La data science incontra sempre più favore e successo all’interno delle aziende: permette, infatti, di ottenere un vantaggio competitivo e sfruttare le opportunità di business offerte dai dati. Per le aziende che hanno adottato un paradigma di trasformazione digitale è diventata una necessità imprescindibile perché abilita la messa a valore dei dati ottenuti e raccolti dai processi e dalle operazioni. In questo articolo approfondiremo come le aziende possono trarre vantaggio dall'utilizzo della Data Science, esaminando i trend più importanti.
Introduzione alla Data Science: che cos'è e come può aiutare le aziende
In un contesto di crescente automazione e digitalizzazione delle aziende, la Data Science è una delle discipline di maggior successo: è un settore in costante evoluzione, fondamentale per l'ottimizzazione dei processi e l'incremento di produttività ed efficienza. La Data Science, per definizione, si occupa di raccogliere e analizzare dati, al fine di fornire informazioni utili per le decisioni aziendali. L'obiettivo principale è quello di aiutare le aziende a identificare nuove opportunità di business, ottimizzare le operazioni e prendere le decisioni più Informate.
Se nell'ultimo decennio è stata principalmente l'area marketing a sfruttare questo strumento, il suo uso si sta diffondendo anche ad altre aree aziendali come le vendite, la produzione e le risorse umane, oltre che nei settori che, storicamente, dispongono già da tempo di dataset consistenti, per esempio finanza e contabilità. Settori nei quali l’uso di strumenti e modalità di analisi basate sulla scienza dei dati possono andare a integrare o sostituire quelli già tradizionalmente utilizzati, per garantire processi decisionali più rapidi e accurati e una maggiore profondità.
La Data Science è di grande utilità anche per la logistica poiché semplifica le procedure della supply chain grazie alle informazioni raccolte ad esempio sui trasporti e gli inventari.
Data Science: quote di mercato attuali e previsioni per il 2023
Secondo le previsioni degli analisti del settore, il mercato della Data Science dovrebbe raggiungere un valore di 695 miliardi di dollari miliardi di dollari entro il 2030 Le aziende stanno iniziando a comprendere l'importanza di questo settore e stanno investendo di più nell'elaborazione dati, nell'analisi predittiva e nell'intelligenza artificiale. La Data Science sta diventando uno strumento indispensabile per le aziende che cercano di sviluppare un vantaggio competitivo. I dati di mercato mostrano che la Data Science è uno degli strumenti di maggiore successo nell'ambito del business.
Per quanto riguarda il mercato italiano, la Data Science ha raggiunto un valore di 2,41 miliardi di euro nel 2022, riprendendo il trend di crescita che ha caratterizzato il periodo 2016-2019. (Fonte: Osservatori.net)
(Grafico da Osservatori.net)
Incremento che diviene sempre più trasversale: anche le PMI, pur rivestendo un ruolo ancora marginale in questo settore, incrementano i loro investimenti o hanno in programma di farlo, nel 55% dei casi.
Interessante la distribuzione dei componenti di spesa, con una crescita considerevole delle voci legate alla gestione del dato, come data labelling e Data ingestion, mentre la Data Science vera e propria, aggregata alle piattaforme di intelligenza artificiale, cresce in modo più equilibrato.
(Grafico da Osservatori.net)
L'analisi predittiva come strumento di Data Science
L'analisi predittiva è uno strumento estremamente potente che aiuta le aziende a prendere decisioni più veloci ed efficienti, prevenire problemi, risparmiare tempo e risorse e mantenere un vantaggio competitivo.
Grazie all'analisi predittiva, le aziende sono in grado di prevedere con maggiore precisione le tendenze future e di comprendere meglio i propri clienti, generare nuove idee e prodotti, migliorare i processi aziendali, ottimizzare i costi e aumentare la produttività, ma non solo. In contesti tradizionalmente più lontani dall’utilizzo dei dati, per esempio produzione e manifattura, l’analisi predittiva è ampiamente utilizzata per l’ottimizzazione della manutenzione sui macchinari e sulle previsioni di produzione
Software utili per l'analisi predittiva e la Data Science
Esistono numerosi software utili per l'analisi predittiva e la Data Science. I software più comunemente utilizzati sono: Oracle Data Science, Microsoft Azure Machine Learning, IBM Watson Analytics, Google Cloud Platform e Amazon Machine Learning. Questi strumenti offrono una suite di servizi per l'analisi dei dati, l'elaborazione predittiva, l'ottimizzazione dei processi aziendali e l'apprendimento automatico. Per poter essere realmente messe a valore, queste soluzioni necessitano nella maggior parte dei casi di una personalizzazione e, nei casi più specifici, della costruzione di soluzioni personalizzate, che siano in grado di cogliere le specificità di ogni singola azienda.
Cosa ci riserva il futuro della Data Science?
Con la sempre maggiore diffusione della Data Science, si concretizzano sempre più alcune tendenze del mercato, che acquisiranno consistenza nei prossimi anni. Ecco le principali.
Secondo le proiezioni da qui al 2030 di Precedence Research, la crescita del mercato delle piattaforme di data science sarà caratterizzata da alcune tendenze: lo sviluppo di tecnologie di big data, la raccolta e l’utilizzo dei dati per i processi decisionali, l’uso di soluzioni e servizi basati sul cloud, l'intelligenza artificiale e il targeting di nuovi mercati.
Oltre alle piattaforme, anche i servizi correlati vedranno un notevole aumento nei prossimi anni: le aziende, infatti, avranno sempre più bisogno di integrare le piattaforme di Data Science nei loro processi per incrementare l'efficienza e la produttività. Vedranno una crescita servizi integrativi, per esempio consulenza, supporto nell'analisi dei dati, formazione, manutenzione implementazione
Si prevede dunque una sempre maggiore accessibilità della Data Science come strumento utilizzato da tutte le aziende, con un parallelo aumento della domanda di esperti del settore. Saranno necessari nuovi strumenti e tecnologie per gestire i dati e le informazioni in tempo reale, oltre allo sviluppo di reti di intelligenza artificiale che aiutino le aziende a prendere decisioni più rapide ed efficienti.
Il futuro della Data Science è, insomma, caratterizzato dalle dinamiche tipiche di un settore in forte espansione, visto il successo e il risconto che le sue applicazioni incontrano all’interno dei processi decisionali aziendali. Oltre a un incremento del mercato in termini di fatturato, insomma, c’è da aspettarsi una espansione in termini di servizi collegati, consulenze e in generale quello che costituisce il mercato dell’indotto. Le aziende si affideranno a strumenti sempre più maturi e personalizzati che consentiranno di inserire in modo sempre più efficace la data science nei processi aziendali.
