Cos’è e a cosa si applica la data driven economy

29 Ott. 2018
Cos’è la data driven economy

I big data stanno ormai cambiando ogni ambito della nostra vita, compreso quello economico. Non a caso oggi si parla sempre più di data driven economy, un modello di business che viene realizzato sulla base di un’approfondita analisi dei dati realizzata dagli algoritmi a disposizione.

Per quantificare la portata del cambiamento, l’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano ha presentato a fine 2017 il rapporto “Big data is now, tomorrow is too late” che presenta i dati relativi al mercato della big data analytics. Si parla di un giro d’affari da 1,1 miliardi di euro, in crescita del 22% rispetto all’anno precedente, e che ha visto oltre il 40% degli investimenti destinati all’acquisto di software per queste attività e un altro 33% di spese legate a servizi che ruotavano intorno al mondo dei dati.

A farla da padroni sono state ancora le grandi aziende (che vantano l’87% degli investimenti totali), ma sono in crescita anche gli investimenti realizzati da parte delle Pmi e delle startup. E uno sviluppo esponenziale verso la data driven economy ha anche delle conseguenze dal punto di vista occupazionale, con la metà delle aziende che possiede ormai in pianta stabile un data scientist nel proprio organico. Ma la portata del cambiamento è ancora più grande: secondo la ricerca “Global Big Data Market Outlook 2024realizzata da Goldstein Research entro il 2020 i nuovi posti di lavori creati in Europa potrebbero essere 3,5 milioni, con un aumento del Pil del Vecchio Continente del 2%.

L’importanza dell’utilizzo dei big data per l’economia è testimoniata anche dal fatto che durante l’estate Milano ha ospitato il primo evento italiano focalizzato proprio sulla data driven economy. Un’occasione in cui è stata sottolineata la centralità dello sviluppo del machine learning e dell’intelligenza artificiale alla base di ogni attività di analisi dati: l’obiettivo finale è quello di trasformare tutta questa mole di informazioni collezionata in smart data, ossia dati capaci di portare un valore aggiunto che verrà poi sfruttato da chi opera nel mondo del business e dalle imprese. E non è un caso che le più ricche aziende al mondo, tra cui Apple, Google, Facebook, Amazon e Alibaba siano proprio quelle che sono state in grado di sfruttare al meglio i dati relativi ai loro utenti o clienti. L’analisi approfondita dei dati è infatti stata fondamentale per prendere decisioni o affrontare cambiamenti che si sono poi rivelati un successo.

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A questo proposito tutte le aziende, anche quelle di più piccole dimensioni, possono utilizzare i big data con diverse finalità a seconda dei obiettivi. L’analisi più comune rimane quella descrittiva, che fotografa quindi lo stato di un’azienda, della sua organizzazione e del corretto funzionamento di tutte le aree. Molto importante è poi l’aspetto predittivo che permette di anticipare quelli che sono gli scenari che un’impresa può trovarsi davanti in un futuro è più o meno immediato. Meno studiato, ma sempre di primissimo piano, è l’approccio prescrittivo che offre invece soluzione operative o strategie da adottare da parte di chi deve prendere le decisioni. Infine un ultimo settore è conosciuto come Automated Analytics e punta a inserire degli automatismi all’interno dell’azienda sulla base dell’analisi di quanto fatto in passato.

Se questo è un approccio teorico all’utilizzo dei big data, è invece interessante conoscere a livello pratico quali sono i settori di effettivo sfruttamento dei big data da parte delle aziende. Stando sempre ai dati del Politecnico di Milano,  la maggior parte di queste si rivolge ai big data per poter facilitare l’engagement del potenziale cliente oppure per ridurre il time to market di un prodotto. Più della metà è invece alla ricerca di una riduzione dei costi nei processi produttivi.

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