Fatores-Chave que Preveem o Sucesso de Projetos Big Data

Aplicar tecnologia Big Data é talvez o projeto mais importante na mente da maioria dos executivos hoje, todos com altas expectativas sobre a monetização destes dados. No entanto, uma porcentagem muito alta deles falha. Para ser mais específico, segundo uma compilação de estudos realizados por consultores especializados em estratégia e Big Data, incluindo Gartner e NewVantage Partners, nos últimos anos sobre a implementação de Big Data em empresas, cerca de 80% dos projetos Big Data falham". E a primeira pergunta que devemos nos fazer é por quê?

Razões para falha em projetos de dados

Os números nos mostram que embora as empresas estejam investindo capital no lançamento de projetos Big Data, muitos não estão obtendo valor. Existem razões comuns pelas quais projetos tendem a estagnar, e as explicaremos abaixo:

• Desalinhamento entre objetivos estratégicos e habilidades técnicas: a primeira coisa a fazer ao implementar tal projeto é entender o problema real do negócio e avaliar com precisão seus riscos desde o início. Lançar o projeto sem uma análise clara do problema e sem objetivos definidos alinhados com uma estratégia de dados cegará a visão estratégica e transformará o projeto em um fracasso.

• Falta de infraestrutura e recursos: grandes projetos de dados requerem uma infraestrutura sólida e recursos-chave, especialmente no que diz respeito a talento. Aqueles que tentam avançar sem ter coberto estas funções cruciais experimentam uma lacuna de habilidades e acabam encontrando seus projetos paralisados devido à falta de educação, treinamento e experiência adequados na aplicação de análise.

• Complexidade e inflexibilidade: por mais que você tenha os ingredientes necessários para desenvolver este tipo de projeto, se a arquitetura e escopo do projeto é muito rígido, falhará. Há uma tendência a complicar o problema e criar soluções excessivamente complexas. Esta prática tira o foco do panorama geral e desvia da solução correta.

• Modelo de ciência de dados falho: baixa qualidade e precisão dos dados são um grande obstáculo para o sucesso do projeto. Custos de integração são altos e dados muitas vezes permanecem uma grande fonte de informação indecifrada. Todas as relações nos dados devem ser extraídas ou inferidas e tornadas explícitas para que as máquinas possam interpretar os dados corretamente.

• Lacunas de integração: má comunicação entre cientistas de dados e stakeholders de negócio resulta em falha garantida. É a razão mais comum pela qual grandes projetos de dados falham em ser aplicados à produção e falham. O fluxo de informação é crítico para integrar um projeto desta magnitude.

As chaves para o sucesso em projetos de dados

A realidade mostra que o caminho para benefícios baseados em dados não é nem fácil nem simples. Empresas precisam desenvolver uma gama de capacidades para poder transformar grandes dados em negócio, que deve ser global (envolvendo toda a organização) e baseada em processos e fluxos de trabalho rotineiros e repetíveis.
Existem 4 componentes de sucesso que ajudarão você a mitigar risco e garantir que os resultados correspondam às suas expectativas para o projeto:

DADOS

Crescimento baseado em dados não é possível sem uma estrutura de dados robusta. Organizações devem coletar dados internos e externos (até comprados), armazená-los e torná-los disponíveis para a organização.
As quantidades de dados estão aumentando e novos formatos estão surgindo constantemente. Empresas devem ser capazes de analisar estes dados através de modelos sofisticados e reportá-los de forma que permita a todas as partes tirar conclusões valiosas.
Esta capacidade requer habilidades no desenvolvimento de sensores, infraestrutura para armazenar dados e métodos para salvaguardar dados de hackers.

AUTONOMIA

A noção de equipes autônomas e tomada de decisão descentralizada é fundamental para o desenvolvimento de qualquer estratégia, permitindo que funcionários proponham suas próprias ideias e até tomem suas próprias decisões. Mas a autonomia é desafiada por projetos cada vez mais complexos, equipes ágeis de grande escala e talvez cada vez mais multidisciplinares.
É por isso que é essencial criar o cargo de gerente de dados (CDO), responsável por estabelecer comunicação comum e garantir que o grupo atue como uma equipe auto-organizada ou autônoma.
Ao mesmo tempo, é importante que a equipe seja treinada no que o cientista de dados pode e deve contribuir, e que o cientista de dados garanta que os dados ajudarão os funcionários a tomar novas decisões.

TECNOLOGIA

Tecnologia é igualmente essencial para o sucesso dos dados. Envolve um primeiro passo importante na fase de aplicação, bem como um componente essencial para a espinha dorsal digital.
Não importa o quanto você tenha as melhores ideias e os dados mais valiosos, se sua tecnologia não está à altura da tarefa ou não é escalável, não criará valor real para a empresa no final. É por isso que é essencial ter um parceiro estratégico especialista no campo para aconselhá-lo.

RESPONSABILIDADE

Ao considerar uma estratégia de dados, é essencial considerar o que é permitido e o que é proibido. Existem três áreas de responsabilidade a considerar; a lei, contratos formais e padrões sociais.
Quando dados têm a capacidade de identificar um indivíduo, certas regulamentações de segurança e fiscalização de dados se aplicam. É portanto importante esclarecer as expectativas e objetivos de todas as partes para garantir uma base contratual sólida.
Por outro lado, o uso de dados pode ser legal e lícito para as partes envolvidas no contrato, mas pode ser inadequado para clientes ou sociedade. A empresa deve ter alguém responsável por lidar eticamente com os dados e definir os parâmetros.

Implicações adicionais

A importância da cultura e do fator humano desempenham um papel igualmente importante no desenvolvimento de projetos de dados. Descubra os 10 passos para alcançar uma boa cultura de dados, da importância de ter um gerente comprometido à necessidade de um sistema de comunicação fluido.

A distribuição de recursos é outro ponto chave ao considerar o investimento necessário para o projeto. Se recursos são distribuídos muito finamente, podemos comprometer projetos mais prioritários. Por esta razão, é necessário buscar conselho e encontrar um equilíbrio no investimento, fazendo uma previsão de fundos e considerando problemas de implementação que podem surgir à medida que o projeto progride.

Seu projeto Big Data

Escopo, tempo, orçamento e qualidade são componentes críticos de qualquer projeto. Falhar em cumprir um ou mais destes critérios é a razão pela qual a maioria dos projetos de dados são desafiados ou falham completamente.
Como um negócio, você deve primeiro garantir que projetos de dados estão alinhados e relacionados a prioridades de negócio, e então construir toda uma infraestrutura ágil, visível e não-visível ao redor deles. Vale a pena fazer isso aos poucos, com modelos simples e guiado por um parceiro estratégico como Nexus Integra.

A plataforma de operações integradas Nexus Integra consiste em uma poderosa estrutura de três camadas que ajuda sua empresa a integrar, adquirir, padronizar, unificar, gerenciar e exibir dados de forma simples.
— A primeira camada, Nexus Connect, ajuda sua empresa a integrar e adquirir dados não estruturados através de dispositivos e ferramentas IoT sofisticados.
— A segunda camada, Nexus Core, é responsável por padronizar e unificar estes dados através do Big Data.
— A terceira camada, Nexus Applications, é composta por aplicações nativas do Nexus Integra e outras desenvolvidas por terceiros que fornecem as ferramentas necessárias em um ambiente de operações global para gerenciar e exibir os dados de forma simples.