Big Data Adecco Morning Future
Orientare Trend 25 Febbraio Feb 2019 0852 25 febbraio 2019

È boom della Big Data Analysis: in Italia vale 1,4 miliardi

Il mercato dell’analisi dei dati è in forte crescita e anche le aziende (soprattutto quelle più grandi) ne stanno sfruttando i vantaggi

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In un mondo dove più volte al giorno forniamo i nostri dati personali a siti, aziende o enti pubblici, il mercato dei Big Data è sempre più in espansione. A mettere nero su bianco i dati di questa crescita ora è l'Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, che ha da poco diffuso il suo report sul mercato dei Big Data Analytics del 2018. Il dato più impressionante è la cifra globale di questo settore, che in Italia ha raggiunto il valore di 1,393 miliardi, in crescita del 26% rispetto al 2017.

Un risultato che conferma il trend positivo degli ultimi tre anni, in cui il settore è cresciuto in media del 21% ogni dodici mesi. Da notare la ripartizione di queste spese: il 45% è dedicata ai software (database e strumenti per acquisire, elaborare, visualizzare e analizzare i dati), il 34% ai servizi (personalizzazione dei software, integrazione con i sistemi informativi aziendali, consulenza) e il 21% alle risorse infrastrutturali (capacità di calcolo, server).

Il 46% delle grandi aziende ha già inserito figure di Data Scientist, il 56% di Data Analyst e il 42% di Data Engineer

«Il mercato dei Big Data Analytics continua a crescere a ritmi serrati», afferma Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence. «E crescono iniziative fast data, in cui l’analisi dei dati avviene in tempo reale, valorizzando in particolare le potenzialità della Internet of Things. Ma per coglierne a pieno i benefici è necessario che i Big Data vengano analizzati secondo modalità smart, con algoritmi di machine learning in grado di identificare pattern e correlazioni presenti nei dati e di trasformare questa conoscenza in azioni concrete».

Non a caso ormai il 62% delle grandi aziende dichiara di avere necessità di competenze specifiche di Machine Learning e Deep Learning: tra queste, poco più di un terzo le ha già introdotte in organico e un ulteriore 30% prevede di farlo nei prossimi due anni. La conseguenza immediata è che cresce il bisogno di assumere personale qualificato per questo tipo di lavoro: il 46% delle grandi imprese ha già inserito figure di Data Scientist in organico, il 42% di Data Engineer, il 56% di Data Analyst.

«Le dinamiche di crescita del mercato sono diverse a seconda delle dimensioni aziendali», afferma Alessandro Piva, responsabile della ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, «perché mentre le pmi inseguono a fatica, tra le grandi aziende si è diffusa la convinzione che sia giunto il momento dell’azione».

Solo il 7% delle Pmi ha avviato progetti di Bid Data Analytics, anche perché il 10% di loro dichiara di non conoscerne i vantaggi

In effetti, soltanto il 7% delle pmi nel 2018 ha avviato progetti di Big Data Analytics, mentre quattro su dieci dichiarano di svolgere analisi tradizionali sui dati aziendali. Se si guarda alla consapevolezza e alla maturità tecnologica delle piccole e medie imprese, dalla ricerca emerge come il 10% continui ad avere una comprensione scarsa o nulla di quali vantaggi i Big Data potrebbero apportare e di come abbia un approccio all’analisi dei dati limitato e tradizionale.

Interessante è anche la parte del report relativa alle startup concentrate sul Big Data Analytics. L’Osservatorio ha censito 443 startup fondate dal 2013 e finanziate dal 2016 in avanti, per un totale di 4,74 miliardi di dollari di investimenti raccolti. Le più “fortunate”, che hanno ricevuto circa 30,6 milioni di dollari ciascuna, sono in ambito Technology (l’8% del totale delle startup), che offrono strumenti per la raccolta, l’analisi l’immagazzinamento, l’organizzazione e integrazione dei dati. Seguono le startup in ambito Analytics System (il 29% del totale, per circa 12,8 milioni di finanziamenti ciascuna), che si uccpano soprattutto di soluzioni che consentono di estrarre rapidamente informazioni da un database e di effettuare analisi predittive. Un esempio? Qual è il miglior candidato da inserire in un dato team? I dati possono aiutarci anche in questo.

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