Crescono in modo significativo (+17%) gli investimenti in software per la data analytics. È uno dei dati resi noti dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano che ha presentato oggi il report 2021. Quest’ultima edizione rileva un mercato in ripresa che raggiungerà un valore stimato superiore ai 2 miliardi di euro, (+13% rispetto all’anno scorso) dopo che nel 2020 la pandemia aveva fortemente rallentato gli investimenti in ambito gestione e analisi dei dati.
Nei dati dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics 2021, incrementi a doppia cifra
La crescita del mercato big data analytics è trainata soprattutto dalla componente software, con punte di oltre il +30% per le piattaforme di Data Governance e Data Science & AI.
L’Osservatorio Big Data & Business Analytics 2021 registra un incremento a doppia cifra anche riconducibile ai servizi di consulenza e personalizzazione tecnologica. D’altra parte, solo la spesa in risorse infrastrutturali aumenta meno della media del mercato.
Il segno positivo riguarda 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.
Data management, quanto sono mature le aziende nella integrazione e gestione dei dati?
Quasi otto grandi aziende su dieci (78%) lavorano all’integrazione di dati provenienti da diverse fonti interne o esterne.
Se si considera però 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.
Advanced analytics e organizzazioni data science driven
Nei dati dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics 2021 si legge che il 54% delle aziende ha avviato almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics (era il 46% nel 2020).
Ampliando il periodo di analisi risulta che 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.
I principali problemi riscontrati 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’Osservatorio Big Data & Business Analytics 2021 ha analizzato la maturità delle grandi organizzazioni nell’ambito Advanced Analytics, nello specifico, sulla base della consapevolezza delle opportunità, le sperimentazioni attivate nell’ultimo triennio, la presenza di competenze interne e di progetti operativi.
Ne è emerso che 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.
Guardando più nel dettaglio invece alle PMI si legge che nel 2021 il 44% di questo particolare campione 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%).
Big data analytics, quali competenze e figure professionali
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.
In ogni caso, secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics 2021 attualmente il 49% delle grandi aziende ha in organico almeno un Data Scientist e il 59% almeno un Data Engineer.
Un terzo del campione delle PMI ha figure dedicate alla gestione dell’analisi dei dati nella funzione IT o distribuite nelle diverse funzioni aziendali, in particolare Data Analyst.
Lo scenario internazionale
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.
