In linea con gli scorsi anni, il mercato del Data Management & Analytics continua a crescere. Secondo la ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano la spesa delle organizzazioni italiane in infrastrutture, software e servizi connessi alla gestione e analisi dei dati nel 2025 crescerà del 20%, per toccare a fine anno un valore di mercato di 4,1 miliardi di euro.
A trainare la spesa è la componente di Business Intelligence e Data Science (+27%), in cui convergono nuove applicazioni di AI e Generative AI in logica progettuale, nonché soluzioni di GenAI utilizzate in ambito coding e analisi dati. Queste ultime, pesano circa il 5% del totale.
A oggi però le aziende italiane non sembrano pronte a sfruttare a pieno benefici di queste tecnologie.
Per un quarto delle grandi aziende ancora nessun progetto di Advanced Analytics
A causa di architetture dati inadeguate, o assenza di una governance chiara su dati e processi, ancora poche aziende sono davvero pronte per la valorizzazione dei dati.
Nonostante nella Data Science si registri un grande fermento, solo il 38% delle grandi aziende italiane ha definito una chiara strategia di valorizzazione dei dati, e appena il 20% ha nominato un executive alla sua guida, come Chief Data Officer o Chief Data & Analytics Officer. E oltre un quarto delle grandi aziende italiane non ha ancora avviato alcun progetto di Advanced Analytics,
AI e dati: le esigenze di business dovrebbero tracciare il percorso
“Oggi, nelle organizzazioni, dati e Intelligenza artificiale non possono più viaggiare su binari separati – afferma Carlo Vercellis, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics -: è necessario integrare in modo sinergico le componenti Data e AI, lasciando che siano le esigenze di business a tracciare il percorso, per ottimizzare i processi o innovare nella proposta di valore. In mancanza di questi elementi, il potenziale valore dell’AI rischia di rimanere inespresso o addirittura creare nuovi rischi per le aziende.
Un approccio data-centric AI consente alle organizzazioni di far lavorare insieme AI e dati, migliorando la qualità delle decisioni e rendendo i processi più intelligenti e sostenibili”.
La sfida da affrontare è duplice
“La sfida che le imprese si trovano ad affrontare oggi è duplice – spiega Alessandro Piva, Responsabile della Ricerca dell’Osservatorio -. Da un lato, è essenziale mantenere una sana cultura basata sul miglioramento del decision-making, consapevoli che l’AI rappresenta un mezzo e non il fine ultimo. Dall’altro, è cruciale preparare le piattaforme dati aziendali per diventare AI-ready, in vista di un’ondata di innovazione che richiederà maggiore scalabilità e apertura verso una crescente eterogeneità di applicazioni di Intelligenza artificiale.
Da questo deriva un avvicinamento sempre più marcato tra Data Governance e AI Governance, due ambiti interconnessi che ora più che mai necessitano di logiche di dialogo e collaborazione”.