Grandes datos

El 85% de los proyectos de Big Data fallan, pero sus desarrolladores pueden ayudar a que su proyecto tenga éxito

Big data ha sido una gran decepción, pero hay una manera de asegurarse de que la suya no lo sea.

Hace un año, Gartner estimó que el 60 por ciento de los proyectos de big data fallan. Tan malo como suena, en realidad es peor. Según el analista de Gartner Nick Heudecker esta semana, la estimación del 60 por ciento de Gartner es «demasiado conservadora». Tasa de falla real? «[C]85% perdedores. ’ En otras palabras, perder la esperanza para todos los que entran aquí, especialmente porque “[T]El problema no es la tecnología”, dijo Heudecker. Eres tú.

perro viejo, trucos nuevos

Bueno, no exactamente usted, sino la dificultad de trasladar las prácticas modernas de big data a la infraestructura existente y las culturas empresariales que aún no están listas para big data. Después de trabajar en una serie de malos proyectos de big data, Heudecker me dijo que las principales razones del fracaso eran la dificultad inherente de integrarse con los procesos y aplicaciones comerciales existentes, la resistencia de la administración, la política interna, la falta de habilidades y los desafíos de seguridad y gobierno.

Curiosamente, la gestión será el principal obstáculo para los proyectos de Big Data, ya que han sido los mayores animadores de Big Data, promocionando el poder de Big Data para transformar sus negocios en llamadas de ganancias y en los medios. Según una encuesta de NewVantage Partners, pregúnteles cómo resultaron estos proyectos y, de hecho, el 80 % le dirá que tuvieron mucho éxito y crearon un valor significativo.

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Sin embargo, haga una autopsia con los equipos que son realmente responsables de ejecutar estos proyectos y encontrará la tasa de falla del 85% que encontró Gartner. Irónicamente, esto puede deberse en parte a la tendencia de los ejecutivos a confiar en sus instintos antes que en los datos, como reveló una encuesta de Fortune Knowledge Group. Echa un vistazo a algunos encuestados más de NewVantage, y también admiten que hay un desajuste cultural, lo cual es complicado:

Si hay alguna tendencia aleccionadora en estos resultados, es la aparente dificultad de realizar cambios organizativos y culturales en torno a los grandes datos. Más del 85 por ciento de los encuestados dijeron que su empresa ha iniciado un programa para crear una cultura basada en datos, pero solo el 37 por ciento ha informado de éxito hasta el momento. La tecnología de big data no es el problema; la comprensión de la gestión, la alineación organizacional y la resistencia organizacional general son los culpables. Ojalá las personas fueran tan maleables como los datos.

Por supuesto, las personas no son tan maleables, y no todos los ejecutivos tienen la culpa. Mirando el organigrama, hay muchas luchas políticas internas sobre quién será el propietario del proyecto, el alcance para ejecutarlo y quién puede permitirse el lujo de contratarlo (respuesta: no hay suficiente personal). Todo esto tiende a llevar a que pocos proyectos tengan éxito, según las estimaciones de Gartner.

No es que debas perder la esperanza.

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El problema, continúa Heudecker, es que «las organizaciones… necesitan un plan para entrar en producción. La mayoría de la gente no piensa en los planes y tecnologías de big data como una terapia minorista». Desde los inversores hasta las nuevas empresas aventureras, todas prometen básicamente lo mismo : compre mi pila de tecnología costosa y difícil de usar, y mágicamente obtendrá [insert the buzzphrase of your choice; I like “360 view of the customer”].

Es esta promesa mágica la que sigue financiando las OPI de big data, pero la misma promesa casi seguramente hará que una empresa fracase miserablemente en big data. La clave está en ajustar mejor las expectativas.

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También existe el problema de moverse demasiado rápido. Por ejemplo, Ronda Swaney de Hortonworks insta a las empresas a traducir rápidamente los pequeños éxitos departamentales en iniciativas holísticas para toda la empresa. Si bien esto suena pragmático (y ciertamente es mejor que ir a lo grande desde el principio), es posible que la cultura de la empresa no siga el ritmo de los proyectos de escalamiento rápido, y el ADN que hace que los proyectos de pequeña escala sean exitosos puede resultar insuficiente para permitir proyectos más amplios. éxito.

En general, no importa cuántos proveedores quieran que sus clientes crezcan con big data, las fallas desenfrenadas de big data de los últimos años sugieren que un mejor enfoque es comenzar poco a poco y construir lentamente. De hecho, iría un paso más allá y sugeriría que las empresas aborden estos proyectos de forma ascendente, impulsadas por los desarrolladores. Permítales experimentar y desarrollar proyectos orgánicamente. Dada la tasa de éxito actual del 15 % para proyectos de big data, es hora de probar algo diferente.

El 85 de los proyectos de Big Data fallan pero

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