Mercato Big Data in Italia sfiora i 4,1 miliardi: l’analisi del Polimi segnala una crescita del 20%

Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, il mercato italiano del data management e analytics continua la sua espansione, sfiorando i 4,1 miliardi di euro nel 2025, con un incremento del 20% rispetto all’anno precedente. La crescita è trainata soprattutto dalle applicazioni di Business Intelligence, Data Science e Generative AI, in aumento del 27%.

Strategie aziendali ancora carenti

Nonostante la crescita del mercato, molte grandi aziende italiane non hanno ancora sviluppato strategie solide per valorizzare i dati: solo il 38% ha definito una strategia chiara, appena il 20% ha nominato un executive dedicato e oltre un quarto non ha ancora avviato progetti di Advanced Analytics.
Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio, avverte: “Senza integrazione tra dati e AI, il potenziale dell’intelligenza artificiale rischia di restare inespresso o creare rischi aziendali. Le scelte devono partire dalle esigenze di business per innovare e ottimizzare i processi”.

Settori trainanti e spesa pubblica

La pubblica amministrazione pesa solo il 6% del totale della spesa, crescendo a un ritmo più lento (+17%). I settori con la maggiore crescita degli investimenti in dati e AI sono i servizi (+27%), le banche (+22%), assicurazioni e manifattura (entrambi +21%). Seguono GDO/retail, telco, media e utility con +16%. Gli investimenti si concentrano principalmente su risorse computazionali e Generative AI, mentre le infrastrutture rappresentano ormai solo un quinto della spesa totale.

Piccole e medie imprese sempre più digitali

Anche le PMI stanno rafforzando le attività di analisi dati: nel 2025, quasi 9 aziende su 10 svolgono analisi dei dati, un aumento del 10% rispetto al 2024. Tuttavia, solo una su tre dispone di professionisti dedicati alla gestione dei dati.

Il rischio di un’opportunità persa

Nonostante la crescita del mercato, il Politecnico di Milano sottolinea che il ritardo nell’adozione di strategie e figure dedicate può limitare il pieno sfruttamento del valore dei big data e delle applicazioni di AI. L’integrazione tra tecnologia e business rimane la chiave per ottenere vantaggi concreti.