Lo studio è di McKinsey: secondo il rapporto della multinazionale di consulenza strategica, il mercato dei dati generati dalle auto connesse genererà nel 2030 un potenziale di guadagno annuale che potrebbe variare da 130 a 210 dollari per i veicoli con un livello di connettività base e da 400 a 610 dollari per quelli che dispongono di sistemi di connettività più avanzata. I dati generati dai dispositivi telematici e dai sensori dell’auto realizzano non solo ricavi, ma anche ottimizzazione di costi. I risparmi annuali sarebbero compresi tra 100 e 170 e 120 e 210 dollari per veicolo.
Stiamo parlando di una quantità di dati enorme come la geolocalizzazione dei veicoli, i dati di status dell’auto e del suo utilizzo, nonché quelli rilevati dalla sensoristica che producono informazioni sull’ambiente esterno. Oggi un veicolo genera circa 25 gigabyte di dati per ogni ora di utilizzo, questo valore è destinato a crescere fino a 3.600 gigabyte nei prossimi 5 anni.
Già il dato grezzo vale, ma il core dei connected car data è costituito dalle innumerevoli funzioni frutto delle elaborazioni degli stessi.
Ma chi trae vantaggio dai dati? In primo luogo, le case automobilistiche e la catena distributiva che ottengono informazioni utili per ottimizzare le attività di ricerca e sviluppo dei prodotti, per potenziare la relazione con i clienti e per l’efficienza nella vendita e nell’erogazione di diversi tipi di servizi, compresi quelli di manutenzione. Tanti altri sono interessati. Si pensi alle assicurazioni per il monitoraggio degli stili di guida e per le controversie con i clienti, alle municipalità in ottica smart city, agli operatori della mobilità aziendale per la gestione efficiente della flotta.
Negli ultimi anni Vem Solutions (società del Gruppo Viasat) ha posto come asset aziendale la valorizzazione del dato. Provenienti dai dispositivi, in grado di fornire un’informazione di grande interesse sul sistema della mobilità, altamente rappresentative del trasporto privato. Essi garantiscono una copertura della rete capillare ed esaustiva, con una granularità spaziale e temporale totalmente differente rispetto ai dati di cui la pianificazione dei trasporti si avvaleva fino a qualche decennio fa.
