Nel 2016, il mercato delle soluzioni di Big Data ha raggiunto circa 644 milioni di euro per effetto di un incremento del 24,2% e che replica la dinamica del 2015 (Fig. 16). Oltre l’85% del mercato è ad oggi riconducibile all’adozione di specifiche soluzioni software e ai relativi servizi di consulenza, sviluppo ed implementazione; il restante 15% è attribuibile alla spesa per sistemi hardware, con un peso rilevante per i dispositivi storage e di networking.
Sono molte le realtà di maggiori dimensioni che hanno già realizzato e che stanno gestendo progetti di questo tipo o che hanno pianificato di intraprenderli nel breve periodo. Al momento il focus delle aziende riguarda principalmente l’implementazione di soluzioni che indirizzano la velocità di analisi (real-time Analytics). In seconda battuta, va rilevato l’interesse verso soluzioni di Self-Service BI, Search-Based BI, Mobile BI e Visual Analysis & Data Discovery. Tutte queste soluzioni consentono al personale non tecnico di ottenere autonomamente viste ed interpretazioni interessanti dei dati grazie a stili di ricerca tipici del Web, a interfacce che replicano il linguaggio naturale e all’adozione di dispositivi mobili.
Tra le divisioni aziendali che da più tempo manifestano interesse relativamente alla possibile adozione di soluzioni di Big Data si segnalano le funzioni Produzione, Finanza e Amministrazione, IT anche se è crescente l’interesse delle aree Marketing e Vendita, grazie anche alla crescita di dati digitali e non strutturati provenienti dai canali digitali. In tutti questi casi l’uso dei Big Data porta molteplici benefici: pianificazione della produzione in base a dati di vendita; reporting tool e analisi di bilancio per le divisioni Finanza & Amministrazione; gestione delle performance IT, ottimizzazione delle applicazioni, cruscotti per gli staff IT. In particolare le applicazioni con maggiore impatto sul business sono quelle legate all’area Marketing e Vendite: analisi delle esigenze della domanda per supportare la forza vendita (in attività di proactive marketing e upselling), profilazione clienti, revisione offerta, scenari predittivi, Sentiment Analysis & Listening, analisi multidimensionali dei dati di vendita (aree geografiche, prodotti etc.) e dei consumi, etc. In futuro, la crescita del mercato dei Big Data sarà verosimilmente sostenuta dall’aumento della domanda di tool di Predictive Analytics, che ad oggi rispondono prevalentemente a esigenze di nicchia legate, ad esempio alle soluzioni di Cognitive Computing. Tali soluzioni consentono di fornire intelligenza alle analisi replicando i processi di elaborazione tipici del cervello dell’uomo e la relativa capacità di apprendimento continuo. La scarsa maturità dell’offerta e la sua concentrazione su un numero davvero contenuto di operatori fa però si che queste soluzioni non escano dalle aree di sperimentazione.