L’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence evidenzia la maturità del mercato italiano, con imprese a un livello avanzato di utilizzo delle tecnologie. Nel 2019 infatti il mercato Analytics raggiunge un valore di 1,7 miliardi di euro, in crescita del 23% rispetto al 2018, oltre il doppio rispetto al 2015 (790 milioni), da cui è cresciuto con un tasso medio annuo del 21,3%.
I risultati della ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, promosso dalla School Management del Politecnico di Milano è stata presentata al convegno “Strategic Data Science: time to grow up!” il 19 novembre scorso. La ricerca ha coinvolto attraverso una survey oltre 1000 Cio, Responsabili Innovazione e Responsabili Analytics di organizzazioni utilizzatrici di piccole, medie e grandi dimensioni ed executive delle principali aziende operanti nel mercato dell’offerta.
Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence 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. 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.
La principale voce di spesa in Analytics sono i software (47%), dove gli strumenti per la visualizzazione e analisi dei dati pesano per il 53%, mentre il restante 47% è costituito da strumenti di ingestion dei dati, integrazione, preparazione e governance. Il 20% degli investimenti è dedicato a risorse infrastrutturali. 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%).
Evidente tuttavia il divario in termini di investimenti e competenze di Data Science fra le imprese di grandi dimensioni e le PMI. Il 93% delle grandi imprese investe in progetti di Analytics, contro il 62% delle PMI. Ad una maggiore spesa corrisponde una più elevata esigenza di profili in grado di gestire i progetti: i più diffusi nelle grandi imprese sono il Data Analyst (presente nel 76% delle aziende, +20%), il Data Engineer (51%, +9%) e il Data Scientist (49%, +3%). Solo il 23% delle PMI, invece, ha introdotto almeno un Data Analyst e appena il 16% ha inserito un Data Scientist.
Gli Analytics sono ormai un ambito conosciuto e prioritario per le grandi aziende. 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 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.
Con la crescita degli investimenti in Analytics aumenta l’esigenza di competenze di Data Science. La figura professionale più diffusa nelle grandi aziende è il Data Analyst, che si trova nel 76% delle grandi aziende, in crescita del 20% rispetto al 2018. Gli altri profili con l’incremento più significativo sono il Data Visualization Expert, presenti nel 21% delle grandi imprese (+12%), il Data Engineer, inserito in oltre un’azienda su due (51%, +9%), e il Data Scientist (49%, +3%).
