Analisi predittiva, data mining, analytics sempre più avanzati: oggi le opzioni per estrarre valore dai dati per ottenere insight indispensabili per il business sono sempre più numerose. E in continua evoluzione, grazie anche alle applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa. Ma quali sono oggi gli obiettivi strategici che le aziende intendono perseguire con l’utilizzo delle soluzioni big data e analytics? E fino a che punto l’AI generativa sta cambiando anche questo settore?
Autore: Redazione ImpresaCity
Analisi predittiva, data mining, analytics sempre più avanzati: oggi le opzioni per estrarre valore dai dati per ottenere insight indispensabili per il business sono sempre più numerose. E in continua evoluzione, grazie anche alle applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa. Ma quali sono oggi gli obiettivi strategici che le aziende intendono perseguire con l’utilizzo delle soluzioni big data e analytics? E fino a che punto l’AI generativa sta cambiando anche questo settore? Lo Speciale di questo mese intende approfondire questi aspetti, approfondendo metodologie, soluzioni e piattaforme tecnologiche attraverso cui le aziende oggi possono analizzare e sfruttare i Big Data per prendere decisioni aziendali strategiche.
Inquadrando lo scenario attuale del mercato, Carla La Croce, Research Manager, Data & Analytics di IDC, sottolinea che “in Europa, la spesa in Big Data and Analytics nel 2025 è prevista attestarsi a oltre il 20% sul totale globale, raggiungendo quasi i 100 miliardi di dollari. Con una crescita media attesa tra il 2024 e il 2028 del 17,6%, la spesa europea in ambito Big Data and Analytics è trainata dalla componente software e dai servizi correlati, in particolare quasi il 50% della domanda europea è per soluzioni di data management, come per esempio End-User Query Reporting, and Analysis Tools; Nonrelational Analytic Data Stores; Relational Data Warehouses, per citarne alcune”.
Guardando dal lato dei vendor, sempre IDC evidenzia che “nell’ambito software si distinguono aree quali ‘Business Intelligence and Analytics Tools and Platforms’, in cui i maggiori fornitori fra i tanti sono Google, Microsoft, Palantir, Salesforce, SAP e SAS; e le soluzioni di ‘Analytic Data Management and Integration Platforms’, in cui troviamo, per esempio, AWS, Google, Microsoft, Oracle, SAP e Snowflake. Ma si tratta di un mercato vasto, includendo anche applicazioni di Performance Management and Analytic”.
Oggi il panorama dei big data e analytics si sta evolvendo rapidamente: “tutti i grandi attori del mercato stanno potenziando le proprie soluzioni integrando funzionalità di intelligenza artificiale e analisi in tempo reale”, spiega Carla La Croce, sottolineando che “questi sviluppi mirano a incorporare l’intelligenza artificiale e l’analisi direttamente all’interno delle loro piattaforme, per rispondere alle esigenze in continua evoluzione dei diversi settori industriali. Infatti, il mercato è spinto dalla crescente domanda di decisioni basate sui dati e dall’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning, intelligenza artificiale generativa e da ultimo Agentic AI”.
Queste integrazioni stanno “rivoluzionando l’efficienza operativa, automatizzando compiti complessi e fornendo raccomandazioni intelligenti: le organizzazioni adottano sempre più piattaforme basate sul cloud che semplificano l’integrazione dei dati e automatizzano i flussi di lavoro”, prosegue Carla La Croce, aggiungendo che “molte sono le sfide che le aziende devono affrontare, dall’utilizzo allo scambio, alla governance e alla privacy dei dati. Stabilire solidi framework di governance dei dati è fondamentale per garantire la qualità, l’integrità e un uso responsabile dei dati. Le organizzazioni devono definire politiche chiare per la protezione dei dati e della privacy, implementare misure di cybersicurezza efficaci e dare priorità alla qualità dei dati”.
Una delle caratteristiche principali del mercato europeo è la grande spinta data dall’Unione Europea che negli ultimi anni sta promuovendo un quadro normativo completo per rafforzare la governance dei dati, la trasparenza e la sostenibilità nel contesto digitale e industriale, attraverso la European Data Strategy, fa notare IDC: “iniziative chiave come l’EU Data Act, l’EU Digital Product Passport e la Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) sono al centro di questa trasformazione”.
Queste misure sono destinate a “ridefinire le modalità di accesso, condivisione e rendicontazione dei dati, con le aziende europee chiamate a soddisfare aspettative crescenti in termini di trasparenza della supply chain e reporting di sostenibilità, con potenziali impatti sui processi operativi e sulle dinamiche competitive. In questo modo, l’Europa mira a costruire un mercato Europeo dei dati, i cosiddetti European Dataspaces, favorendo lo scambio fra stati e fra settori, da un lato favorendo l’innovazione, e dall’altro dando priorità al controllo sui dati, sbloccando il loro alto potenziale”, conclude Carla La Croce.
Nelle pagine che seguono, le risposte alle nostre due domande:
1 - In che modo le soluzioni evolute di data analytics possono aiutare le aziende a estrarre sempre più valore dai loro dati?
2 - Quali sono i principali cambiamenti apportati dall’utilizzo dell’AI generativa in ambito analytics?