Gli ultimi anni hanno visto una forte evoluzione del mercato dei Big Data Analytics: un mercato che, secondo le stime dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, nel 2019 solo in Italia ha raggiunto un valore di oltre 1,7 miliardi di euro, con un tasso di crescita del 23% rispetto al 2018 e oltre il doppio rispetto al 2015. Cresce sempre di più infatti nelle organizzazioni la consapevolezza che una strategia di gestione dei dati di tipo data-drivenness porti a migliori risultati di business, in quanto capace di estrarre dalle informazioni “valore” utile per indirizzare le decisioni organizzative.
In questa direzione sembra muoversi anche la Commissione Europea con l’adozione dell’European Strategy for Data, iniziativa che, partendo dal presupposto che i dati costituiscono l’elemento chiave della trasformazione digitale, mira a sviluppare una cultura del data management per consentire il miglior uso possibile dei dati digitali a vantaggio della società e dell’economia europea. Un approccio organizzativo di tipo data-drivenness è diventato quindi un imperativo più che un obiettivo per le aziende, al fine di mantenere ed accrescere la propria competitività.
Ma quali sono i prossimi passi dell’innovazione in ambito Big Data? Secondo Gartner, le principali evoluzioni in corso nell’ambito dei Big Data Analytics si possono riassumere nei seguenti 10 trend:
- AI (Intelligenza Artificiale) più veloce, intelligente e responsabile: si stima che entro la fine del 2024 l’utilizzo di infrastrutture di AI da parte delle imprese aumenterà di 5 volte. Un’AI più responsabile renderà possibile una migliore collaborazione uomo-macchina e porterà a una maggiore trasparenza, essenziale per proteggere le organizzazioni da decisioni sbagliate. Ad esempio, nell’attuale contesto di epidemia Covid-19, tecniche di AI come ML (Machine Learning) e NLP (Natural Language Processing, strumento che rende possibile effettuare query tramite ricerca vocale) stanno fornendo un valido supporto nella previsione sulla diffusione del virus e sull’efficacia delle contromisure.
- Declino delle Dashboard: data stores dinamici sostituiranno via via le dashboard in utilizzo, consentendo agli utenti di accedere in modo sempre più veloce alle informazioni.
- Decision Intelligence: entro il 2023, il 33% delle grandi organizzazioni avrà analisti dedicati alla decision intelligence, la quale, abbracciando molteplici discipline tra cui decision management e decision support, fornisce una serie di strumenti atti ad aiutare il management nel mettere a punto, eseguire e monitorare modelli decisionali.
- Uso di “X analytics”: con il termine “X analytics” Gartner fa riferimento a una vasta gamma di contenuti strutturati e non, come text analytics, video analytics, audio analytics, che, uniti a tecniche di AI ed altri strumenti, possono supportare decisioni in svariati ambiti.
- Augmented Data Management: tramite l’utilizzo di tecniche di ML e AI l’Augmented Data Management consente di ottimizzare efficienza e produttività delle operazioni di gestione dati, aumentandone l’automazione.
- Cloud: diventa sempre più essenziale per le aziende l’utilizzo dei servizi di Cloud pubblico, il quale fornisce capacità di calcolo, di storage, piattaforme di sviluppo e software ready-to-use in grado di facilitare le attività di analisi dei dati, consentendo al tempo stesso di ottimizzare i costi.
- Collisione di Data e Analytics: questi due mondi, tradizionalmente considerati distinti e separati, tendono a convergere sempre di più. Ciò porterà a ripensare agli strumenti utilizzati, ai ruoli e ai processi, che dovranno prevedere una maggiore collaborazione tra le due funzioni.
- Data marketplace: entro il 2022, il 35% delle grandi organizzazioni sarà o venditore o acquirente di dati tramite mercati di dati online formali, rispetto al 25% nel 2020.
- Blockchain in Data e Analytics: si stima che entro il 2021 gran parte delle tecnologie di blockchain sarà sostituita da strumenti relativi a DBMS (Database Management Systems).
- Relazioni: Entro il 2023, le graph technologies, che consentono di esplorare in modo intuitivo le relazioni tra i dati, faciliteranno i processi di decision making nel 30% delle organizzazioni di tutto il mondo.
In conclusione, possiamo supporre che in un contesto sempre più incerto ma caratterizzato al tempo stesso dalla disponibilità di strumenti sempre più innovativi, il mercato dei Big Data Analytics non può che continuare a crescere, confermando il trend positivo degli scorsi anni e accrescendo sempre di più il valore apportato alle imprese.