¿Cómo sabe si su proyecto de Big Data tendrá éxito?

Aplicar la tecnología Big Data es quizás el proyecto más importante en la mente de la mayoría de los ejecutivos en la actualidad, todos con altas expectativas sobre la monetización de estos datos. Sin embargo, un porcentaje muy alto de ellos fallan. En concreto, según una recopilación de estudios realizados por consultoras especializadas en estrategia y Big Data, entre ellas Gartner y NewVantage Partners, en los últimos años sobre la implantación de Big Data en las empresas, en torno al 80% de los proyectos Big Data fracasan”. Y la primera pregunta que debemos hacernos es ¿por qué?

Razones del fracaso en proyectos de datos

Las cifras nos muestran que aunque las empresas están invirtiendo capital en lanzar proyectos Big Data, muchas no están obteniendo valor. Hay razones comunes por las que los proyectos tienden a estancarse y las explicaremos a continuación:

• Desajuste entre los objetivos estratégicos y las habilidades técnicas :lo primero que debe hacer al implementar un proyecto de este tipo es comprender el problema comercial real y evaluar con precisión sus riesgos desde el principio. Lanzar el proyecto sin un análisis claro del problema y sin objetivos definidos en línea con una estrategia de datos cegará la visión estratégica y convertirá el proyecto en un fracaso.

• Falta de infraestructura y recursos :los grandes proyectos de datos requieren una infraestructura sólida y recursos clave, especialmente en lo que respecta al talento. Aquellos que intentan avanzar sin haber cubierto estas funciones cruciales experimentan una brecha de habilidades y terminan viendo sus proyectos estancados debido a la falta de educación, capacitación y experiencia adecuadas en la aplicación del análisis.

• Complejidad e inflexibilidad :sin embargo, por mucho que tenga los ingredientes necesarios para desarrollar este tipo de proyecto, si la arquitectura y el alcance del proyecto son demasiado rígidos, fracasará. Hay una tendencia a complicar el problema y crear soluciones demasiado complejas. Esta práctica quita el enfoque del panorama general y lo desvía de la solución correcta.

• Modelo de ciencia de datos fallido :la mala calidad y precisión de los datos son un obstáculo importante para el éxito del proyecto. Los costos de integración son altos y los datos a menudo siguen siendo una gran fuente de información no descifrada. Todas las relaciones en los datos deben extraerse o inferirse y hacerse explícitas para que las máquinas puedan interpretar los datos correctamente.

• Brechas de integración :la mala comunicación entre los científicos de datos y los resultados de las partes interesadas del negocio es un fracaso garantizado. Es la razón más común por la que los grandes proyectos de datos no se aplican a la producción y fallan. El flujo de información es fundamental para integrar un proyecto de esta magnitud.

Las claves del éxito en proyectos de datos

La realidad muestra que el camino hacia los beneficios basados ​​en datos no es fácil ni simple. Las empresas necesitan desarrollar una gama de capacidades para poder transformar grandes datos en negocios, que deben ser globales (involucrando a toda la organización) y basados ​​en procesos y flujos de trabajo rutinarios y repetibles.
Hay 4 componentes del éxito que ayudarlo a mitigar el riesgo y garantizar que los resultados coincidan con sus expectativas para el proyecto:

DATOS

El crecimiento basado en datos no es posible sin una estructura de datos robusta. Las organizaciones deben recopilar datos internos y externos (incluso comprados), almacenarlos y ponerlos a disposición de la organización.
La cantidad de datos aumenta y constantemente surgen nuevos formatos. Las empresas deben poder analizar estos datos a través de modelos sofisticados e informarlos de una manera que permita a todas las partes sacar conclusiones valiosas.
Esta capacidad requiere habilidades para desarrollar sensores, infraestructura para almacenar datos y métodos para proteger los datos de los piratas informáticos. .

AUTONOMÍA

La noción de equipos autónomos y toma de decisiones descentralizada es fundamental para el desarrollo de cualquier estrategia, permitiendo que los empleados propongan sus propias ideas e incluso tomen sus propias decisiones. Pero la autonomía se ve desafiada por proyectos cada vez más complejos, equipos ágiles a gran escala y quizás cada vez más multidisciplinarios.
Por eso es fundamental crear el puesto de administrador de datos (CDO), responsable de establecer una comunicación común y garantizar que los el grupo actúa como un equipo autoorganizado o autónomo.
Al mismo tiempo, es importante que el equipo esté capacitado en lo que el científico de datos puede y debe contribuir, y que el científico de datos se asegure de que los datos ayudarán a los empleados tomar nuevas decisiones.

TECNOLOGÍA

La tecnología es igualmente esencial para el éxito de los datos. Implica un primer paso importante en la fase de aplicación, así como un componente esencial para la columna vertebral digital.
No importa cuánto tenga las mejores ideas y los datos más valiosos, si su tecnología no está a la altura. o no es escalable, en última instancia, no creará valor real para la empresa. Por eso es fundamental contar con un socio estratégico experto en la materia que te asesore.

RESPONSABILIDAD

Al considerar una estrategia de datos, es esencial considerar qué está permitido y qué está prohibido. Hay tres áreas de responsabilidad a considerar; la ley, los contratos formales y las normas sociales.
Cuando los datos tienen la capacidad de identificar a un individuo, se aplican ciertas normas de cumplimiento y seguridad de datos. Por lo tanto, es importante aclarar las expectativas y los objetivos de todas las partes para garantizar una base contractual sólida.
Por otro lado, el uso de datos puede ser legal y lícito para las partes involucradas en el contrato, pero puede ser inapropiado para los clientes o la sociedad. La empresa debe tener a alguien responsable de tratar éticamente los datos y establecer los parámetros.

Más implicaciones

La importancia de la cultura y el factor humano juegan un papel igualmente importante en el desarrollo de proyectos de datos. Descubre los 10 pasos para conseguir una buena cultura de datos, desde la importancia de contar con un responsable comprometido hasta la necesidad de un sistema de comunicación fluido.

La distribución de los recursos es otro punto clave a la hora de considerar la inversión necesaria para el proyecto. Si los recursos se distribuyen demasiado, podemos poner en peligro más proyectos prioritarios. Por ello, es necesario asesorarse y encontrar un equilibrio en la inversión, realizando una previsión de fondos y considerando los problemas de ejecución que puedan surgir a medida que avanza el proyecto.

Tu proyecto de Big Data

El alcance, el tiempo, el presupuesto y la calidad son componentes críticos de cualquier proyecto. El incumplimiento de una o más de estas medidas es la razón por la cual la mayoría de los proyectos de datos son cuestionados o fracasan por completo.
Como empresa, primero debe asegurarse de que los proyectos de datos estén alineados y relacionados con las prioridades comerciales, y luego crear un toda la infraestructura ágil, visible y no visible a su alrededor. Vale la pena hacerlo poco a poco, con modelos simples y guiados por un socio estratégico como Nexus Integra.

La plataforma de operaciones integradas Nexus Integra consta de una poderosa estructura de tres capas que ayuda a su empresa a integrar, adquirir, estandarizar, unificar, administrar y mostrar datos de una manera simple.
– La primera capa, Nexus Connect , ayuda a su empresa a integrar y adquirir datos no estructurados a través de sofisticados dispositivos y herramientas de IoT.
– La segunda capa, Nexus Core , se encarga de estandarizar y unificar estos datos a través del Big Data.
– La tercera capa, Nexus Applications , está conformado por aplicaciones nativas de Nexus Integra y otras desarrolladas por terceros que te brindan las herramientas necesarias en un entorno de operaciones global para administrar y visualizar los datos de manera sencilla.