L’era dei Big Data, nata a cavallo della fine del primo decennio del nuovo millennio, è giunta a maturità e si appresta a vivere la fase 2.0, con una maggiore strutturazione delle attività da parte delle aziende. In Italia il 2016 è stato un anno particolarmente ricco, con un valore complessivo di 905 milioni di euro e un interesse che è ancora appannaggio soprattutto delle grandi imprese (87% del mercato, con il restante 13% riferito alle Pmi) e con una maggiore diffusione nei settori bancario (29%), industriale (22%) e delle telecomunicazioni e media (14%). Il segmento della Business Intelligence è ancora quello che genera i volumi maggiori, con un valore di 722 milioni di euro (+9% nell’ultimo anno), mentre i Big Data mostrano la crescita più significativa (+44%), anche se con valori ancora marginali in termini assoluti (183 milioni di euro).
Il panorama dei Big Data in Italia
Il dato circa la penetrazione delle tecnologie di Big Data Analytics in Italia è confortante, se si pensa che attualmente solo l’8% delle aziende italiane è a uno stadio avanzato e maturo nel processo di “Big Data Enterprise”; il 26% ha appena iniziato il percorso e il 66% si trova in una situazione intermedia. La professione del data scientist è ancora giovane nel Belpaese, dove interessa circa un’azienda su tre, mentre è già consolidata in paesi più avanzati dal punto di vista della cultura informatica. La presenza della figura del data scientist nelle aziende italiane più all’avanguardia è cresciuta del 57% nell’ultimo anno. In crescita nello stesso periodo temporale è risultato soprattutto il segmento degli strumenti di dedicati all’Analytics (+15%), settore che nel 2017 dovrebbe attrarre la maggior parte degli investimenti per l’innovazione digitale secondo il 39% dei chief informatics officers (in tutto 950) che hanno preso parte all’indagine dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano. I risultati della ricerca sono stati presentati nel corso dei lavori del convegno “Big Data: guidare il cambiamento, liberare valore” che si è tenuto oggi a Milano. La ricerca dell’università milanese ha analizzato oltre 300 player dell’offerta tramite interviste dirette o fonti secondarie.
“La crescita del mercato Analytics conferma come la capacità di diventare una ‘data driven company’ non sia più un’opzione per le imprese, ma una necessità per rispondere ai repentini cambiamenti del mercato – ha commentato Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio Big Data Analytics e Business Intelligence –. Governare i Big Data è ormai una priorità non solo per ottimizzare i processi, ma anche per sviluppare nuovi prodotti e servizi, per cogliere le opportunità derivanti dalla monetizzazione dei dati. In questo senso, dotarsi di nuove competenze di data science e di strutture organizzative innovative rappresenta una sfida non più prorogabile”.
Il divario tra grandi imprese e pmi
Anche l’intervento del responsabile della ricerca dell’Osservatorio, Alessandro Piva, ha sottolineato come siano per il momento soprattutto le grandi imprese a muoversi nella giusta direzione, con una maggiore attenzione da parte del top management e una spesa crescente nei Big Data e negli Analytics nel loro complesso. “E’ giunto il momento, oggi, di guidare il cambiamento, per liberare valore dai Big Data. – ha commentato Piva –. Lo stesso non si può dire delle Pmi, che coprono oggi solo il 13% del mercato e solo nel 34% dei casi hanno dedicato a sistemi di Analytics una parte del budget ICT 2016: per le piccole realtà emerge ancora un ritardo nella creazione di competenze e modelli di governo delle iniziative di analytics e una limitata conoscenza delle opportunità”.
Gli strumenti di descrittive analytics sono una realtà assodata per l’89% delle grandi imprese monitorate dall’indagine del Politecnico di Milano, e nell’80% dei casi il loro utilizzo è a regime almeno su alcuni ambiti applicativi. I predictive analytics sono attualmente il campo di maggior interesse: nonostante la loro ampia diffusione, questi strumenti sono ancora per lo più confinati ad alcuni ambiti applicativi (30%) o in fase di pilota (29%). Gli strumenti di data analytics più avanzati, appartenenti alle categorie dei prescriptive e degli automated analytics, sono per il momento presenti rispettivamente solo nel 23% e nel 10% delle organizzazioni, per lo più a livello di progetto pilota. L’indagine dell’Osservatorio ha coinvolto anche 800 piccole e medie imprese tra 10 e 249 addetti, che solo in un caso su tre hanno dedicato parte del budget ICT 2016 all’implementazione di soluzioni di big data analytics (34%). La propensione di spesa aumenta al crescere delle dimensioni dell’azienda, con le medie imprese che investono di più delle piccole (39% contro 33%).
La valorizzazione dei dati
Uno degli obiettivi principali delle tecniche di big data analytics, oltre alla profilazione del cliente volta alla fornitura di servizi e prodotti personalizzati, è anche il possibile ricavo economico derivante dalla compravendita dei dati, la cosiddetta ‘data monetization‘. Secondo l’indagine dell’Osservatorio, circa un terzo (32%) delle imprese italiane dichiara di acquistare dati da integrare con quelli raccolti direttamente. Le aziende sono interessate soprattutto all’acquisizione di dati relativi all’andamento del mercato di riferimento o al comportamento dei consumatori. L’89% dei dati acquistati proviene da data provider; altri canali di approvvigionamento sono rappresentati da altre organizzazioni del proprio settore (26%) e da imprese appartenenti ad altri settori industriali che hanno aperto una nuova linea di profitto secondaria, trasformandosi a loro volta in data provider (29%). Le imprese italiane non sono, tuttavia, ancora ben addentro questo tipo di business, al contrario di altri paesi, e la pratica è stata dichiarata solo dal 7% dei partecipanti all’indagine del Politecnico. Il maggiore ostacolo su questo fronte, secondo il rapporto dell’Osservatorio, sarebbe rappresentato dalla necessità – ai sensi della normativa sulla privacy – di un’autorizzazione del trattamento per le finalità dichiarate. Per la definizione di tale autorizzazione è necessario avere ben chiaro lo scopo dell’analisi e la sua acquisizione rappresenta un momento cruciale dell’intero processo.
Ai lavori ha partecipato un folto gruppo di esperti del settore operanti in grandi aziende, pmi e start up company, che hanno animato il dibattito all’interno di diverse tavole rotonde. La Keynote Lecture ha portato alla folta platea la testimonianza diretta di Davide Cervellin, uno dei massimi esperti italiani della materia, che a Londra dirige la EU Analytics di Ebay.
