum, Università Iulm. Attualmente collabora con Innovation Post, Corriere Innovazione, Libero, Giornale di Brescia, La Provincia di Como, casa editrice Tecniche Nuove. Contatti: stefano.stefanocasini@gmail.com

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