Nell’era digitale in cui viviamo, la gestione e l’analisi dei dati rappresentano un pilastro fondamentale per il successo delle imprese. Quella dei Business Analytics si erge come una disciplina che sfrutta i dati per trarre informazioni preziose e prendere decisioni strategiche. Al centro di questo processo ci sono tre pilastri chiave: obiettivi, competenze e metodologie. Questi elementi collaborano sinergicamente per garantire un’analisi accurata e una comprensione profonda dei fenomeni aziendali. Ma cosa sono esattamente i Business Analytics e come vengono utilizzati dalle aziende? In questa guida, ci immergeremo nel mondo degli Analytics, esplorando gli obiettivi e le modalità di analisi, con il contributo dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management.
I Business Analytics stanno incidendo in modo sempre più rilevante sulla capacità competitiva delle organizzazioni: il mercato Data M&A ha raggiunto nel 2025 i 4,1 miliardi di euro, segnando una crescita del +20%.
In collaborazione con l’Osservatorio, è possibile fornire una definizione più puntuale del fenomeno.
Sfruttare i Business Analytics significa dotarsi di competenze specialistiche e di strumenti tecnologici evoluti in grado di individuare correlazioni tra dati eterogenei e trasformarle in insight strategici. In questo contesto, le soluzioni di Business Intelligence e Data Science registrano una crescita del +27%, trainate anche dalla diffusione della GenAI, che rappresenta già il 5% del mercato.
Una capacità che abilita una trasformazione trasversale delle performance aziendali, impattando processi decisionali, efficienza operativa e creazione di valore.
I progetti di Business Analytics possono essere classificati in base al livello di maturità delle metodologie utilizzate nell’analisi dei dati, e, di conseguenza, dalle informazioni che si è in grado di estrarne. In prima battuta distinguiamo i Descriptive Analytics dagli Advanced Analytics.
Rientrano nell’ambito dei Descriptive Analytics tutti quegli strumenti finalizzati a descrivere e interpretare la situazione attuale e passata dell’organizzazione, offrendo una base informativa solida per le analisi successive.
Il loro utilizzo è sempre più diffuso anche tra i non specialisti: il 45% degli addetti non esperti ricorre infatti a soluzioni di self-service analytics, con un 56% che dichiara di operare in autonomia.
Parallelamente, le imprese stanno investendo in competenze e modelli organizzativi: il 61% delle aziende promuove programmi di formazione sulla Business Intelligence, mentre il 58% ha già attivato team trasversali dedicati alla valorizzazione del dato.
L’evoluzione di questi strumenti va verso aggiornamenti in real time, visualizzazioni sempre più avanzate e un progressivo ampliamento della platea di utenti coinvolti.
Gli Advanced Analytics — che includono approcci Predictive, Prescriptive e Automated — rappresentano il livello più evoluto di valorizzazione del dato, ma mostrano ancora ampi margini di diffusione. Oggi, infatti, il 27% delle grandi aziende non ha ancora avviato progettualità in questo ambito.
Allo stesso tempo, tra le organizzazioni già attive, il livello di maturità è in crescita: l’87% di quelle con iniziative in corso ha incrementato il numero di progetti nell’ultimo anno, segnale di un’accelerazione concreta verso modelli decisionali data-driven.
Per realizzare Advanced Analytics in modo efficace è necessario lavorare su più direttrici: garantire la scalabilità tecnologica, strutturare correttamente le fasi di sviluppo progettuale e assicurare un forte coinvolgimento delle funzioni di business, così da tradurre le analisi avanzate in impatti operativi e strategici misurabili.
Lo sviluppo di analisi predittive e, quindi, l’utilizzo di Presciptive Analytics, è la condizione necessaria, ma non sufficiente, per sviluppare analisi ancor più avanzate, che chiamiamo prescrittive.
Si tratta in questo caso di modelli di ottimizzazione che riescono a ipotizzare una serie di scenari futuri. Questa tipologia di Analytics richiede, quindi, l’utilizzo di tool avanzati che, a partire dall’analisi dei dati, sono capaci di proporre al decision-maker soluzioni operative/strategiche sulla base delle analisi svolte.
Gli ambiti applicativi dei Prescriptive Analytics sono vari. Alcuni esempi sono l’ottimizzazione della supply chain e la manutenzione predittiva.
Vi sono alcuni processi o alcune situazioni, cosiddette di fast decision-making, in cui è possibile automatizzare non solo l’analisi e l’identificazione della scelta ottimale, ma anche l’azione stessa. Si parla, in questi casi, di Automated Analytics, ovvero di strumenti capaci di implementare autonomamente l’azione proposta secondo il risultato delle analisi dei dati svolte. Nonostante rappresentino un’evoluzione dei Predictive Analytics, gli Automated Analytics non costituiscono necessariamente il fine ultimo dei Business Analytics. In alcune circostanze l’intervento umano potrebbe risultare più adatto rispetto alle azioni automatizzate.
L’esempio classico è il dynamic pricing su un sito web, ma vi sono anche altri casi interessanti, come lo smistamento automatico delle pratiche in ambito bancario o assicurativo, in ottica di identificazione delle frodi.
Realizzare un progetto di analisi e gestione dei dati all’interno di un’azienda vuol dire fronteggiare diverse sfide leLegate agli obiettivi di business da perseguire, agli strumenti tecnologici a disposizione e alle competenze da mettere in campo, le iniziative di Analytics rappresentano oggi una leva strategica sempre più rilevante per la creazione di valore.
Oltre a chiedersi cosa siano i Big Data — enormi volumi di dati eterogenei per fonte e formato, analizzabili anche in tempo reale — e come gestirli, è dunque doveroso comprendere in che modo un progetto di Business Analytics possa generare impatti concreti per l’azienda.
In generale, le organizzazioni che decidono di introdurre una strategia di Analytics Big Data lo fanno con differenti livelli di maturità. È però fondamentale, nella fase di avvio progettuale, avere ben chiare tre variabili chiave:
Chiarito questo aspetto, è possibile analizzare i principali benefici derivanti da un utilizzo corretto e strutturato degli Analytics.
Sono infatti numerosi i casi in cui una corretta analisi dei dati aziendali contribuisce al miglioramento delle performance di business. Tra i principali obiettivi perseguiti dalle organizzazioni rientrano:
Si tratta di opportunità — più che di obiettivi immediati — che tendono a esprimere il loro pieno potenziale nel medio-lungo periodo, quando la valorizzazione sistematica dei dati diventa parte integrante dei processi decisionali.
In questo scenario, la spinta agli investimenti risulta trasversale ai settori. Le previsioni di crescita per il 2025 evidenziano in particolare le performance dei Servizi (+27%), seguiti da Banche (+22%) e dai comparti Assicurativo e Manifatturiero (entrambi +21%), a conferma di come gli Analytics stiano diventando un abilitatore competitivo diffuso lungo l’intero tessuto economico.
L’implementazione di un progetto di Business Analytics richiede un approccio ben strutturato, che vada oltre la semplice adozione di strumenti tecnologici. Per ottenere risultati concreti, è fondamentale partire dagli obiettivi di business, raccogliere dati di qualità e creare un ecosistema in cui analisi e decisioni siano pienamente integrate.
In questo percorso, la maturità organizzativa rappresenta un primo indicatore rilevante: oggi solo il 38% delle grandi aziende dispone di una strategia dati formalizzata, e appena il 20% ha introdotto la figura del Chief Data Officer, a testimonianza di come la governance del dato sia ancora in fase di consolidamento in molte realtà.
Il primo passo è definire con chiarezza quali problemi o opportunità l’azienda intenda affrontare attraverso l’analisi: migliorare le vendite, ottimizzare la supply chain o ridurre i rischi finanziari. Da qui prende avvio la selezione delle fonti dati, che possono includere sistemi gestionali, CRM, Social Media, sensori IoT o qualsiasi altro elemento rilevante per il business. Un’accurata gestione delle informazioni, supportata da soluzioni di Data Warehousing e Machine Learning, consente di generare insight affidabili e azioni basate su evidenze concrete.
Sul piano infrastrutturale, il livello di adozione risulta più avanzato: l’87% delle grandi imprese ha già implementato una Data Platform a supporto delle iniziative di Analytics. Parallelamente, cresce l’attenzione verso i processi di governo e valorizzazione del dato: circa il 40% delle organizzazioni prevede di introdurre, entro i prossimi 12 mesi, strumenti evoluti di Data Quality, Data Catalog e Data Lineage, fondamentali per garantire affidabilità, tracciabilità e usabilità delle informazioni.
Un ulteriore aspetto chiave riguarda il coinvolgimento delle persone. Un progetto di Business Analytics efficace non può prescindere dalla collaborazione tra analisti, responsabili IT e decision-maker. Per questo, molte aziende stanno investendo nella formazione del personale, affinché l’uso dei dati diventi parte integrante della cultura aziendale e dei processi decisionali.
Infine, l’analisi deve tradursi in decisioni concrete e misurabili. Il monitoraggio costante dei KPI e l’aggiornamento continuo dei modelli analitici consentono di massimizzare il valore generato dai Business Analytics, trasformandoli in un vero motore di crescita, innovazione e vantaggio competitivo.
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