Ricerca PoliMi: il mercato italiano dei big data raggiunge i 4,1 mld di euro
Redazione InnovationCity Un quarto del mercato del Data Management & Analytics è per infrastrutture e soluzioni di GenAI. Tra i settori, crescono a ritmi più elevati servizi (+27%), banche (+22%), assicurazioni e manifattura (+21%).
Cresce ancora il mercato del Data Management & Analytics in Italia e sfora la soglia dei 4 miliardi di euro. Eppure, oggi ancora poche aziende sono davvero pronte a sfruttare i benefici della valorizzazione dei dati per l’intelligenza artificiale, a causa di architetture dati inadeguate o assenza di una governance chiara su dati e processi.
Nel 2025 la spesa delle organizzazioni italiane in infrastrutture, software e servizi connessi alla gestione e analisi dei dati crescerà del 20%, evidenziando un trend in linea con gli scorsi anni, per toccare un valore di mercato di 4,1 miliardi di euro. Nel dettaglio, a trainare la spesa è la componente di Business Intelligence e Data Science (+27%), in cui troviamo sia nuove applicazioni di AI e Generative AI in logica progettuale sia soluzioni di GenAI pronte all’uso, messe a disposizione ad una larga fetta di dipendenti delle organizzazioni. Queste ultime, spesso utilizzate in ambito coding e analisi dati, pesano circa il 5% del totale valore di mercato.
Tuttavia, 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. Nella Data Science, si registra un grande fermento, ma oltre un quarto delle grandi aziende italiane non ha ancora avviato alcun progetto di Advanced Analytics.
Sono alcuni dei risultati della ricerca dell'Osservatorio Big Data & Business Analyticsdel Politecnico di Milano.
“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 ed 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’Intelligenza Artificiale 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”.
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