Lo scenario

Data innovation, un’economia che vale più di 300 miliardi di euro in Europa

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Nel 2020 saranno oltre 20 miliardi i dispositivi connessi in rete e tra loro, mentre nel 2021 si stima che ogni utente web in Europa occidentale utilizzerà 80 GB di traffico al mese (circa il triplo del 2016). Ma è grazie all’intelligenza artificiale che la data economy crescerà sempre di più.

In questi ultimi anni, ogni nostra attività si trasforma in una serie di dati. L’utilizzo diffuso e costante di dispositivi elettronici e digitali connessi in rete genera ulteriori dati, una grande quantità di dati, i big data. Dall’economia all’intrattenimento, dal lavoro al tempo libero, dalle relazioni interpersonali ai nostri interessi, dalla privacy alla Pubblica Amministrazione, ovunque assistiamo alla proliferazione dei grandi dati.

C’è chi parla di vera e propria rivoluzione dei dati, di innovazione prodotta dai dati (open data/big data/personal data), supportata dalla moltiplicazione, anno dopo anno, delle fonti stesse (dalla telefonia mobile all’Internet delle cose, dal nostro Pc ai dati postali e bancari, dai satelliti all’ecommerce, dalla sanità ai servizi digitali), e da un quadro normativo che pian piano cerca di organizzare, gestire e sostenere la nascente data economy e data society.

La data innovation, come innovativo strumento per sfruttare il potenziale dei dati e generare benefici sociali ed economici, è valutata in Europa attorno ai 300 miliardi di euro. il suo contributo all’economia dell’Unione europea (UE) è pari a più del 2% del PIL e per il 2020 tale valore è atteso raddoppiare, arrivando a valere più di 700 miliardi di euro.

Un patrimonio da tutelare e sostenere con ulteriori misure per la crescita, con ulteriori investimenti in soluzioni tecnologiche e soprattutto in formazione (in Europa manca una vera cultura digitale), perché per alimentare il settore dei dati è necessario che cittadini e lavoratori sappiano bene con che cosa abbiano a che fare.

Tra le fonti di dati più rilevanti al momento c’è sicuramente l’Internet of Things (IoT). Si stima che entro il 2020 saranno oltre 20 miliardi i dispositivi connessi in rete e tra loro. Inoltre, si legge in una nota di Ricoh Europe dedicata allo studio del Centre for Data Innovation, entro il 2021 si stima che ogni utente web dell’Europa occidentale utilizzerà 80 GB di traffico al mese (circa il triplo del 2016).

Tra i Paesi europei con il miglior rapporto data economy/PIL troviamo la Gran Bretagna (0,56% del PIL), la Svezia (0,50%), l’olanda (0,48%), Portogallo e Danimarca (0,46%), Germania (0,41%), Francia (0,33%), Spagna (0,29%) e Italia (0,28%).

Per quanto riguarda i big data, c’è da dire che l’80% almeno di essi è considerato ‘destrutturato’ e conservato su server privati. Un patrimonio di dati, in gran parte legato ai dati personali, che solo l’utilizzo diffuso dell’intelligenza artificiale, delle soluzioni IoT, machine learning e della trasformazione digitale, con l’aggiunta dei più avanzati ed efficaci servizi di customer engagement, potrebbe consentirne il pieno sfruttamento con ricadute positive a livello sociale, di amministrazione pubblica, scientifico ed economico ovviamente.

Secondo stime Boston Consulting Group, i personal data potrebbero raggiungere nel 2020 un valore di mercato di oltre 1.000 miliardi di dollari.

A riguardo, però, c’è da ricordare che una delle leve forse più rilevanti per lo sviluppo dell’economia dei dati è il nuovo Regolamento generale sulla protezione dei dati (General Data Protection RegulationGDPR).  Creando le condizioni per un uso responsabile e consapevole dei dati, senza barriere giuridiche e differenze normative tra gli Stati europei, il GDPR si pone infatti come efficace strumento di competizione economica rilevante: da mero argomento giuridico a tema strategico per la nuova economia dei dati.

Analizzare il comportamento dei clienti, comprendendo ad esempio in quali occasioni siano più propensi all’acquisto, può aiutare le aziende a diventare proattive fornendo loro l’informazione giusta, al momento giusto.

A seguito della sempre maggiore diffusione delle tecnologie digitali, risulta chiaro che modelli per l’analisi dei dati (data analytics) possono aiutare a muoversi meglio sul mercato e a guadagnare vantaggio competitivo.