La consapevolezza dell’importanza della capacità di analisi del fiume di dati oggi a disposizione è ormai un dato acquisito. E non usiamo la parola fiume a caso perché quello che caratterizza i big data oggi non è solo la grande quantità e l’estrema differenziazione, con le più differenti tipologie di dati strutturati e non, ma proprio il fatto di cambiare in continuazione: parliamo di veri e propri flussi continui di dati che arrivano sia dalle classiche fonti aziendali (database di vario tipo) sia soprattutto dal mondo nel quale le aziende sono immerse grazie soprattutto all’IoT, consumer o industrial che sia.
E se tanti e di tipo diverso sono i dati, differenti sono gli strumenti oggi disponibili per analizzarli. Nell’articolo Estrarre valore dai dati: modelli predittivi e competenze necessarie abbiamo visto che l’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano ha identificato quattro categorie principali di analytics oggi disponibili: descriptive analytics, strumenti per descrivere la situazione attuale e passata; predictive analytics, per capire cosa potrebbe accadere relativamente a un determinato fenomeno sulla base delle serie storiche di dati a disposizione; prescriptive analytics, strumenti che propongono ai decision maker decisioni sulla base dell’analisi; automated analytics, che implementano direttamente l’azione proposta sulla base del risultato delle analisi svolte.
Con questo articolo iniziamo una serie di approfondimenti sui dati per capire:
- qual è il mercato di queste soluzioni, quali sono le aree aziendali che maggiormente utilizzano la big data analysis e quali sono i settori dove queste soluzioni sono più diffuse (temi approfonditi in questo articolo);
- quali sono le competenze, i modelli organizzativi e i framework di riferimento necessari (iscriviti alla Newsletter di ZeroUno, verrai così puntualmente informato della pubblicazione di questo articolo e di quelli successivi);
- come monetizzare il valore dei dati analizzati;
- gli analytics nelle Pmi e nelle startup
Un mercato trainato dalle grandi imprese
Figura 1 Il mercato degli analitycs in Italia nel 2016
Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence
Prima di tutto specifichiamo che la Ricerca dell’Osservatorio ha visto il coinvolgimento di 952 organizzazioni italiane: 149 grandi imprese (sopra i 249 addetti) e 803 Pmi (tra 10 e 249 addetti).
Dai dati emerge che, complessivamente, il mercato registra nel 2016 una crescita del 15% con un valore totale di 905 milioni di euro. L’Osservatorio suddivide il mercato in due grandi famiglie dove la componente Business Intelligence (progetti di analytics destinati a trattare dati tradizionali prevalentemente conservati in database relazionali) e quella Big Data (analisi di dati caratterizzati dalle 5 V: volume, velocità, varietà, veridicità e variabilità).
Il primo gruppo di soluzioni copre la parte maggiore del mercato (722 milioni di euro), ma ha naturalmente un tasso di crescita minore (9%), trattandosi di un ambito più maturo; il secondo invece cresce al ritmo del 44% e nel 2016 ha raggiunto i 183 milioni di euro (figura 1).
Figura 2 Pmi e grandi imprese: utilizzo degli analytics
Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence
Il mercato nel suo complesso è trainato dalle grandi imprese (figura 2) con l’87% della spesa mentre la quota utilizzata dalle Pmi è del 13%. Anche l’analisi per settore evidenzia un significativo gap tra i primi tre settori, Bancario (con una quota del mercato del 29%), Manifatturiero (22%) e, sebbene distaccato dai primi due, Telco e Media (14%) e gli altri dove l’utilizzo di analytics risulta estremamente frammentato.
Nel tasso di crescita si rileva quello del settore Assicurazione, che registra un +25%, e quello delle Utility (tra 15 e 25%) tra i settori dove gli analytics sono meno diffusi; Banche e Manifatturiero, nonostante la pole position, registrano tassi di crescita intorno al 15-25%, a dimostrazione del fatto che stiamo parlando di un mercato ancora lontano dall’essere maturo (figura 3).
Figura 3 Il mercato per settore
Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence
Concentrandoci sul solo ambito delle grandi imprese, l’indagine del Politecnico ha misurato la diffusione delle differenti categorie di analytics che, come si vede in figura 4, va dall’89% della categoria descriptive al 10% di quella automated.
Gli ambiti di adozione degli analytics
Supporto ai processi interni e supporto alla relazione con il cliente: sono queste le due grandi classi nelle quali l’Osservatorio ha suddiviso gli ambiti di utilizzo degli analytics da parte delle grandi imprese. La figura 5 mostra la mappatura che ne è risultata, nelle quale si evidenziano immediatamente due ambiti che svettano rispetto agli altri: manutenzione predittiva e customer care, rispettivamente attinenti alla prima e alla seconda classe.
Figura 4 L’adozione degli diverse categorie di analytics nelle grandi imprese
Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence
Il primo ambito vede una diffusione ancora limitata (intorno al 10%), ma è maggiore il tasso di crescita (oltre il 20%) e questo si coniuga perfettamente con il posizionamento del Manifatturiero in cima alla classifica dei settori: l’attuale contesto competitivo impone alle aziende produttrici di limitare al massimo gli interventi manutentivi o meglio di programmare questi interventi, e magari renderli automatici, per evitare imprevisti e interruzioni (garantendo una totale continuità della produzione e/o del servizio); la crescente maturità di soluzioni di questo tipo ne stimola il crescente utilizzo.
Figura 5 L’adozione degli analytics nei diversi ambiti
Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence
Il customer care, oltre ad essere l’ambito con la maggiore diffusione di soluzioni (46%), continua a crescere perché rappresenta il cuore della digital economy, completamente orientata a una conoscenza sempre più profonda del cliente al fine di rispondere alle sue esigenze ancora prima che queste si siano manifestate.
Ricordiamo che sul sito degli Osservatori Digital Innovation è disponibile il report completo dell’indagine nel quale sono illustrati numerosi casi di utilizzo di tecnologie di analytics da parte di aziende in Italia.
