Tendenze e prospettive future nella Data Science

L’analisi dei dati, e più in generala la Data Science, è un campo in rapida evoluzione, con nuove tecniche, strumenti e metodologie che emergono costantemente. Sta diventando un’arma imprescindibile per le aziende che mirano a ottenere un vantaggio competitivo. I dati di mercato confermano il notevole successo della Data Analysis nel contesto aziendale.

Gli esperti del settore, infatti, prevedono che il mercato Data Science raggiungerà un valore di 695 miliardi di dollari entro il 2030. Gli investimenti nell’elaborazione dei dati, nell’analisi predittiva e nell’Intelligenza Artificiale (AI) sono infatti in continua crescita.

Anche in Italia le aziende sono sempre più interessate, in un mercato che ha raggiunto il valore di 2,41 miliardi di euro nel 2022 e di 2,85 miliardi di euro nel 2023[1].

Scorri l’articolo per scoprire le ultime tendenze che stanno modellando il futuro dell’analisi dei dati.

Big Data

I Big Data sono grandi quantità di dati che vengono generati da molteplici  fonti eterogenee, come i social media, i sensori di dispositivi connessi, i sistemi di pagamento, e così via. Questi possono essere utilizzati per identificare nuove opportunità, ottimizzare i processi interni, migliorare le decisioni aziendali e creare nuovi prodotti, servizi e modelli di business innovativi.

A prova della loro rilevanza nel mercato, l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico riporta che nel 2023 la spesa delle aziende italiane in infrastrutture, software e servizi per la gestione e analisi dei Big Data è cresciuta del +18%, raggiungendo il valore di 2,85 miliardi di euro[2].

Ma in che ambiti possono essere sfruttati?

Uno dei modi più significativi in cui i Big Data stanno trasformando i business model è attraverso la servitizzazione. Aziende industriali e di altre branche stanno sempre più spostando l’attenzione dalla mera vendita di un prodotto al fornire servizi che rispondano alle esigenze dei clienti, in modo personalizzato e mirato. Grazie ai dati raccolti da dispositivi connessi IoT (Internet of Things) e altre fonti, è possibile ricevere informazioni preziose sui comportamenti e le preferenze dei clienti o consumatori, consentendo alle aziende di anticipare le loro esigenze e fornire servizi su misura.

Ad ogni modo, l’utilizzo di Big Data non si limita a un particolare settore, ma ha un’ampia applicabilità in tutti i campi economici. Dalle imprese di retail al mondo bancario, dalle industrie manifatturiere ai fornitori di servizi, i dati raccolti consentono di ottimizzare i processi interni, migliorare l’esperienza del cliente e prendere decisioni basate su evidenze concrete. Ogni settore può trarre vantaggio da approcci data-driven che portano a una maggiore competitività e adattabilità al mercato.

La capacità di raccogliere, analizzare e trarre valore dai dati ha dimostrato di essere fondamentale per l’innovazione, la sostenibilità e la crescita economica. Dunque, le aziende che sanno cogliere appieno il potenziale dei Big Data avranno un vantaggio competitivo significativo nell’era digitale e nell’economia globale[3].

Automazione dell’analisi dei dati

Le aziende prendono sempre più decisioni affidandosi alla grande mole di dati a loro disposizione. Per farlo però è necessario effettuare un’analisi puntuale che richiede tempo e risorse, ecco perché si affidano all’automatizzazione, un processo che ottimizza i tempi e migliora l’efficienza, permesso da strumenti di analisi sempre più sofisticati.

A sostegno di questo trend, il rapporto del McKinsey Global Institute[4], sosteneva già nel 2019 che l’automazione dei dati può ridurre le spese operative fino al 60%, risparmiando sia il tempo che le risorse impiegate.

Grazie alle costanti evoluzioni, l’automazione viene applicata a sempre più ambiti e, come è emerso dal sondaggio condotto da Gartner Inc. nel 2021, l’80% dei dirigenti delle organizzazioni ritiene che l’automazione possa essere applicata a qualsiasi decisione aziendale[5].

Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale sta assumendo un ruolo sempre più centrale nell’analisi dei dati, fornendo alle aziende potenti strumenti per individuare modelli nascosti e informazioni di valore. Grazie a questa tecnologia, le aziende possono automatizzare varie attività, migliorando l’accuratezza e la velocità dei processi di analisi, e individuare nuove tendenze nei dati. Ad esempio, possono impiegare l’AI per automatizzare il processo di data entry, identificare i clienti a rischio di abbandono e prevedere la domanda di prodotti e servizi.

Nel corso del 2022, le imprese italiane hanno rafforzato gli investimenti in soluzioni e servizi legati all’AI. In termini numerici, alla fine dello stesso anno la spesa in questo settore tecnologico si è attestata sui 500 milioni di euro, in aumento del 32,4% rispetto al 2021, anno che aveva visto una grande ripresa dopo il rallentamento degli investimenti causato dall’emergenza sanitaria.

Mentre, nel 2023, in Italia si è verificato un aumento del 52%, portando il valore a 760  milioni di euro. La maggior parte degli investimenti è stata indirizzata verso soluzioni per l’analisi e l’interpretazione di testi per la ricerca semantica, la classificazione, la sintesi e l’esplicazione di documenti, oltre che per gli agenti conversazionali tradizionali[6].

Ma questa tendenza è destinata a crescere ulteriormente, infatti, le previsioni di crescita per il mercato italiano dell’AI sono sorprendenti.

Anche IDC sostiene che le piattaforme di AI registreranno un rapido sviluppo con un CAGR quinquennale del 42,8%, alimentando prospettive di crescita significative per il futuro[7].

Analisi predittiva

L’analisi predittiva rappresenta un approccio sofisticato che utilizza dati, algoritmi statistici e metodologie di Machine Learning per effettuare previsioni riguardanti la probabilità di eventi futuri, basandosi sull’analisi di dati storici. Questo approccio va oltre la comprensione di ciò che è accaduto in passato, mirando a una valutazione migliore di ciò che accadrà nel futuro.

Oggi, sempre più organizzazioni si avvalgono dell’analisi predittiva per ottenere informazioni di valore e guadagnare vantaggio competitivo perché può aiutare le aziende a prevedere le tendenze del mercato, a prevenire i problemi prima che si verifichino e a sfruttare le opportunità emergenti. Essa ha quindi lo scopo di rendere i dati più utili e significativi, fornendo previsioni e informazioni proattive per prendere decisioni migliori e ottimizzare le strategie aziendali.

Secondo gli esperti di Markets and Markets, la dimensione globale del mercato dell’analisi predittiva mercato potrebbe valere circa 28,1 miliardi di dollari entro il 2026[8].

Mentre, secondo un’indagine svolta da Allied Market Research , è previsto che entro il 2027 il settore dell’analisi predittiva sempre su scala mondiale raggiungerà un valore di circa 35,45 miliardi di dollari, con un CAGR stimato al 21,9%[9].

Al livello locale, invece, secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico, il 68% delle PMI italiane sta sperimentando attività nel campo delle analisi predittive,  un numero leggermente inferiore rispetto a quelle coinvolte nell’analisi descrittiva (74%)[1].

Data Visualization

La visualizzazione dei dati è un altro trend importante, poiché gli strumenti di visualizzazione rendono più facile per gli utenti comprendere le informazioni complesse e identificare i modelli e le tendenze.

Ad esempio, l’analisi visiva può essere utilizzata per rappresentare i dati sulle vendite, il comportamento dei clienti e la concorrenza, consentendo alle aziende di prendere decisioni più informate.

In sintesi, la visualizzazione dei dati può essere utilizzata per:

  • Identificare tendenze e modelli nei dati;
  • Confrontare diversi set di dati;
  • Comunicare informazioni complesse a un pubblico ampio;
  • Prendere decisioni migliori basate sui dati.

La crescita del Data Visualization è confermata dal fatto che le licenze software di Data Visualization & Reporting, sono strumenti ad oggi presenti nel 57% delle imprese (+8% rispetto al 2022) e rappresentano una delle principali voci di spesa per le PMI[1].

Privacy e sicurezza dei dati

Nell’epoca digitale, in cui la valorizzazione dei dati gioca un ruolo sempre più cruciale, emergono due aspetti imprescindibili: la privacy e la sicurezza delle informazioni. Questi temi rappresentano un trend di rilievo, in quanto influenzano direttamente la fiducia dei consumatori, la conformità legale e la reputazione delle aziende.

La crescente consapevolezza dei consumatori sulla protezione dei dati personali e le regolamentazioni sempre più stringenti hanno posto la privacy come una preoccupazione primaria; dunque, le aziende devono adottare misure adeguate a garantire la sicurezza dei dati e proteggerli dalle minacce informatiche.

La Data Valorization coinvolge la raccolta, l’analisi e l’utilizzo dei dati per ottenere insight, prendere decisioni informate e migliorare l’efficienza aziendale, tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale dei dati, è essenziale garantire la sicurezza e la protezione delle informazioni dai rischi di violazioni, accessi non autorizzati, furti di dati e altre minacce informatiche.

Dunque, il valore effettivo dei dati può essere realizzato solo attraverso un’attenta gestione della sicurezza, garantendo che le informazioni siano trattate in modo responsabile, protette da minacce e utilizzate in modo trasparente per il vantaggio dell’azienda e dei suoi clienti.

Noi di RES, rimaniamo al passo con le ultime tendenze nell’analisi dei dati, utilizziamo le tecnologie più recenti e innovative per fornire ai nostri clienti soluzioni di valorizzazione dei dati che siano efficaci, efficienti e all’avanguardia.

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