Il mercato del Data Management & Analytics in Italia continua la sua corsa, superando nel 2025 la soglia dei 4,1 miliardi di euro con un incremento del 20% rispetto all’anno precedente. A trainare la crescita sono soprattutto la Business intelligence e la Data science (+27%), con un ruolo sempre più rilevante per le applicazioni di intelligenza artificiale e Generative AI.
Una parte consistente del mercato – circa il 25% – è ormai legata a infrastrutture e soluzioni GenAI, in particolare in ambito coding e analisi dei dati.
Tuttavia, come evidenzia la ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, edizione 2025, poche aziende italiane riescono davvero a tradurre questo investimento in vantaggio competitivo.
Indice degli argomenti:
Strategia dati: solo il 38% delle aziende è pronta
La fotografia scattata dall’Osservatorio mostra che solo il 38% delle grandi imprese italiane ha definito una chiara strategia di valorizzazione dei dati, e appena una su cinque ha nominato un Chief Data Officer o Chief Data & Analytics Officer per guidarla.
Inoltre, oltre un quarto delle aziende non ha ancora avviato progetti di Advanced analytics, segno che la cultura data-driven è ancora lontana da una piena maturità.
“Oggi, nelle organizzazioni, dati e intelligenza artificiale non possono più viaggiare su binari separati: è necessario integrare in modo sinergico le componenti Data ed AI, lasciando che siano le esigenze di business a tracciare il percorso”, afferma Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio.
Senza una chiara governance e un approccio “data-centric AI”, avverte, “il potenziale valore dell’intelligenza artificiale rischia di rimanere inespresso o addirittura creare nuovi rischi per le aziende”.
I settori più dinamici: servizi, banche e manifattura
Il settore dei servizi guida la crescita con un +27%, seguito da banche (+22%), assicurazioni e manifattura (+21%). La Pubblica Amministrazione pesa per circa il 6% del mercato, ma cresce più lentamente (+17%).
Le risorse destinate alle infrastrutture rappresentano un quinto della spesa complessiva, mentre la parte restante è dedicata a soluzioni di Business intelligence e Data science (+27%) e a Data management (+13%).
Le grandi imprese mostrano un ritmo di crescita del +27%, mentre le grandissime (oltre 1.000 addetti) si fermano al +12%, focalizzandosi sulla Generative AI e sull’ottimizzazione dei costi software. Le aziende di dimensioni minori, invece, concentrano gli investimenti per migliorare accessibilità e usabilità dei dati.
Le sfide della Data governance
“La sfida che le imprese si trovano ad affrontare oggi è duplice – spiega Alessandro Piva, responsabile della ricerca dell’Osservatorio –. Da un lato serve una cultura del decision-making basata sui dati, consapevoli che l’AI è un mezzo e non il fine ultimo. Dall’altro, è cruciale preparare le piattaforme dati aziendali per diventare AI-ready”.
Secondo Piva, questo comporta un “avvicinamento sempre più marcato tra Data governance e AI governance”, due mondi che ora devono imparare a dialogare.
Architettura dei dati: piattaforme sì, ma poca integrazione
L’87% delle grandi aziende ha costruito una Data Platform, ma solo poche riescono a gestire in modo completo l’intero ciclo di vita del dato. La maggior parte dispone di database per dati strutturati e strumenti di Data visualization, mentre solo una parte ha integrato moduli di Machine learning o sistemi per dati non strutturati.
Le tecnologie emergenti come Data Catalog, Data Quality e Data Lineage sono presenti in modo limitato, ma il 40% delle aziende intende introdurle entro i prossimi 12 mesi.
PMI: analisi ancora “artigianale”
Nel 2025, l’89% delle PMI italiane effettua attività di analisi dei dati, in aumento di dieci punti rispetto al 2024. Tuttavia, nella maggior parte dei casi si tratta di pratiche occasionali, realizzate con fogli elettronici e senza figure dedicate.
Solo una PMI su tre dispone di professionisti incaricati dell’analisi, e circa otto su dieci non integrano le proprie fonti dati o lo fanno in modo manuale.
Le medie imprese mostrano una situazione più evoluta: una su due ha introdotto figure professionali dedicate, e il 40% ha un buon livello di integrazione tecnologica.
La “guerra dei talenti” dei data expert
La carenza di professionisti resta una delle criticità principali. Nelle grandi organizzazioni operano in media 14 Data expert, ma nelle aziende con oltre 1000 addetti il numero sale a 50.
Nonostante ciò, l’86% delle imprese si affida ancora a consulenti esterni per i progetti più complessi.
L’adozione della Generative AI potrebbe però rappresentare una soluzione: il 45% delle organizzazioni ha già messo a disposizione strumenti di GenAI per i propri team, mentre nel 37% dei casi i professionisti scelgono autonomamente le applicazioni più utili.
Un fenomeno che, avverte l’Osservatorio, “apre scenari di Shadow AI, con rischi potenziali legati alla sicurezza e alla governance dei dati”.
Il futuro: verso un ecosistema di dati condivisi
Il 46% delle grandi aziende ha già adottato metodologie per misurare il valore delle attività di Data science o Data management, e cresce l’uso di dati non strutturati come documenti e testi per analisi avanzate.
Tuttavia, la valorizzazione extra-aziendale dei dati e la redistribuzione del valore per il cittadino-consumatore sono ancora lontane: il 90% delle imprese non conosce o non comprende pienamente i Data spaces.
Una consapevolezza limitata che, unita alla sfiducia dei consumatori verso gli algoritmi, rischia di rallentare la prossima fase evolutiva dell’AI in Italia.
