Как узнать, будет ли ваш проект по работе с большими данными успешным?

Применение технологии больших данных — это, пожалуй, самый важный проект, о котором сегодня думает большинство руководителей, и все они возлагают большие надежды на монетизацию этих данных. Однако очень большой процент из них терпит неудачу. Если быть более точным, согласно подборке исследований, проведенных консультантами, специализирующимися на стратегии и больших данных, в том числе Gartner и NewVantage Partners, в последние годы о внедрении больших данных в компаниях около 80% проектов больших данных терпят неудачу». И первый вопрос, который мы должны себе задать:почему?

Причины неудач в проектах данных

Цифры показывают нам, что, хотя компании вкладывают капитал в запуск проектов с большими данными, многие из них не получают отдачи. Есть распространенные причины, по которым проекты застаиваются, и мы объясним их ниже:

• Несоответствие между стратегическими целями и техническими навыками :первое, что нужно сделать при реализации такого проекта, — это понять реальную проблему бизнеса и точно оценить его риски с самого начала. Запуск проекта без четкого анализа проблемы и без определенных целей в соответствии со стратегией данных ослепит стратегическое видение и превратит проект в провал.

• Отсутствие инфраструктуры и ресурсов. :проекты с большими данными требуют надежной инфраструктуры и ключевых ресурсов, особенно в отношении талантов. Те, кто пытается двигаться вперед, не охватив эти важнейшие функции, сталкиваются с дефицитом навыков и в конечном итоге обнаруживают, что их проекты застопорились из-за отсутствия надлежащего образования, обучения и опыта в применении анализа.

• Сложность и негибкость :тем не менее, если у вас есть необходимые ингредиенты для разработки этого типа проекта, если архитектура и масштаб проекта слишком жесткие, он потерпит неудачу. Существует тенденция усложнять проблему и создавать слишком сложные решения. Эта практика отвлекает внимание от общей картины и отвлекает ее от правильного решения.

• Неудачная модель обработки данных :низкое качество и точность данных являются основным препятствием на пути к успеху проекта. Затраты на интеграцию высоки, а данные часто остаются большим источником нерасшифрованной информации. Все отношения в данных должны быть извлечены или выведены и сделаны явными, чтобы машины могли правильно интерпретировать данные.

• Пробелы в интеграции :плохая коммуникация между учеными данных и заинтересованными сторонами бизнеса приводит к гарантированному провалу. Это наиболее распространенная причина, по которой проекты с большими данными не могут быть применены к производству и терпят неудачу. Поток информации имеет решающее значение для интеграции проекта такого масштаба.

Ключи к успеху в проектах данных

Реальность показывает, что путь к преимуществам, основанным на данных, не является ни легким, ни простым. Компаниям необходимо развивать ряд возможностей, чтобы иметь возможность преобразовывать большие данные в бизнес, который должен быть глобальным (с участием всей организации) и основываться на рутинных и повторяемых процессах и рабочих процессах.
Есть 4 компонента успеха, которые помогут помочь вам снизить риски и убедиться, что результаты соответствуют вашим ожиданиям от проекта:

ДАННЫЕ

Рост на основе данных невозможен без надежной структуры данных. Организации должны собирать внутренние и внешние (даже приобретенные) данные, хранить их и предоставлять организации.
Объемы данных растут, и постоянно появляются новые форматы. Компании должны иметь возможность анализировать эти данные с помощью сложных моделей и сообщать о них таким образом, чтобы все стороны могли делать ценные выводы.
Эта возможность требует навыков разработки датчиков, инфраструктуры для хранения данных и методов защиты данных от хакеров. .

АВТОНОМИЯ

Идея автономных команд и децентрализованного принятия решений лежит в основе разработки любой стратегии, позволяя сотрудникам предлагать свои собственные идеи и даже принимать собственные решения. Но автономия сталкивается со все более сложными проектами, гибкими крупными командами и, возможно, все более многодисциплинарным.
Вот почему важно создать должность менеджера данных (CDO), ответственного за установление общей связи и обеспечение того, чтобы группа действует как самоорганизованная или автономная команда.
В то же время важно, чтобы команда была обучена тому, что может и должен внести ученый по данным, и чтобы ученый по данным гарантировал, что данные помогут сотрудникам принимать новые решения.

ТЕХНОЛОГИИ

Технология не менее важна для успеха данных. Он включает в себя важный первый шаг на этапе применения, а также важный компонент цифрового позвоночника.
Неважно, сколько у вас лучших идей и самых ценных данных, если ваша технология не соответствует задаче. или не масштабируется, в конечном итоге это не создаст реальной ценности для компании. Вот почему так важно иметь стратегического партнера, который является экспертом в этой области, чтобы дать вам совет.

ОТВЕТСТВЕННОСТЬ

При рассмотрении стратегии данных важно учитывать, что разрешено, а что запрещено. Следует учитывать три области ответственности; закон, официальные контракты и социальные стандарты.
Когда данные могут идентифицировать человека, применяются определенные правила безопасности и правоприменения данных. Поэтому важно прояснить ожидания и цели всех сторон, чтобы обеспечить прочную договорную основу.
С другой стороны, использование данных может быть законным и правомерным для сторон, участвующих в договоре, но может быть неуместным для клиентов или общества. В компании должен быть ответственный за этичное обращение с данными и настройку параметров.

Дополнительные последствия

Важность культуры и человеческий фактор играют не менее важную роль в развитии проектов данных. Откройте для себя 10 шагов к созданию хорошей культуры данных, от важности наличия преданного своему делу менеджера до потребности в гибкой системе связи.

Распределение ресурсов является еще одним ключевым моментом при рассмотрении инвестиций, необходимых для проекта. Если ресурсы распределяются слишком тонко, мы можем поставить под угрозу более приоритетные проекты. По этой причине необходимо прислушиваться к советам и находить баланс в инвестициях, делая прогноз средств и учитывая проблемы реализации, которые могут возникнуть по ходу проекта.

Ваш проект по работе с большими данными

Объем, время, бюджет и качество являются критическими компонентами любого проекта. Несоблюдение одной или нескольких из этих мер является причиной того, что большинство проектов по работе с данными терпят неудачу или полностью терпят неудачу. всю подвижную, видимую и невидимую инфраструктуру вокруг них. Делать это стоит понемногу, используя простые модели и руководствуясь стратегическим партнером, таким как Nexus Integra.

Интегрированная операционная платформа Nexus Integra состоит из мощной трехуровневой структуры, которая помогает вашей компании легко интегрировать, получать, стандартизировать, унифицировать, управлять и отображать данные.
– Первый уровень, Nexus Connect , помогает вашей компании интегрировать и получать неструктурированные данные с помощью сложных устройств и инструментов Интернета вещей.
– Второй уровень, Nexus Core. , отвечает за стандартизацию и унификацию этих данных с помощью больших данных.
– Третий уровень, Приложения Nexus. , состоит из собственных приложений Nexus Integra и других приложений, разработанных сторонними компаниями, которые предоставляют вам необходимые инструменты в глобальной операционной среде для простого управления данными и их отображения.