I Big Data in Italia: qual è la situazione attuale?

Qual è l’attuale situazione dei Big Data in Italia? Secondo i risultati della ricerca “Big Data: Fast & Smart” condotta dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, il mercato dei Big Data Analytics vale attualmente 1,4 miliardi di euro e registra un sonoro +26% rispetto al 2017.

Sebbene i Big Data siano un patrimonio intangibile preziosissimo per qualunque azienda, resta comunque inteso che la loro interpretazione e analisi approfondita non è ancora trasversale nel nostro Paese. Le stime al 2018 in termini di investimenti per la loro gestione rivelano infatti che l’88% della spesa si concentra sulle grandi imprese, mentre le PMI, vero motore portante dell’Italia, sono ferme al 12%.

Per quanto riguarda invece la direzione degli investimenti, le percentuali sono così suddivise:

  • 45%: software
  • 34%: servizi
  • 21%: infrastrutture

E ancora: una grande azienda su tre ha già introdotto competenze di Machine Learning e quasi la metà di esse (il 44%, per la precisione) utilizza Analytics in Real Time o in Near Real Time. Più della metà delle grandi imprese (il 56%) ha già introdotto all’interno del proprio organico la sempre più essenziale figura del Data Analyst, il 46% quella del Data Scientist il 42% quella del Data Engineer.

Per quanto concerne i settori più orientati agli investimenti in Big Data Analytics, in vetta si colloca quello bancario, seguito dai settori industriale, TLC, media, manifatturiero, assicurativo e GDO.

 

Big Data in Italia: un mercato in espansione

In definitiva, quello dei Big Data in Italia è senza dubbio un mercato in forte espansione, come dimostrato non soltanto dal valore degli investimenti ma anche della percentuale di crescita rispetto al 2017. Si tratta della conferma di un trend positivo che dura già da un triennio, ma che comunque necessita di un ulteriore passo avanti, soprattutto per quanto riguarda il coinvolgimento delle piccole e medie imprese del Paese.

Il 2018 ha visto l’avviamento di progetti di Big Data Analytics soltanto per il 7% delle PMI italiane. La ragione? Una comprensione ancora insufficiente della materia e una immaturità tecnologica che non permette di beneficiare degli infiniti vantaggi che questi progetti inevitabilmente apporterebbero, soprattutto se paragonati alle intrinseche limitazioni legate all’analisi dei dati tradizionale.

I principali obiettivi nel breve e medio termine, dunque, dovrebbero riguardare l’aggiornamento di tecnologie e competenze da parte delle PMI, in modo che i benefici dell’analisi delle grandi moli di dati intangibili vengano comprese appieno anche dai piccoli – ma essenziali – player di mercato. Lo stesso Alessandro Riva, responsabile della ricerca condotta dal Politecnico, conferma questa necessità, spiegando che “le dinamiche di crescita del mercato sono diverse a seconda delle dimensioni aziendali”, e che ci troviamo di fronte a uno scenario in cui “le PMI inseguono a fatica”, mentre “tra le grandi aziende si è diffusa la convinzione che sia giunto il momento dell’azione”.

C’è però un altro dettaglio interessante relativo a questa accurata survey che esplora l’andamento della cultura dei Big Data in Italia, e riguarda le start up che si concentrano proprio sulla loro analisi. L’Osservatorio ha censito ben 443 nuove imprese fondate dal 2013 e finanziate a partire dal 2016, per un totale di 4,74 miliardi di dollari di investimento, 12 milioni dei quali soltanto in Italia. È una tendenza che fa ben sperare, ma che inevitabilmente dovrà individuare interlocutori con cui interfacciarsi e in questo senso, il mercato delle piccole e medie imprese è ancora tutto da esplorare. E da formare.

I vantaggi legati all’analisi dei Big Data aziendali sono numerosi e innegabili, poiché influenzano in modo decisivo la capacità di prevedere il futuro del business, e dunque le azioni strategiche da intraprendere per muoversi all’interno di un mercato sempre più competitivo e in costante evoluzione. La previsione e dunque l’anticipazione del corso degli eventi è e deve essere un imperativo per tutte le aziende, e in questo senso i Big Data rappresentano uno strumento predittivo di incalcolabile valore. Questi oracoli moderni forniscono informazioni dettagliate e approfondite utili al business, e permettono all’impresa di valutare, adattare, modificare o definire le proprie azioni.

Tuttavia, questo è un percorso che può essere compiuto esclusivamente con il supporto di figure altamente specializzate.

 

Dataskills: le nostre competenze nei Big Data

Dataskills è l’interlocutore chiave per la aziende che desiderano supporto attivo nell’interpretazione e nell’utilizzo a massimo potenziale del patrimonio di dati aziendali, e opera in tre aree principali:

  • Il business: poiché i Big Data offrono la possibilità di definire e perseguire nuovi modelli di business ottenendo vantaggi concreti rispetto ai competitor
  • La tecnologia: perché l’analisi di enormi moli di dati complessi richiede inevitabilmente l’utilizzo di supporti tecnologici adeguati, che permettano un’interpretazione approfondita e corretta
  • L’aspetto finanziario: perché l’identificazione del ROI dei Big Data è un aspetto che non può essere trasceso

Dataskills applica le proprie competenze di Big Data Analytics negli ambiti più diversificati, finalizzandole a specifici obiettivi: nel Marketing e CRM per la segmentazione avanzata del parco clienti, l’analisi del sentiment e della propensione all’acquisto; nel settore produttivo, per la manutenzione predittiva, il forecasting del consumo energetico e il controllo qualità; nel retail, per l’analisi di trend e competitor, nel settore bancario, nell’ambito della previsione di frodi e incidenti; e virtualmente in qualunque altro settore.

 

Lucrezia Noli

Sono una Data Scientist specializzata nella modellazione di soluzioni di Analisi Predittiva. Mi prefiggo di aiutare il cliente dall’individuazione delle problematiche aziendali risolvibili grazie alla Data Science, fino alla messa in atto delle architetture ottimali per eccellere nell’industria 4.0. Sono anche formatrice e docente di corsi extracurricolari presso l’Università Bocconi di Milano.
Leggi la mia Biografia

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Sono una Data Scientist specializzata nella modellazione di soluzioni di Analisi Predittiva. Mi prefiggo di aiutare il cliente dall’individuazione delle problematiche aziendali risolvibili grazie alla Data Science, fino alla messa in atto delle architetture ottimali per eccellere nell’industria 4.0. Sono anche formatrice e docente di corsi extracurricolari presso l’Università Bocconi di Milano.
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