Business Analytics, un mercato in forte crescita con luci ed ombre

Nel 2021 il mercato Analytics raggiungerà un valore stimato superiore ai 2 miliardi di euro, in crescita del 13%, dopo che nel 2020 la pandemia aveva fortemente rallentato gli investimenti in ambito gestione e analisi dei dati. La crescita è trainata soprattutto dalla componente software, che registra un incremento del 17% (con punte di oltre il 30% per le piattaforme di Data Governance e Data Science & AI), e dai servizi di consulenza e personalizzazione tecnologica, che crescono in doppia cifra, mentre la spesa in risorse infrastrutturali aumenta meno della media del mercato. La ripresa coinvolge tutti i settori merceologici, con investimenti in Data Management & Analytics in aumento di oltre il 10%. Assicurazioni, manifatturiero e telco & media sono i comparti che segnano la crescita più marcata. Un quinto degli investimenti in soluzioni di Analytics passa da servizi in Public & Hybrid Cloud, +21% rispetto al 2020.
Quasi otto grandi aziende su dieci lavorano all’integrazione di dati provenienti da diverse fonti interne o esterne e il 54% ha avviato almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics (era il 46% nel 2020). Insieme ai progetti cresce anche il fabbisogno di competenze: complessivamente il numero di Data Scientist è aumentato nel 28% delle grandi imprese, ma questa crescita riguarda le aziende che già avevano investito negli scorsi anni. Non aumenta in modo trasversale la diffusione di figure professionali dedicate. Inoltre, nonostante i progressi dell’ultimo anno, soltanto il 27% delle realtà può definirsi un’azienda data science driven, ovvero un’impresa con competenze diffuse e numerose sperimentazioni e progetti a regime in tutta l’organizzazione.
Questi i principali risultati della ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano.
“Nonostante la crescita registrata nel 2021, non possiamo ancora considerare colmato quel gap tra aziende già a buon punto nella valorizzazione dei dati e quelle all’inizio del percorso – spiega Carlo Vercellis, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics –. Queste ultime hanno perso ulteriore terreno a causa della pandemia. Inoltre, nonostante una diffusa voglia di sperimentazione, poche aziende italiane oggi possono essere considerate veramente data driven, cioè capaci di portare l’intera organizzazione a una piena valorizzazione dei dati a disposizione. Per far sì che la Data Science abbia un impatto concreto, è necessario creare una cultura dei dati che, a diversi livelli, avvicini sempre più lavoratori ad un uso quotidiano di insights e risultati delle analisi”.
“Il 2021 è un anno di ripresa, non solo in termini di dinamica di mercato – aggiunge Alessandro Piva, Responsabile della ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics -. Si avverte l’urgenza di investire, specialmente in tecnologie di integrazione e governance dei dati, mentre nuove realtà iniziano a sperimentare in ambito Advanced Analytics. La prossima sfida per le imprese sarà sviluppare una data-driven strategy basata su competenze e iniziative mature in tutte e tre le sue dimensioni, che sono il Data Management, la Data Science e la Data Literacy, su cui ad oggi emergono ancora percorsi sbilanciati”.
Nel 2021 il 78% delle grandi organizzazioni ha lavorato all’integrazione di dati che provengono da diverse funzioni aziendali o dall’esterno. Ma, se si considera la capacità di gestire e governare i dati con l’obiettivo di rendere accessibile e valorizzare l’intero patrimonio informativo e non soltanto con finalità di sicurezza e integrità, soltanto il 18% appare proattiva sul tema, con tecnologie e competenze presenti e ben distribuite. Il 55% delle grandi aziende mostra invece una diffusa immaturità nella gestione dei dati, mentre le rimanenti stanno adottando nuove tecnologie o identificando figure di responsabilità in questo ambito.
Negli ultimi tre anni oltre la metà delle grandi imprese ha avviato almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics, otto punti percentuali in più rispetto a un anno fa. Circa quattro aziende su dieci hanno progetti operativi in almeno una funzione aziendale, ma nella maggior parte dei casi la diffusione è limitata ad alcune aree. Le principali difficoltà riscontrate dalle aziende nella fase di implementazione sono la scarsa qualità e integrazione dei dati, la parziale mancanza di competenze interne, la difficoltà di valutare i benefici del singolo progetto e infine il complesso coinvolgimento dell’utente di business.
L’accelerazione del mercato e l’aumento delle sperimentazioni richiedono nuove competenze. Il 49% delle grandi aziende ha in organico almeno un Data Scientist e il 59% almeno un Data Engineer. I numeri in termini di diffusione sono stabili rispetto allo scorso anno, ma le realtà che avevano già introdotto questi profili in precedenza hanno continuato a investire: il numero di Data Scientist è cresciuto nel 28% del campione.
L’Osservatorio ha analizzato la maturità delle grandi organizzazioni nell’ambito Advanced Analytics sulla base della consapevolezza delle opportunità, le sperimentazioni attivate nell’ultimo triennio, la presenza di competenze interne e di progetti operativi. Solo il 27% del campione può definirsi data science driven; il 14% è in una fase Sperimentale, con alcune competenze interne, numerose sperimentazioni e progetti a regime in alcune funzioni aziendali; il 28% si colloca nel gruppo Primi passi, con in corso le prime sperimentazioni e l’inserimento delle prime competenze; il 16% è Consapevole, ovvero sta valutando idee progettuali nell’ambito; il 15%, infine, è Tradizionale, senza interesse per l’argomento.
Nel 2021, il 44% delle Piccole e Medie Imprese ha investito in Analytics nel 2021 o prevede di farlo entro fine anno e un altro 44% ha dichiarato che la pandemia ha avuto un ruolo determinante nell’acquisire maggiore consapevolezza sulla necessità di valorizzare i dati a disposizione. Ancor di più che negli scorsi anni, si notano importanti differenze tra la maturità delle medie e delle piccole imprese: il 58% delle prime ha investito in risorse fisiche o umane di Analytics o prevede di farlo entro fine anno, contro il 41% delle piccole aziende. Rispetto al 2020, non ci sono stati progressi né per quanto riguarda le tipologie di analisi dati sviluppate né la gestione organizzativa dell’analisi dei dati, tematiche che probabilmente nuove realtà affronteranno nei prossimi anni, mentre è aumentato l’impegno sugli investimenti tecnologici, con circa un’azienda su due che afferma di aver lavorato per integrare i dati interni. La maggior parte delle PMI svolge oggi analisi predittive (62%), ma le sperimentazioni di Advanced Analytics sono presenti solo in una ristretta minoranza (14%). Un terzo del campione ha figure dedicate alla gestione dell’analisi dei dati nella funzione IT o distribuite nelle diverse funzioni aziendali, in particolare Data Analyst.
La gestione dei Data Analytics è da tempo prioritaria per i CIO (Chief Information Officer) delle grandi organizzazioni, in Italia come a livello internazionale, e sta attirando un’attenzione crescente anche da parte delle istituzioni europee. Gli organi dell’Unione Europea stanno lavorando, anche in termini normativi su due ambiti d’interesse: la creazione di un mercato unico dei dati e lo sviluppo di una regolamentazione volta a ridurre i rischi di un utilizzo scorretto dei dati in applicazioni di analytics che richiedano impiego di intelligenza artificiale. L’obiettivo è arricchire il patrimonio informativo a disposizione di aziende e PA e cogliere le opportunità delle metodologie di analisi più innovative. L’Unione propone una “via europea” alla valorizzazione dei dati, basata su princìpi quali sovranità e interoperabilità dei dati, connubio tra algoritmi e intervento umano, governance dello sviluppo e dell’utilizzo degli algoritmi.
Contenuti correlati
-
Edge industriale e cloud ibrido: ABB e Red Hat uniscono le forze
ABB e Red Hat hanno annunciato una partnership globale che consentirà ai settori che utilizzano i software industriali e di automazione di processo ABB di scalare in modo rapido e flessibile sfruttando le piattaforme aziendali e i...
-
Potenti soluzioni software IIoT per il condition monitoring o la parametrizzazione dei dispositivi. Ora disponibili in versione di prova.
L’acquisizione di una soluzione software IIoT è in realtà una “decisione di vita”, perché i processi successivi, ossia la connessione a tutti i dispositivi, la configurazione, la raccolta dei dati e le analisi, sono fortemente interconnessi. Due...
-
CmAsic di Wibu-Systems: grande potenza in un elemento di sicurezza dalle dimensioni minimalistiche
Wibu-Systems, l’azienda creatrice di CodeMeter, soluzione per la protezione e la concessione in licenza di software, firmware e dati sensibili, è al servizio di utenti di ogni settore, dai normali editori di software agli ingegneri dell’automazione industriale...
-
Aumentare la precisione dei trattamenti oncologici
La tedesca BrainLab si è rivolta a Cognex per realizzare un’applicazione in grado di aumentare la precisione nei trattamenti oncologici radiativi. La tecnologia dei sistemi di visione proposta da Cognex è risultata essere determinante per la riuscita...
-
Partnership per un servizio internazionale
Con l’obiettivo di accrescere la conoscenza del brand in tutta Europa e supportare i propri clienti anche nelle sedi estere, SDProget ha stretto una partnership con TCS, azienda spagnola che fornisce servizi di ingegneria professionale, supporto aziendale...
-
Nuova versione del software MiR per prestazioni più fluide, intelligenti e veloci degli AMR
Mobile Industrial Robots (MiR) presenta una nuova versione del software che consente ai suoi robot mobili autonomi (AMR) di essere più robusti e scalabili e veloci. Inoltre, i robot saranno dotati di integrazione con altri sistemi e...
-
Dassault Systèmes e BMW Group insieme per la progettazione di stampi per la carrozzeria
• Le due aziende hanno analizzato come ottimizzare il processo di definizione dei pezzi di lamiera stampata utilizzabili e il processo di progettazione degli stampi con le applicazioni CATIA • L’obiettivo era quello di guidare l’utente attraverso...
-
Come scegliere il controllore edge industriale
Cosa costituisce un vero e proprio controllore edge industriale? Si descrivono qui i fattori chiave che gli utenti dovrebbero prendere in considerazione quando utilizzano tali dispositivi Leggi l’articolo
-
Una pizza 4.0
Le soluzioni smart di Eaton hanno reso la linea di produzione delle pizze fresche di Megic Pizza più sicura ed efficiente, sfruttando al meglio i vantaggi della digitalizzazione Leggi l’articolo
-
La friulana Molo17 apre una filiale in California
MOLO17, software house pordenonese guidata da Daniele Angeli (in foto), specializzata in mobilizzazione dei dati, sbarca negli Stati Uniti con l’apertura di una sussidiaria in California, a Cupertino, nella Santa Clara Valley, famosa, perché proprio lì, si trova...