1,7 miliardi di euro (+23%), decolla il mercato dei big data analytics
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1,7 miliardi di euro (+23%), decolla il mercato dei big data analytics

Il 93% delle grandi aziende sta investendo in big data analytics, contro il 62% delle PMI. Finanziamenti per 6,4 miliardi di dollari in 790 startup operanti a livello globale

Secondo l’ultimo report dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management – Politecnico di Milano, il mercato italiano dei Big Data Analytics nel 2019ha raggiunto un valore di 1,7 miliardi di euro, in crescita del 23% rispetto allo scorso anno, oltre il doppio rispetto al 2015 (790 milioni), da cui è cresciuto con un tasso medio annuo del 21,3%.

Il 93% delle grandi aziende sta investendo in Analytics, contro il 62% delle PMI.

Principalmente gli investimenti vanno in software (47%),  distribuendosi nelle aree visualizzazione e analisi dei dati (53%), e strumenti di ingestion dei dati, integrazione, preparazione e governance (47%).  Il 20% degli investimenti è dedicato a risorse infrastrutturali, i sistemi per abilitare gli Analytics e fornire capacità di calcolo e storage ai sistemi aziendali, primo fra tutti il cloud. Il 33% della spesa è destinato a servizi per la personalizzazione del software, l’integrazione con i sistemi aziendali e la consulenza per la riprogettazione dei processi. Tra i settori, le banche sono il primo posto per quote di mercato con il 28% della spesa, seguite da manifatturiero (24%), telco e media (14%), servizi, GDO e retail (8%), assicurazioni (6%), utility (6%) e PA e sanità (5%).

“Il mercato Analytics in Italia non conosce crisi e nel 2019 raggiunge quota 1,7 miliardi di euro, con un incremento del 23% rispetto al 2018 – afferma Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence -. Le organizzazioni più mature hanno già internalizzato le necessarie competenze e stanno intraprendendo un percorso di sperimentazioni crescenti e di maggiore complessità, che ora li vede impegnate nella sfida di governare i progetti dal punto di vista organizzativo e cambiare i processi in ottica data-driven. Le aziende neofite dei Big Data, nel frattempo, iniziano a concretizzare le prime iniziative, prevalentemente con il supporto di competenze esterne. Tra le piccole e medie imprese, si registra un crescente interesse verso il tema e nuovi investimenti, seppur in uno scenario di complessivo ritardo dal punto di vista delle competenze. Il tema del recruiting di figure professionali dedicate è ancora molto sentito dalle aziende. Anche per questo, la School of Management del Politecnico di Milano è stata tra i primi attori ad attivare un Master internazionale su questi temi (International Master in Business Analytics And Big Data), che nell’arco di quattro anni ha formato più di 160 Data Scientist provenienti da tutto il mondo”.

Come investono le grandi imprese

Il 93% sta investendo in Analytics, soprattutto in progetti di analisi dei dati (circa l’80%, di cui più della metà in iniziative di Advanced Analytics), in infrastrutture per aumentare il livello di integrazione dei dati (62%) e in azioni per migliorarne la qualità (54%). Segue l’inserimento in organico di nuove competenze (47%), stabile sia tra le aziende che non hanno al momento risorse dedicate sia tra coloro che ne hanno già sperimentato l’impatto e sono intenzionate ad aumentarne la numerosità. Di minor interesse, invece, la formazione di base sull’analisi dei dati (27%), la creazione di una struttura organizzativa dedicata (24%) e gli investimenti tecnologici per migliorare la fruizione dei dati per una platea più ampia (22%).

L’analisi dell’Osservatorio sul percorso di ideazione, sviluppo e implementazione dei progetti di Advanced Analytics nel triennio 2017-2019 mostra come sia in aumento il numero di proof of concept: tra le aziende che hanno portato avanti almeno una sperimentazione, il 90% ha realizzato almeno un progetto nel 2019, contro il 64% del 2017, e in media quest’anno ogni azienda ha sviluppato più di tre proof of concept (uno a testa due anni fa). I progressi sono evidenti anche nei progetti attivati, con una riduzione di oltre la metà della probabilità di fallimento dei proof of concept (dal 65% del 2017 al 31% del 2019), anche se in media negli ultimi tre anni solo tre progetti su dieci sono passati a regime.

La crescente complessità dei dati utilizzati nei progetti di Analytics pone le imprese davanti alla sfida della Data Governance, ossia la responsabilità su tutto ciò che riguarda i dati aziendali: ben il 50% non ha ancora identificato figure dedicate (nel 39% dei casi sono i ruoli IT a occuparsene parzialmente), il 18% prevede la presenza di figure di controllo sui dati in tutte le funzioni aziendali, il 29% ha scelto un unico profilo responsabile che coordina i ruoli presenti all’interno delle singole aree di business, mentre solo il 3% ha formalizzato una struttura dedicata con responsabilità ben definite.

Come investono le PMI

L’analisi dei dati è un ambito di grande interesse anche per le PMI, che nel 62% dei casi hanno fatto investimenti nel 2019, concentrati soprattutto nell’integrazione dei dati interni (80%), nella formazione di base sull’analisi dei dati per risorse già presenti in azienda (66%), nell’integrazione di dati da fonti esterne (57%) e nello sviluppo di progetti di analisi predittiva (quattro su dieci, +10%). Gli obiettivi principali degli investimenti sono l’ottimizzazione della supply chain, in particolare in ambito manifatturiero, l’analisi dell’ambiente competitivo e la necessità di aumentare l’efficacia delle campagne di marketing. Tra le aziende che hanno portato avanti progetti di questo tipo, i risultati sono percepiti altamente innovativi nel 29% dei casi. Il 40% del campione ha sviluppato progetti di analisi avanzati, almeno predittivi, per lo più affidandosi a competenze esterne. Il 18% mostra una buona maturità nello sviluppo di analisi descrittive e nell’integrazione dei dati interni e sta lavorando anche sull’integrazione di dati esterni, oltre a mostrare interesse per la formazione dei dipendenti (sei su dieci hanno attivato piani di formazione sull’analisi dei dati). Il 4% si sta concentrando soltanto sugli investimenti per l’integrazione dei dati interni, mentre il 38% non ha avviato nessuna iniziativa o investimento e non percepisce i vantaggi dei progetti di Analytics.

Le startup big data analytics

L’Osservatorio ha censito a livello globale 790 startup operanti nel mercato dei Big Data Analytics, per un totale di 6,4 miliardi di dollari di investimenti raccolti, in media a 10,3 milioni a startup. Una nuova impresa innovativa su due è nata in Nord America, con 3,4 miliardi di dollari di investimenti ottenuti, ma sono le startup asiatiche le più finanziate, con 31,1 milioni di dollari di finanziamento medio. In Italia sono presenti solo 20 startup, che hanno ricevuto complessivamente 17 milioni di dollari. Il 55% delle startup è della categoria “Application”, cioè propone un’offerta specializzata per un particolare settore (71%) o funzione aziendale (29%), finanziate in media con 10,8 milioni di dollari. Queste startup servono soprattutto sanità, finanza, manifattura e agricoltura, mentre le aree aziendali più interessate sono marketing, HR e security & privacy. Il 33% sono startup “Analytics System”, piattaforme di Analytics a supporto di diverse tipologie di analisi dati in base alle esigenze e caratteristiche del cliente (General System, 55%) o dedicate a una specifica tipologia di dati o finalità di analisi (Vertical System, 45%), che ricevono mediamente 8 milioni di dollari di finanziamenti. Le startup “Technology” (8%) sono le più finanziate, con 16,6 milioni di investimento medio, e offrono strumenti per la raccolta, immagazzinamento, organizzazione e integrazione dei dati e tecnologie che forniscono capacità di calcolo. La categoria meno numerosa, infine, è quella delle startup “Data Enricher” (4%), che raccolgono e mettono a disposizione i dati (Data Provider, 79%) e offrono sistemi per favorirne lo scambio fra privati o tra aziende (Data Marketplace, 21%).

Per saperne di più sui big data analytics in Italia, clicca qui.

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Pubblicato il:

21 novembre 2019

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