Kernfactoren die Big Data-projectsucces voorspellen

Het toepassen van Big Data-technologie is misschien wel het belangrijkste project in de gedachten van de meeste directeuren vandaag, allemaal met hoge verwachtingen over de monetarisatie van deze data. Echter, een zeer hoog percentage van hen faalt. Om specifieker te zijn, volgens een compilatie van studies uitgevoerd door consultants gespecialiseerd in strategie en Big Data, inclusief Gartner en NewVantage Partners, in de laatste jaren over de implementatie van Big Data in bedrijven, mislukken ongeveer 80% van de Big Data-projecten". En de eerste vraag die we ons moeten stellen is waarom?

Redenen voor falen in dataprojecten

De cijfers tonen ons dat hoewel bedrijven kapitaal investeren in het lanceren van Big Data-projecten, veel geen waarde verkrijgen. Er zijn gemeenschappelijke redenen waarom projecten neigen te stagneren, en we zullen ze hieronder uitleggen:

• Mismatch tussen strategische doelen en technische vaardigheden: het eerste om te doen bij het implementeren van zo'n project is het echte zakelijke probleem te begrijpen en de risico's ervan nauwkeurig te beoordelen vanaf het begin. Het lanceren van het project zonder een duidelijke analyse van het probleem en zonder gedefinieerde doelen in lijn met een datastrategie zal de strategische visie verblinden en het project in een mislukking veranderen.

• Gebrek aan infrastructuur en middelen: grote dataprojecten vereisen een solide infrastructuur en sleutelmiddelen, met name wat betreft talent. Diegenen die proberen vooruit te gaan zonder deze cruciale functies afgedekt te hebben, ervaren een vaardigheidsgap en eindigen met het vinden van hun projecten gestagneerd door gebrek aan adequate opleiding, training en ervaring in het toepassen van analyse.

• Complexiteit en onbuigzaamheid: hoe veel u ook de benodigde ingrediënten hebt om dit type project te ontwikkelen, als de architectuur en de omvang van het project te rigide is, zal het mislukken. Er is een neiging om het probleem te compliceren en oplossingen te creëren die te complex zijn. Deze praktijk haalt de focus van het grote plaatje af en leidt het af van de juiste oplossing.

• Gefaald data science-model: slechte data-kwaliteit en nauwkeurigheid zijn een groot obstakel voor projectsucces. Integratiekosten zijn hoog en data blijft vaak een grote bron van onontcijferde informatie. Alle relaties in de data moeten geëxtraheerd of afgeleid worden en expliciet gemaakt worden zodat de machines de data correct kunnen interpreteren.

• Integratiegaten: slechte communicatie tussen data scientists en business stakeholders resulteert in gegarandeerde mislukking. Het is de meest voorkomende reden waarom grote dataprojecten niet op productie toegepast worden en mislukken. De informatiestroom is cruciaal om een project van deze omvang te integreren.

De sleutels tot succes in dataprojecten

De realiteit toont dat het pad naar datagedreven voordelen noch makkelijk noch simpel is. Bedrijven moeten een reeks capaciteiten ontwikkelen om in staat te zijn grote data om te zetten in business, wat globaal moet zijn (de hele organisatie betrekken) en gebaseerd op routine en herhaalbare processen en workflows.
Er zijn 4 componenten van succes die u zullen helpen risico's te mitigeren en ervoor te zorgen dat de resultaten overeenkomen met uw verwachtingen voor het project:

DATA

Datagedreven groei is niet mogelijk zonder een robuuste datastructuur. Organisaties moeten interne en externe (zelfs aangekochte) data verzamelen, opslaan en beschikbaar maken voor de organisatie.
De hoeveelheden data nemen toe en nieuwe formaten komen constant voor. Bedrijven moeten in staat zijn om deze data te analyseren via gesofisticeerde modellen en het op een manier te rapporteren die alle partijen in staat stelt waardevolle conclusies te trekken.
Deze capaciteit vereist vaardigheden in het ontwikkelen van sensoren, infrastructuur voor het opslaan van data, en methoden voor het beschermen van data tegen hackers.

AUTONOMIE

Het concept van autonoom teams en gedecentraliseerde besluitvorming is fundamenteel voor de ontwikkeling van elke strategie, wat werknemers in staat stelt hun eigen ideeën voor te stellen en zelfs hun eigen beslissingen te nemen. Maar autonomie wordt uitgedaagd door steeds complexere projecten, agile grootschalige teams en misschien steeds meer multidisiplinaire.
Daarom is het essentieel om de functie van data manager (CDO) te creëren, verantwoordelijk voor het vestigen van gemeenschappelijke communicatie en ervoor te zorgen dat de groep als een zelf-georganiseerd of autonoom team handelt.
Tegelijkertijd is het belangrijk dat het team getraind is in wat de data scientist kan en moet bijdragen, en dat de data scientist ervoor zorgt dat de data werknemers helpt nieuwe beslissingen te nemen.

TECHNOLOGIE

Technologie is even essentieel voor het succes van de data. Het omvat een belangrijke eerste stap in de toepassingsfase, evenals een essentieel component voor de digitale ruggengraat.
Ongeacht hoeveel u de beste ideeën en de meest waardevolle data heeft, als uw technologie niet aan de taak gewachsen is of niet schaalbaar is, zal het uiteindelijk geen echte waarde voor het bedrijf creëren. Daarom is het essentieel om een strategische partner te hebben die expert is in het veld om u te adviseren.

VERANTWOORDELIJKHEID

Bij het overwegen van een datastrategie is het essentieel om te overwegen wat toegestaan is en wat verboden. Er zijn drie gebieden van verantwoordelijkheid om te overwegen; de wet, formele contracten en maatschappelijke normen.
Wanneer data de capaciteit heeft om een individu te identificeren, gelden bepaalde databeveiligings- en handhavingsreglementen. Het is daarom belangrijk om de verwachtingen en doelen van alle partijen te verduidelijken om een solide contractuele basis te waarborgen.
Aan de andere kant, kan het gebruik van data legaal en wettelijk zijn voor de partijen betrokken in het contract, maar ongeschikt voor klanten of de maatschappij. Het bedrijf moet iemand verantwoordelijk hebben voor het ethisch omgaan met de data en de parameters te stellen.

Verder implicaties

Het belang van cultuur en de menselijke factor spelen een even belangrijke rol in de ontwikkeling van dataprojecten. Ontdek de 10 stappen om een goede datacultuur te bereiken, van het belang van een betrokken manager tot de behoefte aan een vloeiend communicatiesysteem.

De verdeling van middelen is een ander cruciaal punt bij het overwegen van de investering die voor het project nodig is. Als middelen te dun verdeeld worden, kunnen we prioritaire projecten in gevaar brengen. Om die reden is het nodig om advies in te winnen en een balans in de investering te vinden, een vooruitzicht van fondsen te maken en implementatieproblemen te overwegen die kunnen ontstaan naarmate het project vordert.

Uw Big Data-project

Bereik, tijd, budget en kwaliteit zijn kritische componenten van elk project. Het niet nakomen van een of meer van deze maten is de reden waarom de meeste dataprojecten uitgedaagd worden of volledig mislukken.
Als bedrijf moet u er eerst voor zorgen dat dataprojecten afgestemd en gerelateerd zijn aan zakelijke prioriteiten, en daarna een complete agile, zichtbare en onzichtbare infrastructuur eromheen bouwen. Het is de moeite waard om dit stapje voor stapje te doen, met eenvoudige modellen en begeleid door een strategische partner zoals Nexus Integra.

Het Nexus Integra geïntegreerde operatiesplatform bestaat uit een krachtige driedelige structuur die uw bedrijf helpt om data te integreren, verwerven, standaardiseren, unificeren, beheren en weergeven op een eenvoudige manier.
– De eerste laag, Nexus Connect, helpt uw bedrijf ongestructureerde data te integreren en te verwerven via gesofisticeerde IoT-apparaten en tools.
– De tweede laag, Nexus Core, is verantwoordelijk voor het standaardiseren en unificeren van deze data via Big Data.
– De derde laag, Nexus Applications, bestaat uit native Nexus Integra-applicaties en andere ontwikkeld door derden die u de benodigde tools bieden in een globale operatiesomgeving om de data op een eenvoudige manier te beheren en weer te geven.