Cresce il gap tra le imprese nell’utilizzo dei big data

Lo shock pandemico si fa sentire anche nel mercato italiano dei big data analytics. Cresce il divario tra le imprese mature nella gestione e analisi dei dati e quelle più tradizionali, in ritardo nell’attuazione di una strategia data-driven. Questo il quadro emerso dall’edizione 2020 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School Management del Politecnico di Milano.

Guardando alle ragioni dietro allargamento del gap, in un contesto di grande incertezza, le aziende mature hanno “mostrato maggiore capacità di fornire risposte ai nuovi interrogativi, aumentando le risorse di data science, ripensando modelli predittivi e di ottimizzazione” evidenzia Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics. Al contempo, “quelle con un approccio tradizionale, limitato a classiche attività di business intelligence hanno interrotto o posticipato gli investimenti, con conseguenze determinanti sulla loro capacità di competere in un mercato sempre più data-driven oriented”.

L’indagine evidenzia come questo scenario si rifletta in un brusco rallentamento dei ritmi di crescita del mercato analytics in Italia. Dopo un biennio caratterizzato da una forte espansione (+23% nel 2018 e +26% nel 2019), quest’anno, il mercato è cresciuto “solo” del 6% rispetto allo scorso anno, raggiungendo i 1,815 miliardi di euro. Nonostante la decelerazione registrata, il 96% delle grandi imprese ha proseguito nel compiere attività per migliorare la raccolta e valorizzazione dei dati, mentre il 42% si è mosso, in termini di sperimentazioni e competenze, in ambito advanced analytics. Tra le pmi invece il 62% ha in corso qualche attività di analisi dati, di cui il 38% avanzate.

Guardando ai settori, sono le banche a guidare il mercato, con 28% della spesa totale (seguono manifattura con il 24% e telco e media con il 14%).” Il settore bancario vive da anni una competizione crescente, in un mercato basato sulle informazioni e caratterizzato da servizi finanziari sempre più automatizzati e real time. Per questa ragione (quella bancaria, ndr) è l’industry che per prima si è mossa nella ricerca di nuove competenze da internalizzare per gestire gli analytics” spiega a We Wealth Alessandro Piva, responsabile della ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano. “Questa tendenza – prosegue Piva – si evidenzia in modelli organizzativi maturi e capacità di sperimentare diffusa, che si traduce in progettualità concrete su diverse tecnologie e differenti ambiti”. A detta del responsabile della ricerca dell’Osservatorio, l’adozione di una strategia data driven è fondamentale per il settore per diverse ragioni. “La prima – spiega Piva – riguarda la capacità di competere, sviluppando ad esempio servizi automatizzati in grado di comprendere e anticipare l’andamento dei mercati. Inoltre, (adottare una strategia data driven, ndr) significa ottimizzare ed efficientare processi interni, sviluppare economie di scala basate sulla conoscenza dei dati. Infine, permette di innovare la relazione con i clienti, arricchendo il customer journey e offrendo servizi complementari di valore”.