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Big data in ripresa, ma l’azienda ideale resta ancora lontana

L’emergenza sanitaria ha rallentato le scelte delle aziende in ambito gestione e analisi dei dati. Segnali incoraggianti nel 2021

di Alessandro Longo

Come si costruisce una data driven company #DataJobs8

3' di lettura

Il Covid-19 ha spinto il digitale in Italia? Un luogo comune con tante, troppe eccezioni. Così non è stato nelle aziende, in generale, ma la buona notizia è che già nel 2021 ci sono segnali positivi. Lo si vede nell’ambito digitale più promettente per il futuro del business, l’uso dei Big data, come si evince dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano.

La ripresa dopo la pandemia

«L’emergenza sanitaria ha rallentato le scelte delle aziende in ambito gestione e analisi dei dati. I dati 2020 sono stati più bassi rispetto a quanto previsto lo scorso novembre: 1,78 miliardi di euro (+4% rispetto al 2019), contro un valore stimato pari a 1,815 miliardi di euro», si legge. «Tuttavia, nel 2021 si evidenzia una marcata crescita - dice Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio -. Cresce del 13% la spesa delle aziende italiane in soluzioni e servizi di gestione e analisi dei dati, superando i 2 miliardi di euro. Aumentano le aziende che hanno avviato sperimentazioni in ambito advanced analytics».

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Attenzione, «non possiamo tuttavia dire colmato quel gap tra le aziende che sono già a buon punto nella valorizzazione dei dati e quelle ad inizio del percorso». Si evidenzia persino un digital divide preoccupante, dato che i ritardatari «hanno perso ulteriore terreno a causa della pandemia», aggiunge Vercellis.

PROSPETTIVE DA DATA SCIENCE
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Gli investimenti delle aziende

Nel dettaglio dei dati, la spesa in software si conferma l’ambito più rilevante in termini di crescita assoluta (+17%). Tra le singole voci di spesa, con tassi di crescita superiori al 30%, ci sono le piattaforme di data governance e le piattaforme di data science & AI. Seguono le soluzioni di data visualization e reporting. I servizi di cloud pubblico sono sempre più diffusi. Oltre un quinto degli investimenti in analytics avviene tramite servizi di public & hybrid cloud. Un dato superiore del 21% sull’anno prima. Assicurazioni, manifatturiero e il comparto telco & media sono i settori che crescono più della media. In linea con il mercato o con tassi di crescita leggermente inferiori ci sono nell’ordine le utility, il mondo bancario, il comparto Gdo/retail, l’ambito Pa/Sanità e infine i servizi.

Il (difficile) cammino dell’innovazione

Quasi quattro aziende su dieci mostrano una diffusa immaturità nella gestione dei dati e rispondono oggi, tramite la funzione It e con strumenti poco efficienti, soltanto a esigenze tradizionali, di integrità e sicurezza dei dati. Le restanti organizzazioni si stanno muovendo, adottando nuove tecnologie o identificando figure di responsabilità in quest’ambito. Sul piano dell’innovazione, il segnale più interessante è che nel 2021 aumenta il numero di aziende che inizia a lavorare con gli advanced analytics. Strumenti di intelligenza artificiale che, analizzando lo storico di dati e trovando correlazioni tra loro, sono in grado di prevedere il futuro e dare consigli operativi al business. Quattro aziende su dieci dichiarano di avere progetti operativi almeno in alcune funzioni aziendali, anche se nella maggior parte dei casi la diffusione è limitata ad alcune aree. Il 62% delle piccole e medie imprese svolge oggi analisi descrittive, ma l’avvio di sperimentazioni in ambito advanced analytics rimane appannaggio di una ristretta minoranza: il 14%.

Cambiamento culturale

«L’esempio delle best practice italiane nell’utilizzo degli analytics dimostra chiaramente come i problemi di applicazione non siano tecnologici», dice Alessandro Piva, responsabile della ricerca dell’Osservatorio: «Le difficoltà, ma anche le maggiori opportunità, emergono quando ci si pone l’obiettivo di valorizzare a pieno il patrimonio informativo, cioè si passa dalla singola applicazione (in molti casi di tipo sperimentale) di data science a una revisione architetturale e culturale per gestire al meglio i dati interni e quelli acquisibili dall’esterno. I casi di successo in quest’ambito rivelano che due fattori sono cruciali: un’efficiente ed efficace governance dei dati e lo sviluppo di una cultura dell’uso dei dati».

«Questo è ancor più vero nel mondo pubblico, il tema dell’interoperabilità dei dati che troviamo nel Pnrr ci ricorda che una buona gestione dei dati può rappresentare un grande passo in avanti nel miglioramento dei servizi al cittadino», aggiunge Piva. Conclude Vercellis: «Nonostante diffuse esigenze di sperimentazione, poche aziende italiane oggi possono davvero dirsi “data driven”, cioè capaci di condurre l’intera organizzazione a una piena valorizzazione dei dati a disposizione. Per far sì che la data science abbia un impatto concreto, è necessario creare una “cultura dei dati” che, a diversi livelli, avvicini sempre più gli utenti di business a un uso quotidiano di insights e risultati delle analisi”.

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