Il mercato dei Big Data in Italia è in crescita ormai da anni. Questo perché Oggi le aziende non possono più fare a meno dell’attività di Big Data Analytics, mercato che offre sempre più opportunità concrete per le organizzazioni. Infatti, per essere competitive nel proprio settore, occorre che stiano al passo con la concorrenza non solo in termini di qualità dei prodotti e servizi, ma anche nelle attività di previsione del mercato, individuazione delle preferenze dei consumatori e degli elementi che potrebbero essere migliorati al proprio interno.
Come ottenere queste informazioni? Grazie ad un’efficace attività di analisi dei dati mirata ad estrapolare informazioni utili per indirizzare le decisioni organizzative.
Quanto vale il mercato dei Big Data Analytics in Italia
Nel 2018 il mercato Analytics ha raggiunto un valore pari a 1,393 miliardi di euro con un tasso di crescita del +26%. Questa dinamica positiva è dovuta alla maggiore consapevolezza sul tema da parte delle aziende, che negli ultimi anni stanno investendo sempre di più in infrastrutture, sperimentazioni e progetti in corso. Gran parte di questo mercato è oggi trainato dalle grandi imprese (sopra i 249 addetti), che sono responsabili dell’88% della spesa complessiva, mentre le PMI si fermano al 12% a causa di un ritardo tecnologico e culturale.
A seconda del settore d’appartenenza, le aziende che investono in Analytics hanno quote di mercato diverse. Suddividendo il valore del mercato Analytics per settore, si individua la seguente classificazione:
- Banche (28%);
- Manifatturiero (25%);
- Telco e Media (14%);
- Servizi (8%);
- GDO e Retail (7%);
- Assicurazioni (6%);
- Utility (6%);
- PA e sanità (6%).
In uno scenario di complessiva crescita del mercato, l’analisi della dinamica dei settori rivela che alcuni crescono a livelli superiori rispetto ad altri: Assicurazioni, Manifatturiero, GDO e Retail con tassi superiori al 26%, Banche, Telco e Media, Servizi e utility con tassi moderatamente inferiori. In ultima posiziona si trova PA e sanità, con tassi di crescita nettamente inferiori rispetto alla media.
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Classificazione degli investimenti in Big Data Analytics
È possibile scomporre il mercato italiano dei Big Data Analytics in alcune voci principali e, all’interno di esse, identificare gli atti di moto delle singole componenti. Ad un primo livello è possibile suddividere la spesa in tre aree di investimento: infrastrutture abilitanti, software e servizi.
1) Infrastrutture abilitanti
Le infrastrutture abilitanti, che rappresentano il 25% della spesa in Analytics, includono: capacità di calcolo, server e storage da impiegare nella creazione di servizi di Big Data Analytics.
Tali infrastrutture possono essere acquisite fisicamente, con un modello di erogazione on premise, oppure in Cloud, con un modello a consumo, da un provider esterno all’organizzazione che gestisce l’erogazione del servizio. Tra le diverse infrastrutture individuate, lo storage manifesta un tasso di crescita più elevato.
2) Software Analytics
Tra i software, in cui ricade il 45% della spesa complessiva, si individuano database, strumenti di supporto all’acquisizione e all’elaborazione dei dati, piattaforme di visualizzazione dei dati, così come piattaforme avanzate di analisi dei dati e software applicativi indirizzati a supportare un particolare processo aziendale (ad esempio, marketing e vendite, amministrazione o finanza e controllo).
Entrando nel merito degli investimenti in software, le aziende stanno significativamente aumentando la propria spesa nelle seguenti categorie: Fast Data Processing, Data Science Platform, Data Governance Platform, Data Ingestion and Processing, Database NoSQL/NewSQL e Intelligenza Artificiale.
I servizi di Big Data Analytics
Ai servizi è destinato il 34% del mercato Analytics ed essi includono investimenti in: personalizzazione del software sulla base delle esigenze dell’organizzazione, integrazione con i sistemi informativi aziendali e consulenza per la riprogettazione dei processi. Rispetto ai servizi di personalizzazione tecnologica, la consulenza di processo vede una crescita superiore.
Il futuro dei Big Data Analytics: Machine Learning e Public Cloud
Oltre ad un maggiore interesse da parte delle aziende verso il mondo dei Big Data Analytics, la crescita di questo settore è incentivata anche dall’avvento di nuove metodologie di analisi e di gestione dei dati.
Tra i principali trend che si intersecano con l’Analytics si trovano le tecniche di Machine Learning (soprattutto il Deep Learning), che implementano l’attività di analisi dei dati grazie a tecnologie sempre più performanti. Le aziende che hanno già adottato queste soluzioni mostrano un livello di maturità superiore nell’implementazione di progetti, sia in relazione al numero di iniziative intraprese, sia dal punto di vista del miglioramento di un maggior numero di processi aziendali.
Un altro strumento abilitatore del Big Data Analytics è il Public Cloud: i cloud pubblici permettono alle aziende di risparmiare sui costi di acquisto, gestione e manutenzione di applicazioni e hardware per il cloud, dato che il provider del servizio è responsabile di tali voci di spesa e amministrazione. In altri termini, il Public Cloud fornisce alle aziende capacità di calcolo, di storage, piattaforme di sviluppo e software ready-to-use in grado di facilitare le attività di analisi dei dati. In relazione agli investimenti complessivi in Analytics, il Public Cloud raggiunge il 14%, con una significativa crescita del +45% rispetto al 2017.
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