Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School Management del Politecnico di Milano, il mercato analytics italiano è cresciuto solamente del 6% nel corso del 2020.
L’emergenza Covid-19 ha evidenziato l’importanza di valorizzare i dati per prendere decisioni rapidamente e garantire continuità di business nei momenti di crisi, ma ha anche obbligato molte imprese a ripensare i piani di investimento in tecnologie di analytics.
Ciò ha portato ad allargare il divario fra quelle mature, che hanno razionalizzato gli investimenti riuscendo a reinventare o accelerare la strategia data-driven, e quelle più tradizionali, che hanno interrotto o posticipato gli investimenti.
Il risultato è un rallentamento della crescita del mercato Analytics, che nel 2020 in Italia raggiunge 1,815 miliardi di euro, mostrando un +6% rispetto allo scorso anno, dopo il +23% registrato nel 2018 e il +26% nel 2019.
Secondo l’Osservatorio, la maggior parte della spesa si concentra sui software (52%, +16% rispetto al 2019), in particolare per intelligenza artificiale e le Data Science Platform. Seguono i servizi, che rappresentano il 28% del mercato, e le risorse infrastrutturali (20%, +7%), cioè i sistemi di abilitazione agli Analytics in grado di fornire capacità di calcolo e di storage. Il budget Analytics in Cloud cresce del +24% e questa componente arriva a pesare il 19% della spesa (+2% rispetto al 2019). Le banche sono il primo settore per quota di mercato (28%), seguite da manifattura (24%), telco e media (14%), servizi (8%), Gdo e retail (7,5%), assicurazioni (7%), utility (6.5%), PA e sanità (5%).
Nonostante il rallentamento e le difficoltà legate al Covid19, il 96% delle grandi imprese prosegue a compiere attività per migliorare la raccolta e valorizzazione dei dati e il 42% si è mosso, in termini di sperimentazioni e competenze, in ambito Advanced Analytics.
Tra le PMI invece il 62% ha in corso qualche attività di analisi dati, di cui il 38% avanzate. Una su due ha compiuto degli investimenti in quest’ambito nell’ultimo anno. Si tratta tuttavia di investimenti molto limitati, che difficilmente superano un approccio a silos nella gestione dei dati.
I profili di data science sono ormai ampiamente diffusi nelle grandi imprese: nel 2020 vi è una stabilità nella diffusione di Data Analyst, presenti ormai nel 76%, e di Data Scientist, presenti nel 49%, ma sono in crescita Data Engineer (58%, +7%) e Data Visualization Expert (52%, +31%), mentre si afferma come profilo emergente l’Analytics Translator (presente nel 30% delle aziende).
Oltre 4 grandi imprese su 10 hanno una strategia avanzata anche in ambito Advanced Analytics e possono definirsi mature, con il 26% che ha progetti operativi e grande richiesta di competenze di Data Science nelle diverse funzioni (data-driven) e il 16% che ha avviato diverse sperimentazioni negli ultimi tre anni.
Le aziende immature si dividono tra realtà che hanno discusso idee progettuali e possiedono le competenze adatte per avviare dei progetti (19%), imprese che hanno iniziato ad avvicinarsi al mondo Analytics e hanno figure con abilità di reporting e visualization (27%) e quelle ancora poco consapevoli delle opportunità degli Advanced Analytics, senza profili specializzati né sperimentazioni avviate negli ultimi tre anni (12%).
L’emergenza sanitaria ha ridotto risorse e competenze nelle Pmi ma non ne ha interrotto il percorso di avvicinamento ai Big Data Analytics avviato nel 2019.
Nel 2020 una Pmi su due ha investito in ambito analisi dei dati o prevede di farlo entro la fine dell’anno e l’8% ha dovuto bloccare investimenti già programmati a seguito dell’emergenza.
Fra le medie imprese ha investito il 61% e solo l’1% ha fermato gli investimenti. Secondo il 22% delle piccole e medie imprese, il Covid ha avuto risvolti positivi per la valorizzazione dei dati perché è aumentata la consapevolezza di quanto sia rilevante (18%) e ha portato le risorse interne a dedicare più tempo a gestione e analisi dei dati (4%).
Infine, per quanto riguarda le figure professionali, alcune di esse faticano a crescere e l’emergenza aumenta la distanza fra le imprese più avanzate e quelle in ritardo.
Nel 2020 rimane stabile la percentuale di imprese che ha inserito un Data Analyst (76%) o un Data Scientist (49%), a conferma della difficoltà delle organizzazioni in ritardo di trovare o formare competenze interni su questi ambiti. I profili più in crescita sono il Data Visualization Expert (presente nel 52% del campione, +31%) e il Data Engineer (58%, +7%), mentre cresce lievemente la presenza del Data Science Manager (24%, +1%).
La ricerca di quest’anno ha evidenziato la figura emergente dell’Analytics Translator, profilo intermedio fra il team di Data Science e le figure di business, che comprende le esigenze di business traducendole in termini analitici e interpreta i risultati delle analisi svolte. Il 30% delle grandi aziende ne ha già inserito o formato almeno uno e l’8% lo farà entro il 2021.
