L’ecosistema advanced analytics entra in una nuova fase evolutiva. Il recente report Advanced Analytics Market – Global Forecast to 2031 di MarketsandMarkets indica una progressione che supera le aspettative degli ultimi anni, con un settore destinato a raddoppiare il proprio valore nel giro di un quinquennio. Secondo l’analisi, il mercato passerà da 97,17 miliardi di dollari nel 2026 a 193,23 miliardi nel 2031, con un tasso annuo composto del 14,7%. Questa dinamica riflette un cambiamento culturale prima ancora che tecnologico: le aziende non considerano più l’analisi dei dati come un supporto parallelo, ma come una componente operativa centrale. La crescente integrazione tra decision making e capacità previsionali segna uno scatto di maturità che coinvolge ogni settore.
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La spinta dei modelli evoluti
L’espansione del mercato deriva dall’adozione crescente di modelli predittivi e prescrittivi. I sistemi basati su machine learning rappresentano già il 44,33% del mercato nel 2026, confermandosi l’asse tecnologico più rilevante. La progressione dei sistemi di intelligent decision automation, in crescita attesa del 17,5%, accentua ulteriormente l’impatto dell’automazione nelle scelte operative, dalla gestione del rischio all’ottimizzazione dei processi. Il passaggio da una logica descrittiva a una proattiva descrive il cuore della trasformazione.
In questo scenario, emerge anche un nuovo paradigma legato agli agenti autonomi. I modelli agent-based e autonomi registrano infatti il tasso di crescita più rapido tra le modalità di delivery, segno di una domanda che guarda oltre la semplice analisi e punta su sistemi capaci di intervenire direttamente nel ciclo operativo.
Il ruolo centrale del cloud moderno
Il cloud continua a rappresentare la piattaforma privilegiata per lo sviluppo delle soluzioni di advanced analytics. La modalità cloud-native e basata su lakehouse domina il 2026, grazie alla capacità di unificare archiviazione, processamento e analisi su un unico layer scalabile. Le imprese scelgono questo approccio per gestire grandi volumi di dati riducendo la complessità infrastrutturale e accelerando l’integrazione dei flussi operativi con i modelli di AI. Le funzionalità di scalabilità elastica e il minor costo totale di gestione rendono l’architettura cloud una base stabile per la crescita.
La domanda di analisi in tempo reale, abbinata al bisogno di orchestrare data pipeline sempre più complesse, spinge verso ambienti flessibili. Ciò crea un vantaggio competitivo per le piattaforme capaci di integrare algoritmi avanzati, governance automatizzata e strumenti di modellazione predittiva anche su dataset distribuiti.
Sustainability, customer experience e nuove priorità
L’evoluzione dell’advanced analytics non riguarda solo i reparti tecnologici. Le pressioni normative e i nuovi standard di rendicontazione portano le aziende a destinare investimenti crescenti alle metriche ESG. La necessità di monitorare consumi, emissioni e compliance spinge verso soluzioni capaci di offrire insight accurati e verificabili, con modelli di analisi che garantiscono trasparenza nelle verifiche.
Parallelamente, la convergenza tra comportamenti d’acquisto, interazioni digitali e aspettative personalizzate accelera l’uso di advanced analytics per modellare esperienze su misura. La capacità di prevedere preferenze, necessità e probabilità di conversione diventa un valore competitivo decisivo. Le aziende si orientano sempre più verso piattaforme che integrano segmentazione dinamica, scoring predittivi e orchestrazione multicanale, riducendo la distanza tra dati e azioni.
I settori più dinamici
Il report evidenzia come il mercato nordamericano mantenga la quota maggiore, con una previsione del 38,73% nel 2026, mentre altri mercati maturano più rapidamente sul piano tecnologico e applicativo. Le utility e il comparto energetico si affermano come i segmenti con la crescita più elevata, grazie alla necessità di ottimizzare reti complesse, ridurre perdite e anticipare le condizioni di domanda.
Altri settori ad alta intensità dati, come finanza e retail, puntano su modelli predittivi per potenziare il controllo delle frodi, personalizzare le offerte e migliorare la gestione del rischio. La diffusione di dataset strutturati e non strutturati favorisce l’adozione di tecniche avanzate come analisi testuale, correlazioni dinamiche e modelli di clusterizzazione. La disponibilità di strumenti self-service amplia inoltre la platea degli utilizzatori, rendendo l’analisi più capillare e distribuita nelle organizzazioni.
I player e la nuova competizione
Il mercato vede una forte presenza di attori globali come Google, Ibm e Sas Institute, che adottano strategie congiunte tra acquisizioni e partnership strategiche. Questi operatori mirano a costruire ecosistemi integrati, capaci di interconnettere analytics, cloud e AI in un’unica proposta modulare.
Accanto ai colossi emergono realtà specializzate come Qilk, DataRobot e Savant Labs, che consolidano posizioni in nicchie ad alto valore, dall’automazione predittiva ai modelli verticali per settori specifici. La crescente concorrenza stimola una corsa all’innovazione, ma anche una maggiore attenzione alla trasparenza dei modelli, alla governance dei dati e all’efficienza dei processi.
Verso una nuova fase di maturità
Il futuro dell’advanced analytics si costruisce su tre direttrici: decisioni basate sui dati, automazione intelligente e capacità predittiva distribuita. La fase sperimentale lascia spazio a un utilizzo sistemico, dove algoritmi e processi convergono e sostengono una gestione aziendale più reattiva. L’incremento dei dati disponibili, unito alla maturazione delle piattaforme cloud e dei modelli autonomi, rende l’intero ecosistema più robusto e orientato a risultati concreti.
L’analisi avanzata diventa quindi una risorsa strategica per la competitività. La crescita prevista dal report conferma una traiettoria chiara: l’advanced analytics non è più solo un acceleratore tecnologico, ma un driver di trasformazione strutturale per ogni settore industriale.
