Il mercato dei Big Data in Italia continua a espandersi con ritmi robusti, confermandosi un pilastro della competitività e dell’innovazione aziendale.
La nuova ricerca 2025 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, presentata da Carlo Vercellis e Alessandro Piva — rispettivamente Responsabile Scientifico e Responsabile della Ricerca — durante l’evento “Data & Decision Intelligence: pilotare l’AI per usarla davvero!”, indica un settore in crescita del 20% e un ecosistema sempre più orientato all’adozione dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, la vera sfida si sta spostando dalla sperimentazione tecnica alla capacità di integrare dati, processi e competenze in un modello di AI-readiness sostenibile .
Indice degli argomenti
Le dinamiche del mercato Big Data 2025
Secondo Vercellis, la spesa complessiva in Data Management, Business Analytics e AI ha raggiunto 4,1 miliardi di euro, con un incremento allineato ai trend pre-pandemici. La struttura del mercato resta stabile: 6% Pubblica Amministrazione, 19% PMI e microimprese, 75% grandi imprese. Le grandi aziende continuano a guidare gli investimenti, ma con ritmi diversi.
Le imprese con 250–1000 addetti crescono del +27%, mentre nelle realtà oltre i 1000 addetti il ritmo rallenta, segno di una fase di consolidamento dopo anni di investimenti intensivi. «Sono realtà più mature – ha osservato Vercellis – che stanno cercando efficienza e internalizzano molte attività di consulenza, riducendo il tasso di crescita, ma non la spesa complessiva».
La crescita più significativa riguarda PMI e microimprese, con un +26%, che pur incidendo su una quota minore del totale, indica una diffusione più ampia di strumenti analitici e di automazione. La PA mostra invece un incremento del 15%.
L’accelerazione del mercato è trainata in particolare dalle soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa, adottate per automazione, analisi, coding e supporto decisionale. Nel 2025 la Business Intelligence cresce del 31%, mentre l’AI registra un +21%.
AI e GenAI come leve di crescita
La diffusione della GenAI porta un cambiamento strutturale. Le imprese italiane utilizzano sempre più l’AI per l’augmentation delle attività: supporto alla Data Science, ottimizzazione dei flussi operativi, generazione di insight, razionalizzazione dei processi. Vercellis sottolinea un doppio movimento: innovazione tramite progetti pilota e, parallelamente, rafforzamento delle infrastrutture dati, dove la crescita è più contenuta ma orientata alla stabilità.
Nel Data Management, gli investimenti aumentano del 13%, con una domanda crescente di Data Catalog, Metadata Management, Data Quality e Data Lineage. Strumenti che diventano essenziali per assicurare tracciabilità, affidabilità e continuità dei dati: prerequisiti indispensabili per un’adozione responsabile dell’AI.
Formazione, cultura e governance: i nuovi criteri competitivi
La ricerca evidenzia come la trasformazione data-driven non sia più solo tecnologica. «Non si misura in anni, ma in mesi o settimane il tempo delle trasformazioni legate all’adozione di una logica data, AI and culture», afferma Vercellis.
La cultura del dato diventa un elemento strategico: le imprese competitive non investono solo in infrastrutture, ma in capacità di governo, etica, privacy, sostenibilità e conformità normativa.
La governance non è più un vincolo ma un criterio di competitività: garantire qualità, sicurezza e responsabilità del dato permette di accelerare l’adozione dell’AI senza aumentare il rischio organizzativo.
Strategie e maturità digitale: il Data Strategy Journey
Nel suo approfondimento, Piva ha illustrato la maturità delle imprese italiane attraverso il Data Strategy Journey, che misura competenze, processi e strategia.
Il 38% delle aziende ha definito una strategia dati di lungo periodo, mentre il 24% non dispone ancora di una figura di riferimento. In un quinto dei casi il presidio dei dati è affidato a ruoli executive, a conferma della crescente rilevanza strategica.
Sul fronte della Data Consumption, il 45% delle organizzazioni utilizza strumenti di BI avanzata, anche se l’integrazione tra fonti informative rimane limitata. Le aziende più mature sviluppano programmi di formazione e team trasversali, accelerando l’adozione di strumenti analitici.
La Data Science è in forte espansione: oltre il 70% delle grandi imprese ha progetti attivi. Le richieste “dal basso” aumentano e il 40% delle funzioni che in passato non partecipava alle attività di Advanced Analytics è oggi coinvolto. Il 34% delle aziende ha ampliato le attività già esistenti.
PMI: più analisi, meno integrazione
Nel mondo delle PMI cresce l’uso continuativo dei dati: l’89% dichiara di utilizzare strumenti analitici, dieci punti in più rispetto all’anno precedente. Le applicazioni più diffuse riguardano flussi di cassa e pianificazione del budget, confermando un uso prevalentemente operativo.
Tuttavia, l’80% segnala ancora difficoltà di integrazione delle fonti dati, che rappresentano oggi la principale barriera alla piena maturità analitica. Nelle medie imprese emerge un quadro più avanzato: il 50% ha figure dedicate all’analisi e il 40% dispone di buona integrazione tecnologica.
Verso Data Platform integrate
Le piattaforme dati si evolvono verso modelli integrati e modulari. Le imprese si dividono tra approccio Make (56%) e Buy (44%). Le realtà che sviluppano internamente ottengono livelli più elevati di integrazione, a fronte di maggior complessità; chi adotta soluzioni esterne beneficia di time-to-market più rapido ma con minore profondità di controllo.
Piva evidenzia che l’integrazione delle piattaforme dati è un prerequisito per nuove progettualità di AI e automazione. L’obiettivo è creare convergenza tra tecnologie tradizionali e soluzioni AI, in un contesto che richiede elevati standard di governance e sicurezza.
Guardando al 2026: competenze, automazione e complessità
L’Osservatorio delinea un futuro caratterizzato da continuità evolutiva: l’intelligenza artificiale diventa componente naturale dei processi aziendali, mentre crescono complessità, automazione e competenze richieste.Il mercato Big Data 2025 fotografa dunque un’Italia in movimento, con un ecosistema che evolve a doppia cifra ma che deve ancora colmare il divario tra ambizione tecnologica e capacità organizzativa. Le imprese più avanzate stanno investendo nella qualità del dato e nella cultura analitica, consapevoli che la competitività dipenderà sempre più dalla capacità di integrare tecnologie e processi decisionali.
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