Il mercato italiano dei Big data sta vivendo una fase di significativa espansione, con una crescita del 20% nel 2024 che porta il valore complessivo a 3,42 miliardi di euro. Questo incremento è principalmente guidato dall’interesse crescente per l‘Intelligenza Artificiale Generativa, che sta iniziando a vedere le prime implementazioni concrete a livello internazionale. Questi dati, emersi dalla ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, delineano un quadro di forte dinamismo e crescente maturità del mercato italiano dei Big data, con una chiara tendenza verso l’innovazione e l’adozione di tecnologie avanzate per la gestione e l’analisi dei dati.
L’impatto dell’intelligenza artificiale sugli investimenti in Data analytics
L’Intelligenza artificiale sta emergendo come il principale catalizzatore degli investimenti nel settore dei Big data e dell’Analytics in Italia. Il 2024 si sta rivelando l’anno della concretizzazione delle prime iniziative di Generative AI a livello internazionale, con un impatto diretto sulle scelte di investimento delle aziende italiane. Questo si traduce non solo in un aumento della spesa in tecnologie per la gestione dei dati, ma anche in una maggiore propensione a sperimentare nuove applicazioni.
Come sottolineato da Carlo Vercellis, Responsabile scientifico dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics, l’obiettivo primario delle imprese è ora quello di costruire una strategia personalizzata di creazione di valore basata sull’utilizzo diffuso e consapevole dei dati. Questa strategia deve essere calibrata sulle esigenze specifiche, il contesto culturale e gli obiettivi di breve e medio termine di ogni organizzazione. Nonostante il difficile contesto geopolitico, le aziende continuano a investire in tecnologie e servizi di Data management & Analytics, come evidenziato da Alessandro Piva, responsabile della ricerca dell’Osservatorio. Questo trend non riguarda solo le realtà più mature, ma coinvolge anche aziende di medie dimensioni che stanno accelerando il loro percorso di trasformazione digitale.
Gli elementi chiave su cui le organizzazioni stanno concentrando i loro sforzi sono tre:
- migliorare la gestione e l’usabilità dei dati
- sviluppare capacità di innovazione e implementazione di progetti di analisi avanzata
- promuovere un’evoluzione culturale verso una Data & AI Literacy sempre più diffusa.
Questi investimenti stanno portando a risultati tangibili: il 73% delle grandi organizzazioni ha già avviato almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics, con tre realtà su quattro che dichiarano di aver incrementato il numero di progetti nell’ultimo anno. Si sta inoltre consolidando la presenza di team di Data science che offrono supporto trasversale all’organizzazione, passando dal 21% nel 2021 al 36% nel 2024.
Osservatorio Big data e Business analytics: la distribuzione degli investimenti
Le aziende più strutturate in ambito Data & Analytics stanno cercando competenze su tematiche innovative, ricorrendo al supporto di consulenti esterni e sfruttando nuove capacità computazionali, principalmente attraverso il Public Cloud. La distribuzione degli investimenti vede una netta predominanza delle grandi imprese, che rappresentano il 75% del totale, mentre la Pubblica Amministrazione, nonostante una crescita del 25% rispetto all’anno precedente, contribuisce solo per il 6%. Questo dato evidenzia un potenziale di crescita ancora inesplorato nel settore pubblico.
A livello settoriale, si registrano tassi di crescita superiori alla media di mercato nei servizi (+22%) e nelle risorse infrastrutturali (+21%). Particolarmente dinamici risultano i settori delle Utilities, con un incremento del 28%, e il Manifatturiero, che cresce del 23%. Il settore finanziario, comprensivo di banche e assicurazioni, si conferma come il principale investitore, capitalizzando un terzo della spesa totale, seguito dal Manifatturiero che rappresenta un quarto degli investimenti.
Data strategy nelle grandi aziende: progressi e sfide
Le grandi aziende italiane stanno facendo progressi significativi nell’implementazione di strategie data-driven, come evidenziato dal Data Strategy Index che mostra un aumento dal 20% al 23% delle organizzazioni che si trovano a un livello avanzato nella capacità di valorizzare i dati. Contemporaneamente, si registra una diminuzione del 5% delle aziende considerate immature in questo ambito, attestandosi all’11%. Questi dati riflettono un’evoluzione positiva nella gestione dei dati, con il 46% delle grandi organizzazioni che hanno ora ruoli e responsabilità ben definite in questo settore, un netto miglioramento rispetto al 25% del 2021.
L’adozione di strumenti di Business Intelligence è ormai consolidata, con il 93% delle grandi organizzazioni che li utilizza. Tuttavia, emerge una crescente consapevolezza dell’importanza dei fattori culturali nel garantire che questi strumenti portino benefici reali. Un dato incoraggiante è che tre aziende su quattro, tra quelle che monitorano l’utilizzo di soluzioni di Business Intelligence, riportano un’elevata adozione tra i dipendenti non specialisti.
Nel campo dell’Advanced Analytics, il 73% delle grandi organizzazioni ha avviato almeno una sperimentazione, con tre realtà su quattro che dichiarano di averne aumentato il numero nell’ultimo anno. Si sta inoltre consolidando la presenza di team di Data science che offrono supporto trasversale all’organizzazione, passando dal 21% nel 2021 al 36% nel 2024. Nonostante questi progressi, permangono sfide significative. Solo il 40% delle grandi aziende ha definito una strategia unitaria di valorizzazione dei dati, e appena il 20% ha nominato un Chief Data Officer. Questi dati suggeriscono che, nonostante i passi avanti, c’è ancora molta strada da fare per una piena maturità nella gestione dei dati. Le aziende devono continuare a investire non solo in tecnologia, ma anche nello sviluppo di competenze interne e nella creazione di una cultura aziendale che valorizzi i dati come asset strategico.
L’evoluzione delle PMI nell’ambito dei Big data e analytics
Le Piccole e Medie Imprese (PMI) italiane stanno mostrando una crescente consapevolezza dell’importanza dei Big Data e dell’Analytics, sebbene il loro percorso di adozione sia più graduale rispetto alle grandi aziende. Secondo i dati dell’Osservatorio, il 79% delle PMI italiane svolge attività di analisi dati, almeno a livello descrittivo, evidenziando una crescita lenta ma costante negli ultimi tre anni. Questo trend positivo indica una maggiore comprensione del valore strategico dei dati per il business, anche tra le realtà di dimensioni più contenute. Tuttavia, emergono ancora criticità significative, in particolare sul fronte dell’integrazione dei dati: il 78% delle PMI non integra diverse fonti o lo fa esclusivamente attraverso attività manuali, come importazioni ed esportazioni. Questo dato sottolinea la necessità di un ulteriore sviluppo delle infrastrutture e delle competenze necessarie per una gestione più efficace e integrata dei dati.
Un segnale incoraggiante proviene dal campo delle analisi predittive: tre aziende su quattro, tra quelle che svolgono analisi dati almeno descrittive, stanno sperimentando anche in questo ambito più avanzato, con un incremento di 7 punti percentuali rispetto al 2023. Questo trend evidenzia una crescente propensione delle PMI a esplorare tecniche di analisi più sofisticate per ottenere insights strategici.
Si nota inoltre un’accelerazione nelle attività di data analytics tra le medie imprese, che sta portando a un aumento del divario con le piccole imprese. Questa disparità potrebbe essere attribuita a una maggiore disponibilità di risorse e a una più ampia consapevolezza dei benefici dell’analisi dei dati nelle aziende di medie dimensioni. Nonostante questi progressi, solo il 37% delle PMI ha definito delle priorità specifiche nell’ambito della valorizzazione dei dati da attuare nei prossimi 12 mesi. Tra queste, emerge un focus sulla formazione e sull’upskilling del personale, riconoscendo l’importanza di sviluppare competenze interne per affrontare le sfide legate ai dati. Questo approccio potrebbe rivelarsi cruciale per colmare il gap con le grandi imprese e per sfruttare appieno il potenziale dei Big data e dell’analytics nel contesto delle PMI italiane.
Il futuro di Data analytics e AI: priorità e innovazioni tecnologiche
Il futuro della Data analytics e dell’intelligenza artificiale in Italia si sta delineando come un panorama di rapida evoluzione e innovazione, con le aziende più avanzate che stanno già implementando le prime iniziative concrete nel campo della Generative AI. Dopo un periodo iniziale di hype, il 2024 si sta rivelando l’anno della “messa a terra” di queste tecnologie innovative.
Dal punto di vista tecnologico, questo si traduce in una crescente attenzione verso componenti abilitanti avanzate. Le aziende stanno investendo in risorse hardware ad elevate prestazioni e nell’integrazione di componenti software innovative come Vector DB, Graph DB e strumenti di Data Observability. Queste tecnologie stanno diventando sempre più cruciali per gestire e analizzare efficacemente i grandi volumi di dati generati e per sfruttare appieno il potenziale dell’AI.
Per quanto riguarda le priorità, si osserva una netta distinzione tra le PMI e le grandi aziende. Le PMI si stanno concentrando principalmente sulla formazione e sull’upskilling del personale, riconoscendo l’importanza di sviluppare competenze interne per affrontare le sfide legate ai dati. Questo focus sulla formazione è fondamentale per colmare il gap di competenze e permettere alle PMI di sfruttare appieno le opportunità offerte dal Data analytics e dall’AI.
Osservatorio Big data e Business analytics: le tecnologie emergenti
D’altra parte, le grandi aziende più avanzate stanno puntando su progetti più ambiziosi e complessi, sfruttando le loro maggiori risorse e competenze. Stanno investendo in tecnologie all’avanguardia come la Generative AI, l’edge computing e l’Internet of Things (IoT) per ottenere insights più profondi e sviluppare soluzioni innovative. Un trend emergente è l’attenzione crescente verso l’etica e la responsabilità nell’uso dei dati e dell’AI. Le aziende stanno diventando sempre più consapevoli dell’importanza di implementare pratiche etiche e trasparenti nella gestione dei dati e nello sviluppo di soluzioni basate sull’AI. Questo si traduce in un maggiore focus sulla privacy, sulla sicurezza dei dati e sulla creazione di algoritmi equi e non discriminatori.
Infine, si sta osservando una tendenza verso l’adozione di approcci più agili e flessibili nella gestione dei progetti di Data analytics e AI. Le aziende stanno riconoscendo l’importanza di poter adattare rapidamente le loro strategie in risposta ai cambiamenti del mercato e alle nuove opportunità tecnologiche. Questo si traduce in un maggiore utilizzo di metodologie agili, in una maggiore collaborazione tra team IT e business, e in un approccio più iterativo e sperimentale nello sviluppo di soluzioni basate sui dati.
