1,7 miliardi di euro, questo il valore di mercato di Big Data Analytics in Italia nel 2019. Per grandi imprese e PMI, seppur a velocità diverse, è corsa verso l’innovazione, e il +23% in un anno ne è la prova. Progetti innovativi e figure specializzate si moltiplicano. Questi i dati elaborati dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano.

In Italia, il mercato dei Big Data Analytics si mostra sempre più maturo e dinamico, grazie soprattutto a un tessuto imprenditoriale sempre più aperto all’innovazione. Se da un lato, si consolida il numero di aziende tecnologicamente avanzate, aperte alle sperimentazioni e dalle crescenti competenze in Data Science; dall’altro, le imprese ancora poco mature si dicono pronte ad aumentare gli investimenti e a puntare su progetti di integrazione dei dati.

Nel 2019 il mercato Analytics è cresciuto del 23% rispetto al 2018, per un giro d’affari da 1,7 miliardi di euro. La cifra arriva a raddoppiare e superare quanto fatto segnare nel 2015 (790milioni), con un tasso medio annuo di crescita del 21,3%.

È quanto emerso dalla ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, forte del contributo di oltre mille Cio, Responsabili Innovazione e Responsabili Analytics di organizzazioni utilizzatrici di piccole, medie e grandi dimensioni ed executive delle principali aziende operanti nel mercato.

• La principale voce di spesa in Analytics è rappresentata dai software (47%). Il 53% degli investimenti in software è indirizzato a strumenti per la visualizzazione e l’analisi dei dati; il restante 47% è destinato a strumenti di ingestione dati, integrazione, preparazione e governance.
• Seconda voce di spesa sono i servizi destinati alla personalizzazione del software, l’integrazione con i sistemi aziendali e la consulenza per la riprogettazione dei processi. Tali servizi assorbono il 33% della spesa.
• Il restante 20% è invece destinato a risorse infrastrutturali, sistemi per abilitare gli Analytics, capacità di calcolo e storage ai sistemi aziendali, primo fra tutti il cloud.

A trainare il mercato Analytics italiano è il sistema bancario con il 28% degli investimenti. Seguono i settori manifatturiero (24%); telco e media (14%), servizi, Gdo e retail (8%), assicurazioni (6%), utility (6%) e PA e sanità (5%).

Nonostante l’interesse rispetto a Big Data e Analitycs accomuni sia le piccole che le grandi realtà aziendali, si registra importante divario tra le grandi imprese e le PMI. Disparità che si avverte sia rispetto agli investimenti che nell’ambito delle competenze di Data Science.

Stando ai dati elaborati dall’Osservatorio, ad investire in progetti di Analytics è il 93% delle grandi imprese contro il 62% delle PMI. È evidente come per le grandi realtà aziendali, il settore sia ormai diventato prioritario. La maggiore propensione all’incremento degli investimenti in Big Data Analytics da parte delle organizzazioni più mature, è connesso soprattutto alla necessità di reperire profili professionali specifici in grado di governare i progetti dal punto di vista organizzativo e di cambiare i processi in ottica data-driven.

I profili professionali di settore più diffusi tra le grandi aziende, sono quelli del Data Analyst, Data Engineer e Data Scientist. L’incremento di queste figure consente di elaborare progetti più complessi incentrati su machine learning, dati non strutturati e analisi in tempo reale. La ricerca mostra che tra le grandi aziende, una su due ha già inserito almeno un Data Scientist e che imprese più mature ne stanno incrementando il numero arrivando addirittura a raddoppiarlo.

Nonostante gli sforzi compiuti, la situazione appare nettamente diversa nelle Pmi: solo il 16% può contare su un Data Scientist e solo il 23% su un Data Analyst.

Aumentano e si diversificano, tra le grandi imprese, i progetti dedicati al settore dei Big Data Analytics. Numerosi gli ambiti di investimento. Primo tra tutti, l’analisi dei dati, indicati dall’80% del campione. Seguono: azioni per migliorare la qualità (54%) e inserimento in organico di nuove competenze (47%).

Meno battuta, la strada di: formazione di base sul’analisi dei dati (27%); creazione di una struttura organizzativa dedicata (24%); investimenti tecnologici per migliorare la fruizione dei dati (22%).

Come indicato, l’interesse verso il tema sta prendendo piede anche per le PMI. Da un lato, si cominciano a concretizzare i primi progetti, grazie soprattutto al ricorso di competenze esterne; dall’altro, ci si avvia a compiere i primi investimenti.

Le iniziative messe in campo dalle PMI toccano anzitutto l’ambito delle competenze e della formazione. Si tratta di aspetti che le imprese ben avviate hanno già internalizzato ma che per le piccole realtà si pongono come il limite più forte e difficile nell’implementazione dei progetti di Analytics.

Nello specifico, l’80% delle iniziative finanziate dalle PMI riguarda l’integrazione dei dati interni; il 66%, la formazione di base sull’analisi dei dati per le risorse già presenti in azienda; il 57%, l’integrazione di dati da fonti esterne; il 10%, lo sviluppo di progetti di analisi predittiva.

Tra i principali obiettivi perseguiti dalle piccole e medie imprese, anzitutto la volontà di ottimizzare la supply chiain, l’analisi dell’ambiente competitivo e la necessità di aumentare l’efficacia delle campagne di marketing.