Startup e Big Data Analytics: la strada verso l’innovazione

Tra i principali attori che calcano il palcoscenico del fenomeno Big Data, ci sono le startup, nel ruolo di vera fonte di innovazione. Monitorare l’andamento dell’ecosistema startup degli Analytics a livello internazionale può significare intercettare nuovi modelli di business che potranno fare la differenza da un punto di vista competitivo e caratterizzare il mercato negli anni a venire.

Perché le startup sono importanti per i Big Data

Per quale motivo le startup sono tra i principali attori che trainano l’innovazione anche in ambito Big Data Analytics? E in che modo le aziende già presenti e strutturate all’interno del mercato possono collaborare o interfacciarsi al meglio per cogliere le opportunità di innovazione proprie di queste startup?

Le startup, definizione alla mano, sono organizzazioni temporanee (la fase di start up è pur sempre transitoria) che hanno lo scopo di crearsi un business model innovativo dotato essenzialmente di due elementi:

• scalabilità, un business model che possa inserirsi in un mercato con possibilità di crescita
• ripetibilità, un business model che abbia dei processi replicabili (di vendita e distribuzione in primis).

Ma per potersi proporre con un modello di business di successo e che sia replicabile e scalabile, devono differenziarsi rispetto a quanto sia disponibile sul mercato. Subentra qui un terzo elemento tanto fondamentale quanto distintivo delle start-up: l’innovazione.

All’interno delle startup, pertanto, vengono generate, testate e validate nuove idee a un ritmo decisamente più alto rispetto a ciò che è lecito attendersi in un contesto aziendale già ben consolidato. Ed è qui che si inseriscono le aziende leader di mercato, sempre più propense ad acquisire il know-how innovativo proprio di una startup (licenze, brevetti, idee), se non proprio la startup stessa.

Il discorso vale dunque in ogni ambito dell’innovazione digitale, Big Data su tutti. Quali settori verranno maggiormente impattati dalle soluzioni innovative che sfruttano i Big Data Analytics?

Big Data Analytics: le startup e la maturità delle Piccole e Medie imprese

L’ecosistema startup dei Big Data

Gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano hanno identificato e analizzato 721 startup operanti nel mercato Big Data Analytics.
Sono state selezionate le aziende fondate dal 2017 e che hanno ricevuto finanziamenti da investitori istituzionali dal 2020. Delle 721 start up censite, le 592 di cui è noto il finanziamento hanno percepito 7,4 miliardi di dollari da finanziatori istituzionali.

Startup e Big Data: quattro aree di innovazione

Le startup censite operanti nel mercato dei Big Data sono state organizzate in quattro macro aree, per ciascuna delle quali sono state identificate delle sottocategorie.

1. Data Enricher

Le startup Data Enricher offrono soluzioni che agevolano lo scambio e la vendita di dati. Rappresentano il 12% delle startup dedite ai Big Data e si dividono in due sottocategorie:

• Data Provider: piattaforme che rendono disponibili dati riguardanti determinati fenomeni (come il transato di diversi settori) e, in alcuni casi, anche i relativi insight;
• Data Marketplace: soluzioni volte a facilitare la messa a disposizione e l’acquisizione di dataset, ad esempio tramite tecnologie di garanzia della sicurezza e della privacy dei dati.

2. Data Management System

Le startup Data Management System si occupano dell’organizzazione dei dati e ne supportano le fasi di integrazione e preparazione. Inoltre, propongono soluzioni per le attività di Data Governance, per le problematiche di sicurezza dei dati e per la relativa compilance alle normative. Compongono il 18% delle start-up censite e si dividono in cinque sottocategorie:

• Database Management System: tecnologie e linguaggi attraverso cui raccogliere e immagazzinare Big Data;
• Data Integration Systems: startup che facilitano l’integrazione di dati di diverse fonti e/o di formati eterogenei;
• Data Quality & Preparation Systems: soluzioni dedite alla garanzia della qualità dei dati e alla semplificazione dei processi di data preparation;
• Data Pipeline Management System: piattaforme che supportano la creazione di data pipeline complesse, ossia di pulizia dei dati grezzi della successiva analisi, al fine di visualizzarne gli insight;
• Security & Privacy System: startup che semplificano e garantiscono la sicurezza, l’integrità e il rispetto della privacy nel trattamento dei dati.

3. General Analytics System

Le startup General Analytics System offrono soluzioni volte all’analisi dei dati general purpose dal punto di vista dell’obiettivo dell’analisi, supportano le fasi del ciclo di vita dei dati e permettendo all’utente di perseguire diversi obiettivi basandosi su diverse fonti dati. Compongono il 48% del campione e si dividono in tre sottocategorie:

• Analytics Platform: piattaforme che, attraverso l’integrazione di differenti tecnologie, supportano la gestione del processo di Analytics end-to-end, ossia il ciclo di vita del dato, dall’ingestion dei dati da numerosi sistemi, alla data preparation, alle analisi sulle diverse tipologie di fonti dati. Inoltre, consentono la realizzazione di dashboard e report;
• Data Science & AI Platform: soluzioni per lo sviluppo di Advanced Analytics, per l’abilitazione di programmi in differenti linguaggi e per lo sviluppo di algoritmi di Machine Learning e Deep Learning, grazie all’integrazione con framework e librerie open source. Tali startup offrono anche diverse funzionalità per accelerare la collaborazione all’interno del team di Data Science;
• Data Exploration System: sistemi per la rappresentazione grafica dei dati in formati visivi complessi e multidimensionali.
  

4. Vertical Analytics System

Infine, il restante 23% del campione è composto da startup Vertical Analytics System, ovvero di start up innovative che si occupano della gestione di specifici dati e processi di Analytics end-to-end, come Social Analytics o IoT Analytics.

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