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Big Data: risorsa per le imprese, ma cresce il divario tra PMI e grandi aziende

Gli investimenti nell’ambito dei Big Data sono cresciuti in Italia, raggiungendo nel 2018 un valore complessivo di 1,393 miliardi di euro, +26% rispetto al 2017. Tuttavia, le grandi imprese rappresentano l’88% della spesa complessiva, mentre le PMI si fermano al 12%.

Con il termine Big Data si intende l’enorme volume di dati, eterogenei per fonte e formato, analizzabili con tecnologie e metodi specifici per l’estrazione di valore e per scoprire legami tra fenomeni diversi in modo da riuscire a prevedere quelli futuri.
Secondo l’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, l’attenzione del mondo imprenditoriale verso i Big Data è decisamente in crescita in Italia: si tratta di una grande opportunità per migliorare le performance delle imprese.

Ad esempio, l’analisi dei Big Data può seguire il cliente nella sua customer experience, tracciando l’attività online e offline, oppure ottimizzare i processi interni, ridurre i costi, migliorare l’interazione con i fornitori, creare nuovi prodotti e servizi su misura delle esigenze del mercato.

Nel panorama italiano, però, gli investimenti crescono a due velocità. La maggior parte della spesa (88%), infatti, è attribuibile alle grandi aziende, mentre le Piccole e Medie Imprese, che corrispondono al 99% del tessuto imprenditoriale nazionale, rappresentano solo una piccola quota (12%) rispetto al potenziale esistente.

Big Data Analytics e imprese in Italia

Il rapporto dell’Osservatorio del Politecnico offre una fotografia dettagliata degli investimenti delle imprese nella Big Data Analytics. Emerge così che il 45% della spesa è dedicata ai software (database e strumenti per acquisire, elaborare, visualizzare e analizzare i dati, applicativi per specifici processi aziendali), il 34% ai servizi (personalizzazione dei software, integrazione con i sistemi informativi aziendali, consulenza di riprogettazione dei processi) e il 21% alle risorse infrastrutturali (capacità di calcolo, server e storage da impiegare nella creazione di servizi di Analytics).
Tra i comparti merceologici, invece, i primi per quota di mercato sono le banche (28% della spesa), manifatturiero (25%) e media e telecomunicazioni (14%), seguiti da servizi (8%), GDO/Retail (7%), assicurazioni (6%), utility (6%) e Pubblica amministrazione e sanità (6%).

L’evoluzione del mercato dei Big Data, tuttavia, va ben oltre i numeri. Cambiano le metodologie di analisi, con l’avvento dirompente di tecniche di Machine Learning e Deep Learning, per le quali circa un terzo delle grandi imprese ha già acquisito le competenze necessarie, e dell’analisi di dati in tempo reale, già sfruttata dall’11%.

Cresce l’esigenza di competenze in data science: il 46% delle grandi imprese ha già inserito figure di Data Scientist in organico, il 42% ha introdotto Data Engineer, il 56% Data Analyst. Nonostante una crescita del numero di imprese con un modello di governance della Data Science maturo (dal 17% al 31%), però, più della metà (55%) presenta un modello organizzativo ancora tradizionale.

Tuttavia, come spiegato da Alessandro Piva, Responsabile della ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, le dinamiche di crescita del mercato sono diverse a seconda delle dimensioni aziendali. Se le grandi aziende investono molto, solo il 7% delle Pmi nel 2018 ha avviato progetti di Big Data Analytics, mentre quattro su dieci dichiarano di svolgere analisi tradizionali sui dati aziendali.

Se si guarda alla consapevolezza e alla maturità tecnologica delle piccole e medie imprese, dalla ricerca emerge come il 10% continui ad avere una comprensione scarsa o nulla di quali vantaggi i Big Data potrebbero apportare e di come abbia un approccio all’analisi dei dati limitato e tradizionale. Poco meno di un terzo delle aziende, il 31%, è invece sulla buona strada sia dal lato della consapevolezza sia dal lato tecnologico. Circa quattro aziende su dieci (42%), inoltre, si sono mosse in una soltanto delle due direzioni o a causa di una visione limitata del fenomeno o a causa della mancanza di risorse per effettuare investimenti tecnologici. Una PMI su dieci, infine, si dimostra pronta per lanciare delle iniziative di Analytics.

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