Step 1
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Step 4
Step 5
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Manifattura / Produzione industrialeVendita al dettaglioServizi finanziariServizi professionaliSanitàMedia e intrattenimentoTelecomunicazioni ed energiaPubblica Amministrazione / IstruzioneAgricoltura / Industria agroalimentareAltro
12%
0-910-4950-249250-9991000-5000Oltre 5000
25%
A. Alto: le attività di Analytics coprono ogni area aziendale e sono considerate di grande importanza. Vi è almeno un progetto in essere che utilizza l’Intelligenza Artificiale.B. Buono: Vi sono alcune business unit (Sales, marketing, finance…) che fanno ampio uso dei dati e delle tecnologie relative, ma alcune aree devono ancora adeguarsi.C. Discreto: Le attività di Analytics/BI sono svolte in modo appropriato da alcune aree o persone ma vi è un ampio margine di miglioramentoD. Basso: Le attività di Analytics/BI ma non sono svolte nel modo adeguato o sono insufficienti.E. Insussistente: Non vi è alcuna attività di Analytics/BI in essere.
37%
A. Sì, vi sono due team distinti per le attività di Analytics avanzate e per la Business IntelligenceB. Sì, vi è un unico team dedicato alle attività di Analytics/BIC. No, ma le attività di Analytics/BI sono svolte nella maggior parte delle business unitD. No, ma le attività di Analytics/BI sono svolte in alcune business unitE. No, ma alcune persone specifiche si occupano di Analytics/BIF. No, ma mi avvalgo di società esterne per queste attivitàG. No, queste attività non vengono svolte
50%
A. Tool di reportistica tradizionali (es. MS Excel)B. Tool di reportistica/visualizzazione (Power BI, Qlik view, Tableau…)C. Data WarehouseD. Data Lake o database per dati non strutturatiE. Servizi di Data Ingestion/streaming (Azure Event Hub, Apache Kafka…)F. Tool di Analisi Predittiva/Machine Learning o Intelligenza ArtificialeG. Soluzioni di IoTH. Altre tecnologie relative alla Data Science (specificare)I. Nessuno dei precedenti
62%
A. Sì, vi sono in essere diversi progetti con una strategia ben definita e un budget dedicatoB. Sì, vi sono dei progetti attivi ma solo per una o due business unitC. Sì, ma tali soluzioni sono ancora in fase di test/sviluppoD. No, ma siamo in procinto di iniziare ad implementare tali tecnologieE. No, ma ne stiamo valutando l’introduzione in alcuni ambitiF. No, tali tecnologie non sono utilizzate e non saranno introdotte nei prossimi anni
75%
A. I dati fanno parte del DNA dell’impresa e sono utilizzati da tutti. Ogni prodotto o servizio fa ampio uso delle tecnologie relative a Data Science o Intelligenza ArtificialeB. Vi è una forte fiducia nei dati e nella Business Intelligence. Alcuni scetticismi permangono riguardo all’impego di Intelligenza Artificiale o a soluzioni di Analytics avanzate.C. Vi è in generale fiducia nei dati ma alcuni membri dell’impresa rimangono diffidenti verso le nuove tecnologieD. Vi sono sentimenti ambivalenti rispetto alle attività di Analytics/BI, ma in generale i dati non sono considerati una priorità da parte del top managementE. Vi è scarsa fiducia nei dati e nelle relative tecnologie
87%
A. Budget insufficiente per queste attivitàB. Competenze tecnologiche non adeguateC. Mancanza di tecnologie aggiornateD. Assenza di vision su possibili ambiti di applicazioneE. Necessità di formazione sulle attività di Analytics/BI e sulle relative tecnologieF. Data Quality insufficienteG. Struttura dati inadeguata per analisi e reperimento di informazioniH. Mancanza di un giusto partner per lo sviluppo di nuovi progetti e per ottenere il know-how necessarioAltro
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