Dopo il rallentamento degli investimenti dovuto alla pandemia, nel 2021 il mercato dei Big Data Analytics raggiungerà un valore stimato superiore ai 2 miliardi di euro (+13%). Una crescita trainata soprattutto dalla componente software (+17%), e dai servizi di consulenza e personalizzazione tecnologica, mentre la spesa in risorse infrastrutturali aumenta meno della media del mercato. La ripresa coinvolge tutti i settori merceologici, con investimenti in Data Management & Analytics in aumento di oltre il 10%.
Assicurazioni, manifatturiero e telco&media sono i comparti a crescita più marcata, mentre un quinto degli investimenti in soluzioni di Analytics passa da servizi in Public&Hybrid Cloud (+21%). Si tratta di alcuni risultati della ricerca condotta dall’Osservatorio Big Data & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano.

Crescono progetti e fabbisogno di competenze

Quasi otto grandi aziende su dieci lavora all’integrazione di dati provenienti da diverse fonti interne o esterne, e il 54% ha avviato almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics. Insieme ai progetti cresce anche il fabbisogno di competenze: 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. Di fatto, il 49% delle grandi aziende ha in organico almeno un Data Scientist e il 59% almeno un Data Engineer. Non aumenta però 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, con competenze diffuse e numerose sperimentazioni e progetti a regime in tutta l’organizzazione.

Le sperimentazioni di Advanced Analytics

Negli ultimi tre anni oltre la metà delle grandi imprese ha avviato almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics (+8%), e circa quattro aziende su dieci hanno progetti operativi in almeno una funzione aziendale. Nella maggior parte dei casi però la diffusione è limitata ad alcune aree.
Le principali difficoltà riscontrate 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 il complesso coinvolgimento dell’utente di business. Solo il 27% del campione è data science driven, il 14% è in fase sperimentale, il 28% è ai ‘primi passi’, il 16% è consapevole, e il 15%, non è interessato.

Gli Analytics nelle Pmi

Il 44% delle Pmi ha investito in Analytics o prevede di farlo entro fine anno, e un altro 44% dichiara che la pandemia ha avuto un ruolo determinante nell’acquisire maggiore consapevolezza sulla necessità di valorizzare i dati a disposizione. Rispetto al 2020, però, non si notano progressi né per le tipologie di analisi dati sviluppate né per la gestione organizzativa dell’analisi dei dati, mentre aumenta l’impegno sugli investimenti tecnologici. E se la maggior parte delle Pmi oggi svolge analisi predittive (62%) le sperimentazioni di Advanced Analytics sono presenti solo nel 14%.