LE STIME DELL’OSSERVATORIO BIG DATA & BUSINESS ANALYTICS DEL POLIMI: MERCATO OLTRE I 2 MLD
di Tancredi Cerne
Le aziende tornano a scommettere sul digitale, ma solo una su tre può considerarsi all’avanguardia. Lasciato alle spalle il calo degli investimenti in nuove tecnologie registrato nel 2020, le imprese italiane hanno rimesso mano al portafoglio programmando nuovi investimenti hi-tech per due miliardi di euro entro la fine dell’anno, con un balzo in avanti del 13% rispetto ai dodici mesi precedenti. La previsione è stata elaborata da parte dei ricercatori del Politecnico di Milano e contenuta all’interno dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management.
A trainare gli investimenti, l’acquisto di nuovi software che ha segnato un balzo in avanti del 17% con punte di oltre il 30% per le piattaforme di data governance, data science e intelligenza artificiale. Bene anche la domanda di servizi di consulenza e personalizzazione tecnologica, con una crescita a doppia cifra, mentre la spesa in risorse infrastrutturali ha registrato un aumento inferiore alla media del mercato. «Nonostante la crescita del 2021, non possiamo ancora considerare colmato il gap tra aziende caratterizzate da buon punto nella valorizzazione dei dati e quelle all’inizio del percorso», ha ammesso Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio del PoliMi. «Queste ultime hanno perso ulteriore terreno a causa della pandemia. Non solo. Nonostante la diffusa voglia di sperimentazione, poche aziende italiane oggi possono essere considerate veramente data driven, cioè capaci di portare l’intera organizzazione a una piena valorizzazione dei dati a loro disposizione. Per far sì che la data science possa fornire un impatto concreto, è necessario creare una cultura dei dati che, a diversi livelli, avvicini sempre più lavoratori a un uso quotidiano dei risultati delle analisi». I numeri parlano chiaro. In base ai dati elaborati dall’Osservatorio del Politecnico, infatti, soltanto il 27% del campione può definirsi data science driven; il 14% si trova oggi in una fase sperimentale, con alcune competenze interne, numerose sperimentazioni e progetti a regime in alcune funzioni aziendali; il 28% si colloca nel gruppo delle imprese che stanno muovendo i primi passi nella direzione del data driven, con le prime sperimentazioni in corso e l’inserimento delle competenze basilari; mentre il 16% si reputa consapevole della necessità di agire in tal senso e sta valutando idee progettuali nell’ambito della gestione dei dati. Ma ancora oggi, 15 imprese su 100 hanno mostrato di non nutrire alcun interesse per questi argomenti. Tra i fan della gestione dei dati, spiccano le compagnie di assicurazioni, ma anche le aziende del comparto manifatturiero e quelle del settore telco & media che hanno registrato quest’anno la crescita più sostenuta in termini di investimenti. Secondo l’analisi del Politecnico, infatti, nel 2021 il 78% delle grandi organizzazioni ha lavorato all’integrazione di dati che provengono da diverse funzioni aziendali o dall’esterno. Ma, se si considera la capacità di gestire e governare i dati con l’obiettivo di rendere accessibile e valorizzare l’intero patrimonio informativo e non solo con finalità di sicurezza e integrità, soltanto il 18% appare proattivo sul tema, con tecnologie e competenze presenti e ben distribuite. Mentre il 55% delle grandi aziende ha mostrato una diffusa immaturità nella gestione dei dati. «Il 2021 è un anno di ripresa, non solo in termini di dinamica di mercato», ha aggiunto Alessandro Piva, responsabile della ricerca. «Si avverte l’urgenza di investire, specialmente in tecnologie di integrazione e governance dei dati, mentre nuove realtà iniziano a sperimentare in ambito advanced analytics. La prossima sfida per le imprese sarà quella di sviluppare una data-driven strategy basata su competenze e iniziative mature in tutte e tre le sue dimensioni, che sono il data management, la data science e la data literacy». Secondo i dati rilevati dall’Osservatorio del Politecnico, quasi 8 grandi aziende su 10 lavorano oggi all’integrazione di dati provenienti da diverse fonti interne o esterne e il 54% ha avviato almeno una sperimentazione in ambito advanced analytics (contro il 46% del 2020). Ma insieme ai progetti cresce anche il fabbisogno di competenze: a tal punto che il numero di data scientist ha fatto segnare un incremento del 28% delle grandi imprese. Una tendenza che riguarda, tuttavia, soprattutto le aziende che avevano già investito in tecnologia nel corso degli anni passati. Non sembra aumentare in modo trasversale, invece, la diffusione di figure professionali dedicate. «Il 49% delle grandi aziende ha in organico almeno un data scientist e il 59% almeno un data engineer», si legge nel report dell’Osservatorio del PoliMi secondo cui, nonostante i progressi dell’ultimo anno, appena il 27% delle realtà può definirsi un’azienda data science driven, ovvero un’impresa con competenze diffuse e numerose sperimentazioni e progetti a regime in tutta l’organizzazione. E cosa dire delle piccole e medie imprese? Gli analisti del Politecnico hanno passato al setaccio anche l’impatto degli analytics sulle pmi scoprendo che il 44% di queste ha compreso l’importanza della raccolta e gestione dei dati e ha messo a budget investimenti per migliorarne l’utilizzo. Un altro 44% ha dichiarato che la pandemia ha avuto un ruolo determinante nell’acquisire maggiore consapevolezza sulla necessità di valorizzare i dati a disposizione con importanti differenze tra medie e piccole imprese: il 58% delle prime ha investito in risorse fisiche o umane di analytics, contro il 41% delle piccole aziende. «Rispetto al 2020, non ci sono stati progressi né per quanto riguarda le tipologie di analisi sviluppate né la gestione organizzativa dell’analisi dei dati, mentre è aumentato l’impegno sugli investimenti tecnologici, con circa un’azienda su due che ha lavorato per integrare le informazioni interne», hanno spiegato gli esperti dell’Osservatorio. «La maggior parte delle pmi svolge oggi analisi predittive (62%), mentre un terzo del campione dispone già di figure dedicate alla gestione dell’analisi dei dati nella funzione It».
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