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Mercato Big Data Analytics: per competere bisogna essere “fast and furious”

Boom dei Big Data Analytics in Italia: ormai quasi tutte le aziende hanno compreso l’inestimabile valore dei dati, ma quali sono le strategie da adottare per competere al meglio in un mercato in continua evoluzione? Quale sarà il destino delle PMI?

I dati sono il nuovo petrolio e le organizzazioni sembrano averlo compreso.

Anche il 2018 si conferma, infatti, un anno di crescita per il mercato dei Big Data Analytics in Italia che, secondo le stime della School of Management del Politecnico di Milano, ha raggiunto un valore complessivo di 1,393 miliardi di euro, in crescita del 26% rispetto al 2017, un trend che continua ad essere positivo da circa tre anni.

L’interesse verso i Big Data, l’entità degli investimenti dedicati e la consapevolezza circa la loro importanza variano, tuttavia, a seconda delle caratteristiche delle organizzazioni prese in considerazione: in generale le imprese di maggiori dimensioni, che hanno già avviato numerosi progetti innovativi, ne stanno raccogliendo i benefici, continuando, così, ad investire in tecnologie sempre più evolute e aumentando il divario con quelle di medio-piccole dimensioni, che solo di recente hanno dato avvio a percorsi di rinnovamento architetturale; le cause del ritardo sono da ricondurre a motivazioni sia di carattere tecnologico sia culturale. Il mercato è, quindi, guidato principalmente dalle grandi imprese, che si dividono l’88% della spesa complessiva contro il 12% delle PMI.

Se, quindi, si sta consolidando il vantaggio competitivo del dato, la vera sfida adesso è adottare soluzioni analytics “fast” e “smart”, ovvero strumenti in grado, da un lato, di analizzare i dati e rispondere tempestivamente alle esigenze del business, dall’altro di sviluppare e promuovere l’adozione di pratiche basate su meccanismi di apprendimento intelligente e metodologie di analisi più efficaci grazie a tecniche come il Machine Learning e il Deep Learning.

Quali dunque i trend e le migliori strategie data driven da adottare per utilizzare al meglio il potenziale dei dati?

  • La sfida della velocità. Le organizzazioni devono tener conto del potenziale innovativo del real time analytics che ha permesso l’affermazione di nuovi sistemi e strumenti tecnologici in grado di abilitare attività di analisi dei dati in tempo reale, rispondendo, così, alle esigenze di tempestività degli utenti del business.
  • Il Cloud come acceleratore dei progetti di Analytics. È bene che le organizzazioni inizino a comprendere il legame sempre più stretto tra la diffusione dei servizi Cloud e l’adozione di soluzioni di Analytics e i benefici che ne potrebbero derivare: ottimizzazione dei costi, maggiore agilità, migliore gestione dei dati.
  • L’importanza della Data Literacy. L’aumento esponenziale della quantità di dati generati rende necessario disporre di figure professionali in grado di leggerli e interpretarli correttamente. È ormai risaputo, infatti, che i professionisti maggiormente richiesti dalle aziende sono data scientist, analyst e data engineer, trend che proseguirà anche nel 2019.