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Big Data in Italia: quali sono i settori che stanno investendo di più?

Carlo Aliprandi

Carlo Aliprandi, 29 gennaio 2020 | Big Data

In questo articolo presentiamo un’analisi dei settori italiani che stanno investendo di più sui Big Data, quella miniera di informazioni provenienti dalle fonti più disparate di cui molte aziende ancora sottovalutano il valore. Vedremo, inoltre, i vantaggi che un corretto processo Big Data Analysis apporta all’azienda.

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Partiamo dall’inizio: cosa sono i Big Data?

Il termine “Big Data” indica la mole di dati raccolti da una azienda, dati dai quali si possono estrarre informazioni da utilizzare, per esempio, in progetti di Machine Learning, modellazione predittiva e altre applicazioni di analisi avanzate.

Da dove provengono i Big Data?

La provenienza dei Big Data non è univoca: i dati arrivano da numerose fonti di diversa natura, come sistemi di transazioni commerciali, database dei clienti, cartelle cliniche, applicazioni mobili, social network, repository di ricerca scientifica, dati generati da macchine e sensori in tempo reale utilizzati in ambienti Internet Of Things (IoT). Per la successiva analisi, i dati possono essere lasciati nella loro forma grezza in sistemi di Big Data o pre-elaborati utilizzando strumenti di data mining o utilizzando appositi software. Negli ultimi anni le aziende stanno sempre di più apprezzando il potenziale che deriva dall’elaborazione dei Big Data e anche in Italia questa tendenza è in costante aumento come dimostrano numerose statistiche.

Chi sta investendo in Big Data in Italia

Nel 2015 gli investimenti sui Big Data ammontavano intorno ai 170 milioni di euro, e all’epoca a fare da padrone era ancora la Business Intelligence tradizionale per un totale di 700 milioni di euro. Da allora il trend è stato in continua crescita fino ad arrivare agli 1,7 miliardi di euro con un tasso medio di crescita annuo del 21,3%. I principali investitori in questo settore sono imprese di grandi dimensioni che si contrappongono alla piccole e medie imprese in termini di investimenti e competenze di Data Science. Il 93% delle grandi imprese investe in progetti di Analytics, contro il 62% delle Pmi. Tra i settori, le banche sono il primo posto per quote di mercato con il 28% della spesa, seguite da manifatturiero (24%), telco e media (14%), servizi, Gdo e retail(8%), assicurazioni (6%), utility (6%) e Pa e sanità (5%). Ma in quali aree si suddividono gli investimenti? La principale voce di spesa in Analytics sono i software (47%) di cui gli strumenti per la visualizzazione e analisi dei dati pesano per il 53%, mentre il restante 47% è costituito da strumenti di ingestion dei dati, integrazione, preparazione e governance. Il 20% degli investimenti è dedicato a risorse infrastrutturali, i sistemi per abilitare gli Analytics e fornire capacità di calcoloe storage ai sistemi aziendali, primo fra tutti il cloud. Il 33% della spesa è destinato a servizi per la personalizzazione del software, l’integrazione con i sistemi aziendali e la consulenza per la riprogettazione dei processi.

Big Data e PMI: le priorità sono formazione del personale e integrazione dei dati

Parlando di Pmi, il 62% degli investimenti del 2019 sono concentrati soprattutto nell’integrazione dei dati interni, nella formazione di base sull’analisi dei dati per risorse già presenti in azienda, nell’integrazione di dati da fonti esterne e nello sviluppo di progetti di analisi predittiva. Gli obiettivi principali degli investimenti sono l’ottimizzazione della Supply Chain, in particolare in ambito manifatturiero, nell’analisi dei competitor e nella necessità di aumentare l’efficacia delle campagne di marketing.

Quali sono i vantaggi delle Big Data Analytics?

Attraverso la Big Data Analytics, ovvero l’analisi dei big data per ottenerne informazioni utili al business, si possono migliorare molti aspetti dell’azienda:

Efficienza e rischi operativi, ovvero riduzione del rischio nelle analisi finanziarie. Altri ambiti dove contano efficienza e risk reduction sono l’asset management, la gestione del personale e la supply chain, dove emergono le applicazioni big data per la manutenzione preventiva. Un approccio globale a questi problemi deve considerare la condivisione dei dati e lo scambio di idee con i business partner, nonché il tracciamento dei risultati avuti dalle azioni prese in seguito a dette analisi, in modo da avviare un ciclo virtuoso.

Sicurezza e performance applicative, ovvero prevenire problemi nell’erogazione dei servizi e a monitorare gli eventi per potervi rispondere in tempo reale. I modelli d’analisi, che vanno discussi con i responsabili della sicurezza e dei servizi, si servono dei data-log generati da server e dispositivi di rete per valutare i livelli prestazionali, trovare i colli di bottiglia e quant’altro.

Conoscenza e servizio ai clienti, ovvero progetti marketing e vendite, sviluppo dei prodotti e ottimizzazione della digital experience.Grazie alla capacità di analizzare, estrapolare e mettere in relazione una grande quantità di dati eterogenei si possono scoprire legami e correlazioni tra fenomeni arrivando addirittura a prevederli. Questo porta come naturale conseguenza, numerosi vantaggi per l’azienda tra cui:

  • Aumento del fatturato: disponendo dei dati giusti e sintetizzati in una semplice analisi quantitativa può far crescere una vendita, valutare la dimensione di un mercato, arricchire un profilo-cliente, calibrare la gestione di un account, con un conseguente aumento del fatturato.
  • Rendere prevedibile lo sviluppo della domanda. L’analisi di big data estranei a ciò che riguarda la vendita dei brand e dei prodotti dell’azienda può rivelare intenti e interessi dei potenziali clienti non altrimenti evidenti e permette di perfezionare l’offerta accoppiano le informazioni note sul ciclo di vita del cliente con le informazioni che emergono dall’analisi dei dati.
  • Dare più valore all’account management. Analizzando le operazioni tra venditori e clienti e integrandole con informazioni su ciò che fanno i clienti al di fuori del rapporto di business (fusioni, acquisizioni, finanziamenti, assunzioni, questioni legali...) si può focalizzare la relazione B2B sui reciproci obiettivi, servendo meglio il cliente e aiutando gli account manager a ottimizzare il loro lavoro.

Conclusioni

La mancanza di competenze interne rimane il principale elemento di freno allo sviluppo di progetti di Big Data Analytics. Il 77% delle grandi aziende segnala una carenza di risorse interne dedicate alla Data Science: fra queste, il 29% ritiene di poter sopperire a queste lacune con il supporto di consulenti esterni, mentre il 48% considera necessaria l’internalizzazione delle competenze di Analytics nel breve termine. Tuttavia esiste la possibilità di avvalersi delle competenze esterne che possono valutare le esigenze di Big Data della tua azienda e impostare le analisi più idonee all’incremento del tuo business. Per questo puoi avvalerti di una consulenza gratuita con Extra Red i cui esperti valuteranno con te le migliori soluzioni.

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