Il tema dell’estrazione di valore dai dati ha assunto da alcuni anni rilevanza nelle agende del Top Management, sempre più consapevole dell’importanza degli Analytics per ottenere vantaggio competitivo e sponsorizzare non solo progettualità specifiche ma anche trasformazioni organizzative e tecnologiche in ottica data-driven. Vi è cioè grande interesse verso quella che è definita Data Monetization interna, ossia la valorizzazione di dati per supportare decisioni sia strategiche che operative, attraverso metodologie di analisi più o meno complesse. Tuttavia, a livello internazionale, sta muovendo i primi passi un cambiamento culturale che si propone di andare ben oltre: i dati diventano un vero e proprio asset da manutenere (si pensi alla nuova centralità delle attività di Data Governance) ed eventualmente valorizzare direttamente, in alcuni casi tramite un immediato ritorno economico. Nel contesto delle data monetization sia interna sia esterna giocano un ruolo determinante le nuove esigenze informative, ad esempio il tema del real time analytics o gli algoritmi di apprendimento automatico. In più, nel mondo del data sharing, le normative stanno vivendo una grande evoluzione, proprio per dar risposta a una nuova sensibilità di aziende e consumatori.
L’Osservatorio Startup Intelligence, in collaborazione con l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, ha analizzato le startup che offrono servizi o strumenti per la valorizzazione dei dati, trattando anche il tema della monetizzazione esterna, ossia le attività di scambio e compravendita di dati tra diversi attori.
Nel corso della Ricerca sul tema Data Monetization sono state analizzate 380 startup operanti sia a livello nazionale che internazionale, fondate a partire dall’anno 2015 e che abbiano ricevuto almeno un finanziamento dal 2018. Complessivamente, le startup inserite nella Ricerca hanno raccolto 3,4 miliardi di dollari di finanziamento. L’Italia vede soltanto 2 startup che rispettino i vincoli della ricerca, per un totale di finanziamenti di 826.000 dollari.
I risultati della Ricerca sono stati presentati da Alessandro Piva e Irene Di Deo, rispettivamente Responsabile della Ricerca e Ricercatrice dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics, in occasione del Workshop di Startup Intelligence dedicato a questa tematica; l’incontro ha ospitato anche un focus sul contesto normativo a cura di Gabriele Faggioli, Presidente del Clusit e Responsabile scientifico dell’Osservatorio Cybersecurity & Data Protection. Il Workshop ha inoltre ospitato il pitch di 7 startup di fronte alla community degli Innovation Manager italiani; tra le aziende erano presenti anche Aci, Agos, Axa Assicurazioni, BNP Paribas Leasing Solutions, Bper Banca, Bticino, Costacurta, Credem Banca, Edison, Enel, Eni, Ferrovie dello Stato Italiane, Gruppo Enercom, Gruppo Hera, Gruppo Tea, IGPDecaux, Inail, Poste Italiane, Prysmian Group, Roche, Saipem, Siram Veolia, Sky, Smartpaper, Snam, Sparkasse, TIM, Unicoop Firenze, Vivigas.
Le startup censite e analizzate nel corso della Ricerca sono state classificate in tre aree principali. All’interno di ciascuna classe è stata effettuata una seconda categorizzazione, basata sulle differenze emerse dall’analisi dei prodotti/servizi offerti dalle startup censite.
La categoria Data Management racchiude tutte le startup la cui offerta è orientata all’organizzazione architetturale dei dati o a supportare le fasi di integrazione e preparazione degli stessi, così come tutte quelle soluzioni volte a efficientare le attività di Data Governance e gestire le problematiche di sicurezza dei dati e compliance alle normative in ambito protezione e privacy.
Rientra in questa categoria Askdata, presentata al Workshop dal CEO Simone Di Somma, startup che utilizza il natural language processing per semplificare l’interazione tra dati e persone; l’applicazione agisce sia in modo push, avvertendo l’utente di ciò che sta per accadere, sia in modo pull, rispondendo alle richieste dell’utente con risposte immediatamente comprensibili e usabili.
Xavier LeFevre, CEO e Founder di Fair&Smart, ha raccontato come questa piattaforma di governance dei dati personali offra una gamma completa di soluzioni per le imprese che vogliono costruire una relazione più trasparente e forte con i loro clienti con la possibilità di controllare, archiviare, proteggere e riutilizzare i propri dati personali tramite un PIMS (Personal Information Management Solution) dedicato.
QuestDB, come illustrato dal Co-founder Nicolas Hourcard, è un database real-time ad alte prestazioni per la gestione di dati in serie temporali: le aziende possono così sfruttare la potenza di un database open-source per gestire miliardi di dati al giorno, riducendo i costi per risorse computazionali.
Nella categoria Internal Data Monetization sono state classificate quelle startup che offrono soluzioni di analisi dei dati volte alla valorizzazione interna degli stessi, in particolare quelle startup che offrono soluzioni general purpose, ossia non orientate e personalizzate per rispondere alle esigenze di una specifica industry o funzione aziendale.
Troviamo qui G-Move, presentata al Workshop dal CEO Marco Musumeci, startup che ha brevettato un sistema di analisi per il monitoraggio dei flussi di persone, raccolti attraverso particolari sensori, al fine di generare dashboard interattive per lo studio dell’esperienza utente. G-move permette un’analisi near real-time degli spostamenti e dei tempi di permanenza all’interno di diversi contesti pubblici. Una soluzione molto utile in contesti di grande affollamento ma anche per gestire le nuove sfide nate con la pandemia.
Infine, nella categoria Data Enrichment & Sharing sono contenute startup la cui offerta consiste nel mettere a disposizione differenti tipologie di dati o soluzioni e servizi che facilitano lo scambio o la vendita di dati.
In quest’ultima categoria troviamo tre startup presentate al Workshop: Dawex, EcoSteer ed Elysium. Ludovic Verdier, Senior Account Executive di Dawex, ha raccontato come questa startup consenta di accelerare e facilitare la circolazione dei dati tra le parti interessate consentendo loro di reperire, distribuire, commercializzare e scambiare dati in modo sicuro. EcoSteer, presentata dal CEO Elena Pasquali, è una startup che, grazie a competenze ICT, legali e business, ha sviluppato e brevettato la DOP – Data Ownership Platform, una tecnologia che utilizza end-to-end encryption e blockchain smart contracts per permettere ai legali proprietari dei dati – consumatori e cittadini – di avere pieno controllo sulle terze parti che vi accedono e di essere ricompensati per il loro utilizzo. Francesco Biasibetti ha raccontato Elysium, un sistema che sfrutta un protocollo decentralizzato che mira ad incentivare lo scambio di dati (cartelle cliniche, terapie e farmaci) per aiutare i medici ad ottenere l’accesso a dati sanitari certificati in modo tempestivo e trasparente, riducendo il rischio di negligenza e allo stesso tempo restituendo all’individuo la proprietà dei suoi dati sanitari che può, in questo modo, gestire e condividere in modo sicuro.
Nella ricerca sono state incluse soluzioni che in maniera più o meno diretta supportano le aziende nel valorizzare al meglio i propri dati sia internamente sia esternamente. Come era possibile prevedere, relativamente alla Data Monetization esterna, sia l’offerta tecnologica sia i proprietari di dati risultano ad oggi ancora impreparati per dare vita ad un vero e proprio mercato dei dati; inoltre, la maggior parte delle iniziative si occupano principalmente di fornire dati aggregati, mentre rimangono una minoranza quelle realtà che mettono a disposizione strumenti tecnologici per sbloccare il potenziale di dati e informazioni che le aziende hanno già a disposizione.
