La spesa delle imprese italiane in infrastrutture, software e servizi per la gestione e analisi dei dati nel 2023 crescerà del 18% raggiungendo il valore di 2,85 miliardi di euro, di cui l’83% imputabile a grandi imprese e il 17% a microimprese e PMI.

La crescita è trainata dalla componente di servizi in Public Cloud (salita del 27%, ora rappresenta il 27% del mercato), mentre per quanto riguarda la spesa per settori, crescono sopra la media il manifatturiero e il telco/media, e il bancario si conferma primo per volume di investimenti.

Sono alcuni dei risultati della ricerca 2023 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, presentata due giorni fa, che comprende diversi approfondimenti.

Uno riguarda la maturità delle grandi aziende nella gestione e analisi dei dati, che l’Osservatorio misura con un suo Data Strategy Index (vedremo i dettagli più avanti). Ne emerge un aumento delle aziende di livello avanzato (20% del totale, era il 15% nel 2022), e anche del valore mediano dell’indice. Ma un terzo delle grandi aziende italiane (32%) è ancora immaturo o ai primi passi.

Fonte: rapporto “Data Strategy: mercato e maturità delle aziende italiane nel 2023” © Politecnico di Milano-Dipartimento di Ingegneria Gestionale

Fonte: rapporto “Data Strategy: mercato e maturità delle aziende italiane nel 2023” © Politecnico di Milano-Dipartimento di Ingegneria Gestionale

Un altro approfondimento riguarda le competenze di gestione e analisi dei dati: oggi il 77% delle grandi aziende italiane ha un Data Analyst, il 49% un Data Scientist e il 59% un Data Engineer, ma nel 2023 tre organizzazioni su 4 hanno avuto difficoltà a trovare le figure richieste.

Un terzo approfondimento riguarda le PMI: risulta che 4 su 10 di esse non hanno figure dedicate all’analisi dei dati, neanche parzialmente, mentre il 57% si è dotato di un software di data Visualization & Reporting (+8% sul 2022), con investimenti però molto contenuti, e utilizzi per lo più sporadici.

I 3 benefici della Gen AI per la gestione e analisi dei dati

“Nel 2023 il principale trend per la gestione e analisi dei dati è stato ovviamente l’esplosione dell’Intelligenza Artificiale Generativa, che ha ulteriormente aumentato l’importanza della qualità dei dati, fondamentale per rendere affidabili, e dunque utilizzabili, i risultati degli algoritmi”, ha detto Carlo Vercellis, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio, all’evento di presentazione della ricerca.

La possibilità per qualsiasi utente di ottenere insight diretti da grandi dataset grazie a ChatGPT e simili ha spinto alcuni a concludere che è già finita l’era dei Data Scientist. Più realisticamente, ha detto Vercellis, le sperimentazioni di Generative AI nell’ambito della gestione e analisi dei dati nelle imprese più avanzate fanno pensare a tre benefici: il supporto nello sviluppo e manutenzione degli algoritmi, la ricerca di nuove strade per estrarre insight di valore da dati non strutturati, e l’uso del linguaggio naturale nelle soluzioni di Data Visualization per la ricerca di dati e insight.

“Difficoltà e insoddisfazioni da parte di chi interagisce con i dati”

Al di là dei possibili impatti della generative AI, però, “come Osservatorio riscontriamo a volte limiti, difficoltà e insoddisfazioni da parte di chi interagisce con i dati, e quindi l’obiettivo delle imprese in questo momento è soprattutto di costruire una buona “data experience”, intesa come l’esperienza dell’utente in ogni fase di relazione con i dati, perché è questa che fa la differenza nell’impatto di soluzioni di Analytics”, ha detto Vercellis.

Tornando alla maturità delle grandi aziende italiane nell’uso dei dati, l’Osservatorio l’ha misurata con il suo Data Strategy Index, che integra tre dimensioni: Data Management & Architecture, Business Intelligence e Descriptive Analytics, e Data Science, ovvero le attività con analisi predittive e di ottimizzazione a partire dall’analisi dei dati.

Rispetto al 2022, risulta nella categoria “avanzate” il 20% delle grandi imprese. Un anno fa era il 15%. Seguono le aziende focalizzate (12%), cioè ben avviate sulla Data Science in alcune funzioni aziendali, ma poco attente alla valorizzazione complessiva del patrimonio informativo.

Fonte: rapporto “Data Strategy: mercato e maturità delle aziende italiane nel 2023” © Politecnico di Milano-Dipartimento di Ingegneria Gestionale

Fonte: rapporto “Data Strategy: mercato e maturità delle aziende italiane nel 2023” © Politecnico di Milano-Dipartimento di Ingegneria Gestionale

Un terzo delle grandi aziende è poi immaturo o ai primi passi (32%): la loro priorità è il superamento dell’uso di fogli elettronici e l’introduzione pervasiva di strumenti di Data Visualization & Reporting avanzati. Si tratta soprattutto delle più piccole tra le grandi aziende.

Il 13% è poi definito intraprendente: si sono concentrate sulla Data Science e hanno iniziato a sperimentare nell’ultimo anno. Infine il 23% è prudente: ha dato priorità a una buona qualità dei dati e alla presenza di figure dedicate alla Data Governance.

Da sottolineare anche che il 20% delle grandi aziende ha una figura executive (Chief Data Officer o Chief Data & Analytics Officer) con responsabilità di gestire e valorizzare i dati in logica trasversale nell’organizzazione, e di favorire nuove forme di collaborazione extra-aziendali.

Solo un’azienda su 2 controlla l’effettivo uso degli strumenti analytics

Approfondendo le tre dimensioni dell’indice, l’adozione delle soluzioni di Business Intelligence è ormai consolidata nelle grandi aziende: il 93% utilizza almeno uno strumento di Data Visualization & Reporting. Inoltre il 63% offre corsi di formazione ai dipendenti non specialisti. Ma solo un’azienda su due monitora l’effettivo uso di questi strumenti da parte dei propri dipendenti.

Per quanto riguarda Data Management e Architecture, negli ultimi 2 anni sono quasi raddoppiate (da 25% a 41%) le grandi aziende che hanno ruoli o responsabilità di Data Governance. La maggior parte di esse però non ha introdotto chiare policy di accesso ai dati nei diversi domini aziendali.

Sul fronte Data Science, il 73% delle organizzazioni ha avviato almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics (+8% rispetto al 2022). Tra queste, in una su due la Data Science non ha impatti diretti sui processi decisionali strategici. Nel 24% delle aziende lo sviluppo dei progetti di Advanced Analytics è totalmente interno, nel resto dei casi ci si avvale anche di consulenti.

PMI, 57% con soluzioni analytics ma fogli di calcolo estremamente diffusi

Passando alle PMI, secondo l’Osservatorio il 74% svolge attività di analisi dati almeno descrittive. Tra queste, il 68% sta sperimentando anche le analisi predittive. Il 14% si limita al miglioramento della pianificazione finanziaria. Il restante 86% conduce analisi anche in altri settori, soprattutto in ambito marketing o produzione.

Una delle principali aree di spesa per le PMI sono le licenze software di Data Visualization & Reporting: oggi il 57% delle PMI italiane dispone di queste soluzioni (+8% rispetto al 2022), che però spesso sono utilizzate da pochi utenti, mentre l’uso dei fogli di calcolo rimane estremamente diffuso nelle attività quotidiane.