Inevitabilmente il trend del mercato ‘big data analytics’ non può che essere positivo: la trasformazione digitale, internet, hanno condotto a una abnorme produzione di dati, da cui è possibile estrarre moltissimo valore per migliorare i servizi, i prodotti, il business, la qualità della vita. Il come estrarre valore è materia dei ‘big data analytics’ un mercato in forte crescita anche in Italia, secondo la fotografia dell’
Il 45% della spesa in Analytics è dedicata ai software (database e strumenti per acquisire, elaborare, visualizzare e analizzare i dati, applicativi per specifici processi aziendali), il 34% ai servizi (personalizzazione dei software, integrazione con i sistemi informativi aziendali, consulenza di riprogettazione dei processi) e il 21% alle risorse infrastrutturali (capacità di calcolo, server e storage da impiegare nella creazione di servizi di Analytics). I software sono anche l’ambito con la crescita più elevata (+37%), seguito dai servizi (+23%) e risorse infrastrutturali (+9%). Tra i comparti merceologici, invece, i primi per quota di mercato sono le banche (28% della spesa), manifatturiero (25%) e telco – media (14%), seguiti da servizi (8%), GDO/Retail (7%), assicurazioni (6%), utility (6%) e PA e sanità (6%).
In ambito assicurativo il peso dei big data è certamente destinato a crescere: come riportiamo anche in un recente articolo dedicato al claim management, i dati sono sostanziali per una serie di trasformazioni nell’industria assicurativa, sono il terreno su cui sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale per migliorare tutte le fasi del processo assicurativo.
“Il mercato dei Big Data Analytics continua a crescere a ritmi serrati, superiori al 25% – afferma Carlo Vercellis, Responsabile scientifico dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence-. Crescono iniziative “fast data”, in cui l’analisi dei dati avviene in tempo reale, integrando diverse fonti informative in streaming e valorizzando in particolare le potenzialità della Internet of Things: tra queste ricordiamo real-time advertising, fraud detection, predictive maintenance, new product development. Ma per coglierne appieno i benefici, è necessario che i Big Data vengano analizzati secondo modalità smart, mediante sofisticati algoritmi di machine learning in grado di identificare pattern e correlazioni presenti nei dati e di trasformare questa conoscenza in azioni concrete che permettano alle imprese di acquisire vantaggio competitivo”.
La trasformazione digitale trainata dai dati non è certamente semplice, soprattutto nelle grandi organizzazioni, ed è molto profonda, in quanto incide sul
Proprio quello delle competenze è un tema particolarmente delicato. Cresce l’esigenza di competenze di data science: il 46% delle grandi imprese ha già inserito figure di Data Scientist in organico, il 42% Data Engineer, il 56% Data Analyst, figure professionali ancora poco diffuse. La mancanza di competenze interne rimane il principale elemento di freno allo sviluppo di progetti di Big Data Analytics. Il 77% delle grandi aziende segnala una carenza di risorse interne dedicate alla Data Science: fra queste, il 29% ritiene di poter sopperire a queste lacune con il supporto di consulenti esterni, mentre il 48% considera necessaria l’internalizzazione delle competenze di Analytics nel breve termine.
“Le dinamiche di crescita del mercato sono diverse a seconda delle dimensioni aziendali – afferma Alessandro Piva, Responsabile della ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence-: mentre le PMI inseguono a fatica, tra le grandi aziende si è diffusa la convinzione che sia giunto il momento dell’azione: le imprese che hanno già avviato progetti ne stanno raccogliendo i benefici e sono spinte a continuare a investire, quelle rimaste indietro percepiscono l’urgenza di attrezzarsi. Parallelamente crescono le organizzazioni che hanno inserito professionalità qualificate per la gestione degli analytics, come data scientist, data engineer, data architect data analyst, e introdotto modelli organizzativi per sfruttarne al meglio le opportunità, uniformando scelte tecnologiche e dando vita meccanismi di coordinamento strutturati”.
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Articolo originariamente pubblicato il 09 Mag 2019
