Big Data In Italy 891x593

Qual è l’attuale situazione dei Big Data in Italia?

Nel 2020, la pandemia di Covid-19 ha messo a dura prova le aziende italiane, mettendo in luce l’importanza dei dati e della capacità di prendere decisioni rapide ed incisive nei momenti di crisi. Tuttavia, diverse imprese che erano in procinto di iniziare ad investire in ambito Big Data e Analytics o di migliorare la tecnologia in proprio possesso, sono state costrette a posticipare i loro piani per ragioni finanziarie dettate dalla necessità.

Ciò nonostante, il mercato dei Big Data & Analytics registra comunque una crescita del 6% nel 2020, portando il giro di affari a oltre 1,8 miliardi di euro, ma rallentando significativamente il ritmo rispetto al +23% e al +26% osservati, rispettivamente, nel 2018 e nel 2019[1]. Tale mercato, secondo le stime di Assintel elaborate nel 2019, dovrebbe raggiungere i 2,8 miliardi di euro nel 2022[2], ma è ragionevole aspettarsi una dilatazione dei tempi dovuta ai rallentamenti causati dalla pandemia.

Secondo una ricerca condotta Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano ad investire in soluzioni di Big Data e Analytics sono soprattutto le grandi imprese, dove il 96% dichiara di aver proseguito attività di valorizzazione del patrimonio dati aziendale e il 42% ha iniziato a sperimentare soluzioni o a ottenere competenze in ambito di Advanced Analytics.

Si allarga quindi il divario tra imprese mature, che hanno proseguito la trasformazione e l’acquisizione di competenze riguardo ai dati, e le aziende alle prime armi, più propense a congelare i propri progetti e interrompere gli investimenti in Big Data & Analytics in momenti di crisi. Nonostante ciò, il trend si mantiene positivo anche per quanto riguarda le PMI, dove solo il 32% ha dichiarato di non aver investito né avviato progetti di Analytics, rispetto al 38% del 2019.

 

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Nel frattempo, il volume di dati prodotti a livello globale continua a crescere in maniera esponenziale, toccando nel 2020 quota 59 ZettaByte (miliardi di TeraByte), con un +44% rispetto al 2019. Ci si attende che tale crescita vertiginosa prosegua anche prossimi anni, con il superamento della soglia dei 175 ZettaByte previsto per 2025[3], grazie anche all’introduzione massiccia dei dispositivi IoT.

Il mercato Big Data & Analytics presenta quindi ottime prospettive di crescita per i prossimi anni, grazie ai numerosi vantaggi che questo tipo di soluzioni sono in grado di apportare ai processi decisionali dell’impresa.  In generale, un’architettura di Analytics realizzata ad arte e le giuste competenze per il suo utilizzo garantiscono un’elevata flessibilità a livello tattico e strategico, con dati che possono essere processati, visualizzati ed analizzati pressoché in tempo reale.

Nell’era post-Covid, dove la rapidità nelle scelte tattiche e strategiche è diventata perentoria in ogni settore, questi strumenti si dimostreranno probabilmente imprescindibili per sopravvivere nello scenario competitivo.

 

Per approfondire:

 

[1] Ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico Di Milano.

[2] Assintel (2020) Assintel Report 2020: Il mercato ICT e l’evoluzione digitale in Italia.

[3] International Data Corporation (IDC) (2017). Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical.

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Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.

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    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.