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I Big Data in Italia. Opportunità per le aziende

Nel mondo l’uso dei Database e Business Analysis stanno cambiando radicalmente il modo di fare business. Cosa accade per i Big Data in Italia?

I Numeri dei Big Data in Italia.

Ogni tre anni, il volume di dati trasmessi ed analizzati raddoppia. Una marea di informazioni si riversa nei database delle aziende dalle piattaforme digitali, dalle applicazioni di realtà virtuale, e da miliardi di telefoni cellulari. La possibilità di memorizzare i dati (data storage) è esplosa, mentre il costo della loro archiviazione si è ridotto progressivamente.

Solo in Italia, il mercato dei “grandi numeri” ha raggiunto nel 2018 un valore 1,393 miliardi di euro, in crescita del 26% rispetto all’anno precedente (fonte Big Data & Business Analytics di Osservatori.net ).

Il Futuro

I Business Analist hanno oggi a disposizione strumenti con volume di dati ed una potenza di calcolo senza precedenti. La diretta conseguenza di questo nuovo modello di Business è il proliferare di algoritmi sempre più sofisticati e precisi con un’analisi predittiva sempre maggiore.

I settori in cui ci si attende nei prossimi anni un impatto crescente sono:

  1. Trasporti e servizi basati sulla geolocalizzazione,
  2. Healthcare
  3. Retail banking
  4. Ecommerce e Dynamic Pricing (vedi articolo sull’evoluzione del “prezzo dinamico”)

Si stima che entro il 2030 il 15-20% dei trasporti di persone potrebbe avvenire attraverso le piattaforme di ride sharing e car sharing. Nell’healthcare, invece, l’impatto dei big data potrebbe ridurre i costi della sanità di almeno 2 mila miliardi di dollari solo negli Stati Uniti e nel retail banking l’impatto potrebbe essere compreso tra i 110 e 170 miliardi di dollari.

Insomma, i big data possono sconvolgere intere industrie e far nascere o scomparire interi settori. Per questo già oggi, la domanda che le aziende dovrebbero porsi è come integrare i dati in termini Strategici, di innovazione di prodotti e di processi. Per riposizionarsi, le aziende dovrebbero attivare nuovi sistemi di analisi dei dati nella propria visione strategica e usarli per prendere decisioni migliori e più rapide.

Non è un caso che si guarda con sempre maggiore interesse a quelle aziende del settore IT che hanno un business model  fondato sui big data e sugli analytics (Uber, Airbnb, Snapchat, BlaBlaCar, Spotify), non tanto per il potenziale economico quanto per la capacità di utilizzare al meglio la base dati a loro disposizione.

La sfida per le aziende Italiane

In tutto questo processo di profondo cambiamento quali sono le sfide per le aziende italiane?

  1. Il primo obiettivo, a nostro parere, sta nell’incorporare i dati e l’analisi degli stessi nella visione strategica dell’azienda.
  2. Il passo successivo è quello di sviluppare nuovi processi di business.
  3. Scegliere aree, numeri e modelli utili alla propria azienda e al proprio business. Spesso avere a disposizione molti dati ma non sapere come usarli rappresenta un limite per molte aziende italiane.
  4. Ripensare i modelli e le strategie aziendali che parta dalla proprietà, si articoli tramite il Management e trovi applicazione in tutte le iniziative della società.

In tutto questo le persone continuano ad avere un ruolo centrale. Non a caso i percorsi di studio sui “Data Analisys” sono quelli che offrono maggiori prospettive di lavoro così come il recruiting di professionisti che siano in grado di analizzare i dati e integrarli nella strategia di business.

In questo senso gli Stati Uniti fanno “scuola” con la crescita di corsi universitari volti a formare i cosiddetti “Data Scientist”, che porteranno un aumento dell’offerta del 7% all’anno, per far fronte ad una crescita della domanda sarà del 12% annuo, che genererà un gap di 250.000 figure professionali.

E l’Italia? Sempre da Osservatori.net è stata realizzata un’analisi condotta nel 2018 sulle offerte di lavoro pubblicate su Linkedin. Come prerequisito essenziale per un Data Scientist emerge la capacità di utilizzare almeno un linguaggio di programmazione (richiesto nel 74% delle offerte), in particolare R o Python. Nel 62% dei casi è invece richiesta la capacità di sviluppare e implementare algoritmi di Machine Learning.

Confrontando questo dato con le competenze già diffuse oggi nelle aziende è prevedibile un importante incremento di queste skills nei prossimi anni. La capacità di comunicare e presentare i risultati agli utenti di business è infine segnalata nel 36% delle offerte analizzate.

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