I dati stanno diventando sempre più importanti per le aziende italiane: dopo la diffusione dell'IA generativa anche nella data analytics, le imprese del Paese continuano a investire su infrastrutture, software e servizi per gestire e analizzare le informazioni.
Secondo l'ultima ricerca dell'Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, la spesa delle aziende nelle soluzioni per l'analisi dati nel 2023 è cresciuta del 18% rispetto all'anno precedente, raggiungendo il valore di 2,85 miliardi di euro; di questi, l'83% è imputabile a grandi imprese, mentre il 17% a microimprese e PMI.
"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" ha commentato Carlo Vercellis, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics.
La crescita del mercato corrisponde anche a una diffusione di diverse figure professionali legate alla gestione e all'analisi dei dati: il 77% delle grandi aziende ha almeno un data analyst, il 59% un data engineer e il 49% un data scientist.
Vista l'elevata richiesta di queste figure, la maggior parte delle imprese (77%) ha avuto difficoltà a trovare i professionisti di cui aveva bisogno.
Lato PMI, 4 aziende su 10 non hanno ancora una figura specializzata nell'analisi dati, anche se il 57% di esse si è dotata di un software di data visualization & reporting. Gli utilizzi sono però sporadici e gli investimenti rimangono contenuti.
Cresce la maturità digitale delle imprese
L'indagine sottolinea anche un miglioramento complessivo della maturità delle grandi aziende, comprensivo di tre ambiti: la data management & architecture, ovvero tutti gli strumenti, le competenze e i processi per la gestione e l'integrazione dei dati; la business intelligence & descriptive analytics, cioè gli strumenti e le competenze per realizzare una business intelligence pervasiva; la data science, ovvero le attività di analisi predittiva e ottimizzazione a partire dall'analisi.
Nel 2022 solo il 15% delle aziende era di livello avanzato, mentre nel 2023 la percentuale è salita al 20%. Ci sono poi le aziende focalizzate (12%), cioè quelle ben avviate sulla data science ma con scarsa attenzione alla valorizzazione complessiva dei dati.
Il 23% delle imprese è prudente: queste realtà hanno dato priorità a una buona qualità dei dati e a figure dedicate alla data governance. Il 13% delle realtà è invece intraprendente poiché si è concentrato sulla data science e ha cominciato a sperimentare.
La maggior parte delle imprese (32%) rimane però immatura; di questa percentuale fanno parte soprattutto le realtà più piccole, dove la priorità è superare l'uso dei fogli elettronici.
La data strategy e gli analytics
Le grandi aziende hanno ormai consolidato le soluzioni tecnologiche in ambito business intelligence: il 93% di esse usa almeno uno strumento di data visualization & reporting, e il 63% offre corsi di formazione ai propri dipendenti non specialisti. Solo un'azienda su due, però, monitora l'uso effettivo degli strumenti da parte dei collaboratori.
Il 73% delle imprese ha avviato almeno una sperimentazione in ambito advanced analytics, e tra queste circa il 50% ritiene che la data science non ha avuto un impatto diretto sulle decisioni strategiche.
Lato PMI, la capacità di analisi dati sta cominciando ad aumentare: il 74% di queste realtà svolge attività di analisi almeno descrittive, e tra queste il 68% sta sperimentando quelle predittive.
Il 14% di queste imprese limita l'analisi al miglioramento della pianificazione finanziaria, mentre il restante 86% conduce analisi anche in altri settori, in particolare il marketing e la produzione.
"Serve un ulteriore salto per cogliere le opportunità offerte dalle nuove frontiere tecnologiche, tra tutte le Generative AI" ha affermato Alessandro Piva, responsabile della Ricerca dell'Osservatorio Big Data & Business Analytics. "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".
