Dai 96,3 miliardi di dollari del 2021 a 378,7 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita annuale composto (Cagr) del 16,43%: è un vero boom quello che sembra destinato ad investire il mercato delle piattaforme di data science, secondo le previsioni tracciate da qui alla fine del decennio da Precedence Research nel suo report “Data science platform market”.
Le piattaforme di data science, grazie all’offerta di strumenti open source, alla loro flessibilità e scalabilità, nonché alla capacità di allinearsi con diverse architetture di dati e di supportare il controllo della versione corrente, oggi sono sempre più utilizzate. Ma l’approccio che le guida si sta rapidamente evolvendo, sostenuto anche dai progressi tecnologici che stanno avvenendo rapidamente a causa di maggiori investimenti in ricerca e sviluppo. Alla base del loro successo c’è la necessità di dotare le aziende di una tecnologia in grado di incrementare la produttività e l’efficienza: un’opportunità accelerata dal crescente utilizzo di tecnologie come l’intelligenza artificiale (AI), il machine learning (ML) e l’Internet delle cose (IoT). Le piattaforme di data science, in questo quadro, supportano l’operatività con funzioni di apprendimento automatico e analisi avanzata, offrendo ai data scientist la possibilità di creare metodi, trarre conclusioni dai dati e condividere tali esperienze.
Così crescerà il mercato da qui al 203o
Secondo Precedence Research, la crescita del mercato delle piattaforme di data science sarà guidata da una serie di tendenze.
Innanzitutto, durante il periodo di previsione l’espansione sarà alimentata dallo sviluppo di tecnologie di big data e dall’importanza della raccolta e dell’utilizzo dei dati per il processo decisionale. Inoltre, durante tutto il periodo di proiezione, si prevede che il mercato avrà una forte crescita grazie all’uso di soluzioni e servizi basati su cloud e al targeting di mercati in crescita e inesplorati.
A ciò va aggiunto che la “scienza dei dati” non è più una spesa facoltativa per le aziende che attraversano la trasformazione digitale. Negli ultimi dieci anni, si sono visti casi di aziende che hanno utilizzato con successo modelli predittivi ogni tre mesi per distribuire offerte di marketing a circa il 10% della loro base di clienti. Ma nell’attuale contesto di mercato le cose cambiano, e le aziende sono tenute a fornire consulenza in tempo reale non solo al 10% ma al 100% dei propri clienti. Inoltre, l’approccio si sta sempre più estendendo anche ad altre divisioni funzionali, tra cui vendite, operazioni, produzione e risorse umane.
Infine, le piattaforme di data science che supportano lo sviluppo, la formazione, il ridimensionamento e l’implementazione di modelli di machine learning (ML) sono necessarie con l’aumento dell’uso del machine learning stesso. Le innovazioni nella scienza dei dati e nella gestione dei dati sono guidate anche dall’apprendimento automatico e dall’intelligenza artificiale.
Piattaforme restano leader, ma servizi verso la crescita
Analizzando i singoli componenti, il segmento delle piattaforme ha guidato il mercato con una quota di mercato dell’83% nel 2021 e si prevede che continuerà a dominare il mercato per tutto il periodo previsto. Questo perché sempre più piccole e medie imprese utilizzano piattaforme di data science (Pmi). Le aziende si stanno muovendo verso l’automazione e la digitalizzazione, che accelerano l’uso di big data e si traducono in procedure aziendali più complesse. In tutto questo, richiedono una tecnologia all’avanguardia che consenta loro di acquisire informazioni istantanee su enormi pool di dati: le piattaforme di data science consentono quindi loro di acquisire nuovi clienti e ottimizzare le operazioni aziendali.
Nonostente ciò, da qui alla fine del decennio Precedence Research prevede che la categoria dei servizi aumenterà al tasso più rapido. Alcuni dei servizi offerti da note aziende del settore sono la formazione, la consulenza, l’implementazione, l’integrazione, la manutenzione e il supporto. Sempre più aziende sono alla ricerca di metodi per incorporare piattaforme di data science nei loro ambienti di lavoro al fine di beneficiare di una maggiore produttività ed efficienza. Di conseguenza, questi servizi sono sempre più utilizzati per incorporare con successo la tecnologia nei loro ambienti attuali.
A marketing e vendite la “parte del leone”
Il segmento che ha generato il maggior reddito nel 2021, con oltre il 35%, è stato il marketing e le vendite. Il dato, nonché il conseguente aumento del ritorno sull’investimento (Roi), è dovuto alla capacità che quest’area ha dimostrato nell’utilizzare la scienza dei dati per ottenere informazioni più approfondite sull’acquirente e allocare il budget di marketing di conseguenza. Oltre a ciò, aspetti come il minor rischio finanziario causato da calcoli accurati delle spese, una produzione di reddito più prevedibile e una migliore esperienza del cliente hanno contribuito a determinare il successo delle piattaforme.
Ma le piattaforme di data science vengono utilizzate anche dal settore della logistica per semplificare la procedura della catena di approvvigionamento. In questo quadro aiutano a trarre conclusioni dalle informazioni raccolte sui trasporti, l’inventario delle scorte e tutto il resto, e quindi aiutano a individuare le tendenze che hanno un’influenza sull’intera catena di approvvigionamento. Le piattaforme, inoltre, vengono utilizzate anche dai settori finanziario e contabile per ottenere più valore dai dati. La tecnologia viene utilizzata da Cfo, società di contabilità e altri per migliorare le proprie capacità di analisi e governance dei dati.
Nel Bfsi il maggior fatturato, ma pronto il boom in Sanità
Con quasi il 20% delle vendite totali nel 2021, la categoria Banking, financial services and insurance (Bfsi) ha registrato la quota di fatturato maggiore. Durante il periodo di analisi, Precedence Research prevede che la categoria sanitaria si espanderà. L’imaging medico è infatti uno degli usi più popolari della piattaforma e la rapida adozione della tecnologia da parte del segmento potrebbe essere attribuita a una forte enfasi sul miglioramento dei servizi sanitari.
Le piattaforme vengono utilizzate anche dai settori IT e delle telecomunicazioni per aumentare la produttività e l’efficienza, dal momento che aiutano a rimuovere noiose attività operative e offrono analisi più approfondite dei dati raccolti da varie fonti. La rapida adozione della tecnologia nel settore della vendita al dettaglio e dell’e-commerce, poi, è facilitata da scelte basate su modelli effettuate utilizzando tecnologie di apprendimento automatico. Si prevede che il maggiore utilizzo della piattaforma per migliorare il lavoro e l’efficienza operativa porterà a una crescita nel settore manifatturiero nel prossimo futuro.
L’implementazione più affidabile è l’on-premise
Secondo il report, oggi le aziende utilizzano la strategia di implementazione on-premise della piattaforma di data science principalmente in settori verticali altamente regolamentati, tra cui Bfsi, sanità e produzione. Inoltre, si prevede che l’approccio di implementazione on-premise sarà sempre più scelto dalle grandi aziende con adeguate risorse IT. Per utilizzare le tecnologie basate su cloud, invece, le aziende devono acquistare una licenza o una copia.
Usa al primo posto, ma Apac destinata a sviluppare la domanda maggiore
Nel 2021, il 36% del reddito globale proveniva dal Nord America. Questo perché i principali partecipanti al mercato si stanno concentrando sempre più sul continuo sviluppo di queste piattaforme: ad esempio, l’introduzione di una piattaforma di data science basata su cloud è stata annunciata dalla società tecnologica Oracle nel febbraio 2020.
Nel 2021, il mercato europeo ha registrato la seconda quota più alta. Man mano che cresce l’uso della trasformazione digitale basata sui dati, sempre più aziende nell’area stanno implementando la tecnologia per stimolare lo sviluppo. L’area Apac fornisce prospettive di mercato interessanti per i fornitori di soluzioni e servizi, con diverse potenzialità in Giappone, Cina e India. Si prevede che l’Asia Pacifico (Apac) diventerà l’area con la domanda in più rapida crescita di software e servizi di data science nel corso del periodo di previsione a causa di una struttura economica basata sulla tecnologia in rapida espansione.
