Como você sabe se seu projeto de Big Data será bem-sucedido?

A aplicação da tecnologia de Big Data talvez seja o projeto mais importante na mente da maioria dos executivos hoje, todos com grandes expectativas sobre a monetização desses dados. No entanto, uma porcentagem muito alta deles falha. Para ser mais específico, de acordo com 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 nas empresas, cerca de 80% dos projetos de Big Data falham”. E a primeira pergunta que devemos nos fazer é por quê?

Motivos de falha em projetos de dados

Os números nos mostram que, embora as empresas estejam investindo capital no lançamento de projetos de Big Data, muitas não estão obtendo valor. Existem motivos comuns pelos quais os projetos tendem a estagnar e vamos explicá-los abaixo:

• Incompatibilidade entre objetivos estratégicos e habilidades técnicas :a primeira coisa a fazer ao implementar um projeto desse tipo 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 tornará o projeto um fracasso.

• Falta de infraestrutura e recursos :projetos de big data exigem uma infraestrutura sólida e recursos-chave, principalmente no que diz respeito ao talento. Aqueles que tentam avançar sem ter cumprido essas funções cruciais experimentam uma lacuna de habilidades e acabam encontrando seus projetos paralisados ​​devido à falta de educação, treinamento e experiência adequados na aplicação da análise.

• Complexidade e inflexibilidade :no entanto, por mais que você tenha os ingredientes necessários para desenvolver esse tipo de projeto, se a arquitetura e o escopo do projeto forem muito rígidos, ele falhará. Há uma tendência de complicar o problema e criar soluções muito complexas. Essa prática tira o foco do quadro geral e o desvia da solução certa.

• Modelo de ciência de dados com falha :a baixa qualidade e precisão dos dados são um grande obstáculo para o sucesso do projeto. Os custos de integração são altos e os dados geralmente continuam sendo uma grande fonte de informações não decifradas. Todos os relacionamentos nos dados devem ser extraídos ou inferidos e tornados explícitos para que as máquinas possam interpretar os dados corretamente.

• Lacunas de integração :a comunicação deficiente entre os cientistas de dados e as partes interessadas do negócio resulta em falha garantida. É a razão mais comum pela qual projetos de grandes dados não são aplicados à produção e falham. O fluxo de informações é fundamental para integrar um projeto dessa magnitude.

As chaves para o sucesso em projetos de dados

A realidade mostra que o caminho para os benefícios baseados em dados não é fácil nem simples. As empresas precisam desenvolver uma gama de recursos para poder transformar grandes dados em negócios, que devem ser globais (envolvendo toda a organização) e baseados em processos e fluxos de trabalho rotineiros e repetíveis.
Existem 4 componentes de sucesso que irão ajudá-lo a mitigar riscos e garantir que os resultados correspondam às suas expectativas para o projeto:

DADOS

O crescimento baseado em dados não é possível sem uma estrutura de dados robusta. As organizações devem coletar dados internos e externos (mesmo adquiridos), armazená-los e disponibilizá-los para a organização.
As quantidades de dados estão aumentando e novos formatos estão surgindo constantemente. As empresas devem ser capazes de analisar esses dados por meio de modelos sofisticados e relatá-los de forma a permitir que todas as partes tirem conclusões valiosas.
Essa capacidade requer habilidades no desenvolvimento de sensores, infraestrutura para armazenamento de dados e métodos para proteger dados de hackers .

AUTONOMIA

A noção de equipas autónomas e de tomada de decisão descentralizada é fundamental para o desenvolvimento de qualquer estratégia, permitindo que os colaboradores proponham as suas próprias ideias e até tomem as suas próprias decisões. Mas a autonomia é desafiada por projetos cada vez mais complexos, equipes ágeis de grande porte e talvez cada vez mais multidisciplinares.
Por isso é fundamental criar o cargo de gerente de dados (CDO), responsável por estabelecer uma comunicação comum e garantir que o O grupo atua 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 tomar novas decisões.

TECNOLOGIA

A tecnologia é igualmente essencial para o sucesso dos dados. Trata-se de um primeiro passo importante na fase de aplicação, além de um componente essencial para a coluna digital.
Não importa o quanto você tenha as melhores ideias e os dados mais valiosos, se sua tecnologia não estiver à altura da tarefa ou não for escalável, não criará valor real para a empresa. Por isso, é essencial contar com um parceiro estratégico especialista na área para aconselhá-lo.

RESPONSABILIDADE

Ao considerar uma estratégia de dados, é essencial considerar o que é permitido e o que é proibido. Há três áreas de responsabilidade a serem consideradas; a lei, contratos formais e padrões sociais.
Quando os dados têm a capacidade de identificar um indivíduo, certas normas de segurança e aplicação de dados se aplicam. Portanto, é 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 impróprio para os clientes ou a sociedade. A empresa deve ter alguém responsável por lidar de forma ética com os dados e definir os parâmetros.

Outras implicações

A importância da cultura e o fator humano desempenham um papel igualmente importante no desenvolvimento de projetos de dados. Conheça os 10 passos para alcançar uma boa cultura de dados, desde a importância de ter um gestor comprometido até a necessidade de um sistema de comunicação fluido.

A distribuição dos recursos é outro ponto fundamental quando se considera o investimento necessário para o projeto. Se os recursos forem distribuídos de forma muito escassa, podemos comprometer mais projetos prioritários. Por isso, é necessário consultar e encontrar um equilíbrio no investimento, fazendo uma previsão de recursos e considerando os problemas de implementação que podem surgir à medida que o projeto avança.

Seu projeto de Big Data

Escopo, tempo, orçamento e qualidade são componentes críticos de qualquer projeto. O não cumprimento de uma ou mais dessas medidas é o motivo pelo qual a maioria dos projetos de dados é desafiada ou falha completamente.
Como empresa, você deve primeiro garantir que os projetos de dados estejam alinhados e relacionados às prioridades de negócios e, em seguida, criar um toda a infraestrutura ágil, visível e não visível ao seu redor. Vale a pena fazer isso aos poucos, com modelos simples e orientados por um parceiro estratégico como o 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 por meio de ferramentas e dispositivos sofisticados de IoT.
– A segunda camada, Nexus Core , é responsável por padronizar e unificar esses dados por meio do Big Data.
– A terceira camada, Aplicativos Nexus , é composto por aplicativos nativos do Nexus Integra e outros desenvolvidos por terceiros que fornecem as ferramentas necessárias em um ambiente de operações globais para gerenciar e exibir os dados de maneira simples.