«Money, money, money», così cantava Liza Minnelli. Oggi, parafrasando quel successo, potremmo dire “Data, data, data”. Sì, perché la nuova frontiera del differenziale competitivo sta proprio lì, tra i milioni di informazioni che ogni giorno vengono prodotti e che, solo in parte, transitano nei sistemi informativi aziendali. Quali relazioni invisibili esistono tra i diversi dati? Quali azioni possono derivare dalla capacità di interpretare i fenomeni, espressione di un’eterogeneità comportamentale? I dati proliferano, ma anche le fonti che li producono non scherzano.
Non più solo informazioni strutturate derivanti dalle transazioni, ma anche dati che provengono da GPS, da sensori di varia natura – RFID, bluetooth, NFC, solo per citarne alcuni – e dal mondo degli open data. Ma non è tutto. Il mondo dei social è una miniera informativa dalla quale si sta attingendo ancora poco rispetto al potenziale che può esprimere il giacimento. ‘Al di là delle definizioni – spiega Alessandro Piva, direttore dell’Osservatorio Big Data Analytics and Business Intelligence del Politecnico di Milano – c’è sempre più consapevolezza, soprattutto nelle aziende di grandi dimensioni, della necessità di elaborare un approccio integrato per utilizzare le grandi masse di dati, acquisite rapidamente da fonti interne ed esterne all’azienda.
Stiamo parlando, nella sostanza, dei big data, che vanno supportati da soluzioni tecnologiche, gli analytics, in grado di proporre dei modelli per interpretare le informazioni e fornire indicazioni di carattere strategico e tattico’. Proprio questi temi rappresentano le priorità di investimento per il 44% dei CIO intercettati dalla ricerca dell’Osservatorio (NdR: il campione ha coinvolto oltre 100 vendor del settore operativi in Italia). Nel 2015 il mercato degli analytics, comprensivo delle componenti hardware, software e servizi sia per la business intelligence che per i big data, ha raggiunto i 790 milioni di euro con una crescita del 14%. La parte relativa ai big data, che vale il 16% del totale, ha registrato un incremento del 34%, tre volte quello della business intelligence.
Banche, industria manifatturiera e telco-media coprono, oggi, oltre il 60% della domanda di analytics; il comparto assicurativo, fermo al 5%, segna però il più alto tasso di crescita (oltre il 25%). ‘Rispetto allo scenario internazionale – prosegue Alessandro Piva – l’Italia sfrutta ancora poco i dati provenienti dalla localizzazione, dai sensori e dai social. Nonostante il peso dei dati relativi alle transazioni sia destinato a ridursi a favore di quelli provenienti da sensori, open data, localizzazione e social, meno della metà di tutti i dati viene analizzato ricorrendo ai sistemi di analytics. Il terreno dei big data è ancora da coltivare: all’interno del campione analizzato l’87% o non dispone di alcuna progettualità su questo tema o si trova ancora in una fase pilota; solamente il 17% dichiara un utilizzo dei big data, anche se limitato ad alcuni ambiti specifici (NdR: gestione frodi, analisi indicatori azionari e di comportamento della clientela, …)’. Il solco, comunque, è ormai tracciato.
Lo si intuisce dalla ricerca di nuove competenze e di nuovi modelli di governance, che iniziano ad affacciarsi tra le aziende più sensibili. Se i CIO sono ancora i principali riferimenti per il controllo e la gestione dei sistemi di analytics, le nuove funzioni di chief data officer e di data scientist, iniziano ad affacciarsi nell’ambito delle strutture organizzative, forti di specifiche competenze, per esempio, nella gestione di team multifunzionali o nella modellazione di problemi complessi.
Anche le startup innovative stanno facendo la loro parte in un mercato dalle grandi potenzialità di sviluppo. ‘Con l’Osservatorio – conclude Piva – abbiamo censito quasi 500 startup internazionali, operative sul fronte dei big data e della business intelligence; circa il 50% di queste propongono soluzioni in grado di analizzare sia i dati prodotti da fonti interne alle aziende, che quelli provenienti da fonti esterne’. Le aree presidiate riguardano la sfera delle infrastrutture (elaborazione, memorizzazione e analisi dei dati), delle tecnologie analitiche (piattaforme per l’estrazione e la visualizzazione grafica dei dati, strumenti per l’analisi dei social e delle informazioni relative alla geolocalizzazione degli utenti) e, infine, delle applicazioni (piattaforme di analisi dati per funzioni specifiche come il marketing, la sicurezza, la finanza, …).
