Il filone della big data analytics, insieme all'apporto dell’intelligenza artificiale, sta trasformando il mondo delle imprese, cambiando il modo di prendere decisioni, di effettuare scelte strategiche e di gestire i processi. L’evoluzione tecnologica e digitale, infatti, consente alle imprese di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, estrapolando insight preziosi che guidano l'ottimizzazione delle risorse, la gestione dei rischi e la personalizzazione delle offerte ai clienti.
La capacità di sfruttare concretamente i benefici della big data analytics non è più un'opzione, ma una necessità imprescindibile per rimanere competitivi in un mercato che è sempre più dinamico e complesso. In questo scenario guidato dall’intelligenza artificiale emergono nuove competenze fondamentali, come la data science e il machine learning, essenziali per gestire e valorizzare i dati in modo efficace.
Cos’è la big data analytics e che ruolo ha nello sviluppo delle aziende
Quando si parla di big data analytics si intende l'insieme di processi e tecniche utilizzate per analizzare grandi volumi di dati per individuare correlazioni, trend di mercato, informazioni nascoste e preferenze dei consumatori. Grazie al sempre più frequente utilizzo degli algoritmi di intelligenza artificiale e dei sistemi di machine learning, le organizzazioni sono in grado di prendere decisioni più informate e strategiche, basandosi su dati e informazioni.
Oggi la capacità di elaborazione dei big data offerta dal cloud computing rende accessibile la big data analytics non solo alle grandi aziende ma anche alle PMI, democratizzando l'uso di queste tecnologie. Dal settore manifatturiero al retail, fino alla sanità , all’energia e alle assicurazioni, le aziende possono prevedere e rispondere proattivamente ai cambiamenti del mercato, ottimizzare i processi e migliorare l’efficienza operativa. L'analisi avanzata dei dati è quindi diventata – in un momento storico governato dalle dinamiche del digitale – un fattore critico per il successo, consentendo alle imprese di generare valore aggiunto.
Gli investimenti in analisi dati aumentano la competitivitÃ
Il contesto industriale italiano, già caratterizzato da un’elevata efficienza, ha ancora ampi margini di miglioramento in termini di applicazioni nell’analisi dati e nel machine learning. Secondo l’Osservatorio Big Data Analytics del Politecnico di Milano, la spesa delle aziende italiane in infrastrutture e in software e servizi per la gestione e l'analisi dei dati ha registrato nel 2023 una crescita del 18% rispetto al 2022, raggiungendo i 2,85 miliardi di euro. Nonostante ciò, la maggior parte delle aziende fatica ancora a comprendere pienamente i benefici che derivano da un uso efficace dei dati. Investire nei sistemi di analisi è diventato un terreno di competizione fondamentale: le aziende che trascurano questa opportunità rischiano di subire un rapido declino, perdendo terreno a favore di competitor più innovativi, che sfruttano l'analisi dei dati per migliorare processi, aumentare i margini e conquistare nuove quote di mercato. Investire in soluzioni basate sull’IA consente non solo di ottenere migliori risultati economici, ma anche di progredire in termini di sostenibilità ambientale e sicurezza sul lavoro.
Il business diventa data-driven
Adottare strategie data-driven significa basare i processi decisionali sulle informazioni estratte dai dati, superando le tradizionali decisioni basate sul pensiero individuale o sull'esperienza. Questa trasformazione richiede una revisione dei modelli di governance e lo sviluppo di competenze trasversali in ambiti come la business analytics e l'IT. Ovviamente ciò implica la necessità di una buona preparazione e pulizia dei dati, essenziali per garantire la qualità delle analisi ed evitare errori di valutazione o di sviluppare modelli predittivi non funzionali allo scopo.
Una buona data strategy, allineata agli obiettivi di business, è necessaria per valorizzare i dati e supportare l’adozione di una cultura data-driven. In questo scenario, l’utilizzo di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e il machine learning è fondamentale per correlare dati e variabili, identificando modelli che possano guidare il business verso nuove opportunità . La varietà dei dati, inoltre, richiede non solo una modernizzazione dei sistemi IT, ma anche una formazione adeguata per garantire che i collaboratori possano sfruttare appieno le potenzialità offerte dalle nuove tecnologie.
I campi di applicazione della big data analytics
La big data analytics ha un impatto profondo sulla gestione aziendale e sullo sviluppo dei processi, trasformando il modo in cui le imprese operano e prendono decisioni. L'analisi dei big data consente di migliorare l'efficienza operativa, ottimizzare la gestione dei rischi e personalizzare l'offerta ai clienti. Per esempio, la manutenzione predittiva permette di prevenire i malfunzionamenti intervenendo solo quando necessario, riducendo i costi rispetto ai metodi tradizionali. In ambito marketing, i dati raccolti dai siti web aziendali possono essere utilizzati per identificare nuovi potenziali clienti e sviluppare sistemi di raccomandazione per il cross-selling. In modo analogo, nel settore sanitario i dati ricavati dagli smartwatch offrono la possibilità di monitorare in tempo reale i parametri vitali, migliorando l'assistenza medica.
La big data analytics, inoltre, supporta le aziende nella gestione del mercato e nella comprensione delle esigenze dei clienti, utilizzando le informazioni raccolte per sviluppare nuove soluzioni e mantenere un vantaggio competitivo. Una revisione sistematica sulla relazione tra big data e settore assicurativo ha evidenziato come l'integrazione di tecnologie avanzate come il machine learning e l'intelligenza artificiale sia fondamentale per gestire l'enorme mole di dati generati nel settore, ottimizzando i processi e migliorando l'efficacia delle decisioni strategiche.
Le professioni fondamentali nella transizione data-driven
Le aziende, tramite i professionisti a cui il compito è affidato, devono sviluppare nuove competenze per gestire e valorizzare i dati, così da anticipare i trend e migliorare la competitività sul mercato. La crescente mole di informazioni a disposizione richiede la creazione di team specializzati, capaci di trasformare dati grezzi in insight utili per il business. Tra le figure chiave spicca il data analyst, che esplora e interpreta i dati per supportare le decisioni aziendali, cercando evidenze quantitative all'interno di grandi quantità di informazioni. Accanto a lui, il data scientist è spesso considerato il professionista del futuro, incaricato di sviluppare e testare modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico per estrarre informazioni rilevanti dai big data. Con un ruolo più tecnico, il data engineer si occupa della raccolta, del processamento e dell’integrazione dei dati, assicurando che siano pronti per l'analisi nel formato corretto e in modo tempestivo, anche in contesti complessi.
Per coordinare questi sforzi, anche le figure con compiti più manageriali dell’azienda devono avere competenze nel campo della big data analytics, promuovendo la crescita e la formazione all'interno dell'azienda. Del resto, l'adozione di tecnologie avanzate e la formazione di queste figure professionali sono essenziali per consentire alle aziende di rimanere competitive, sfruttando il potenziale degli algoritmi di intelligenza artificiale e dei dati a disposizione.
