Data strategy, 1 grande impresa su 5 ha raggiunto la maturità

Pubblicato il 17 novembre 2023

Il 2023 è stato l’anno della Generative AI nell’analisi dei dati e dell’applicabilità del Data Governance Act. La spesa delle aziende italiane in infrastrutture, software e servizi per la gestione e analisi dei dati cresce del +18% e raggiunge il valore di 2,85 miliardi di euro, per l’83% del totale imputabile a grandi imprese e per il 17% a microimprese e PMI. Una crescita trainata dalla componente Cloud (27% del mercato), particolarmente marcata nel settore manifatturiero e nel comparto telco e media. GDO/Retail e Pubblica Amministrazione (PA) e Sanità registrano una crescita in linea con la media di mercato. Il settore bancario è primo per spesa in ambito gestione e analisi dati in relazione al budget ICT.

Migliora la maturità complessiva delle grandi aziende nella capacità di valorizzare i dati: secondo il Data Strategy Index cresce la percentuale di aziende di livello avanzato, che raggiunge il 20% nel 2023 (era il 15% nel 2022), mentre migliora leggermente il valore mediano dell’indice. Ma un terzo delle grandi aziende italiane (32%) è ancora immaturo o ai primi passi.

Sono ormai diffuse figure professionali per la valorizzazione dei dati all’interno delle organizzazioni: il 77% delle grandi aziende italiane ha già un Data Analyst, il 49% un Data Scientist e il 59% un Data Engineer. Tuttavia, nel 2023, il 77% ha avuto difficoltà a trovare le figure richieste. Sul fronte delle PMI, 4 aziende su 10 non hanno alcuna figura dedicata, neanche parzialmente, all’analisi dei dati; il 57% si è invece dotata di un software di data Visualization & Reporting (+8% sul 2022), ma si tratta per lo più di un utilizzo sporadico, con investimenti molto contenuti. Il foglio elettronico rimane estremamente diffuso nell’operatività.

Sono alcuni dei risultati della ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano.

“Il grande interesse suscitato nel 2023 per l’Intelligenza Artificiale Generativa ha contribuito ad accendere i riflettori sull’importanza di avere a disposizione dati di buona qualità, fondamenta per rendere affidabili, e dunque utilizzabili, i risultati degli algoritmi – afferma Carlo Vercellis, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics -. Mentre l’innovazione avanza, però, la situazione di incertezza economica e geopolitica rischia di far ritardare gli investimenti, non tecnologici, ma soprattutto organizzativi e culturali, per proseguire nel percorso di valorizzazione dei dati. L’obiettivo delle imprese deve essere quello di costruire una buona data experience, intesa come l’esperienza complessiva di un utente in ogni fase di relazione con i dati, capace di fare la differenza nell’impatto di soluzioni di Analytics”.

“Nel 2023 cresce la spesa per gli Analytics e il livello di maturità delle imprese italiane nella gestione dei dati. – spiega Alessandro Piva, Responsabile della Ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics – Tuttavia, il forte interesse non corrisponde sempre a un cambio di rotta decisivo: sono ancora una minoranza le organizzazioni con una Data Strategy di livello corporate. Serve un ulteriore salto per cogliere le opportunità offerte dalle nuove frontiere tecnologiche, tra tutte le Generative AI. Le aziende più mature stanno già sperimentando nell’ambito gestione e analisi dei dati con la Generative AI, alla ricerca di nuove strade per estrarre insight di valore da dati non strutturati o per migliorare il processo di gestione e analisi dei dati”.

Anche quest’anno l’Osservatorio ha realizzato un indice per misurare la maturità delle aziende, comprensivo di tre ambiti: Data Management & Architecture (strumenti, competenze e processi per la gestione tecnologica, integrazione dei dati e governo del patrimonio informativo), Business Intelligence e Descriptive Analytics (strumenti e competenze di base per una Business Intelligence pervasiva) e Data Science (attività che contemplano analisi predittive e di ottimizzazione a partire dall’analisi dei dati).

Rispetto al 2022, è possibile definire avanzate il 20% delle grandi imprese. Un anno fa era il 15%. Seguono le aziende definite focalizzate (12%): ben avviate sulla Data Science in alcune funzioni aziendali, ma con una scarsa attenzione alla valorizzazione complessiva del patrimonio informativo. D’altra parte, un terzo delle grandi aziende è immaturo o ai primi passi (32%). Si tratta soprattutto delle più piccole. Per queste aziende la priorità è il completo superamento dell’utilizzo di fogli elettronici e l’introduzione pervasiva di strumenti di Data Visualization & Reporting avanzati. Il 13% delle aziende sono intraprendenti: si sono concentrate sulla Data Science e hanno iniziato a sperimentare nell’ultimo anno. Il 23% sono prudenti: hanno dato priorità ad una buona qualità dei dati e alla presenza di figure dedicate alla Data Governance.

Nel complesso, il 20% delle grandi aziende ha attribuito ad una figura executive la responsabilità di gestire e valorizzare i dati in logica trasversale nell’organizzazione e di porsi alla base di nuove forme di collaborazione extra-aziendali (es. Chief Data Officer o Chief Data & Analytics Officer).

L’adozione tecnologica in ambito Business Intelligence è ormai consolidata nelle grandi aziende: il 93% utilizza almeno uno strumento di Data Visualization & Reporting. Inoltre, il 63% offre corsi di formazione ai propri dipendenti non specialisti. Ma solo un’azienda su due monitora l’effettivo utilizzo di questi strumenti da parte dei propri dipendenti, e anche tra queste, l’utilizzo delle soluzioni non è pervasivo.

Sul fronte della Data Science, il 73% delle organizzazioni ha avviato almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics (+8% rispetto al 2022). Tra queste, una su due dichiara che la Data Science non ha un impatto diretto a supporto delle decisioni strategiche. Nel 24% delle aziende lo sviluppo delle progettualità di Advanced Analytics viene gestito totalmente da figure interne. Nel resto dei casi si preferisce avere un approccio ibrido, unendo competenze interne e il supporto di consulenti.

La capacità di analisi dati delle PMI aumenta lievemente: il 74% delle PMI italiane svolge attività di analisi dati almeno descrittive. Tra queste realtà, il 68% sta sperimentando anche nel campo delle analisi predittive. Il 14% di queste si limita al miglioramento della pianificazione finanziaria. Il restante 86% conduce analisi anche in altri settori, soprattutto in ambito marketing o produzione.

Una delle principali aree di spesa per le PMI è rappresentata da licenze software di Data Visualization & Reporting, strumenti ad oggi presenti nel 57% delle imprese (+8% rispetto al 2022). Spesso però questi strumenti vengono utilizzati da un numero limitato di figure professionali, e il foglio di calcolo rimane molto diffuso.

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