Según una investigación de Gartner realizada en 2015, la tasa de fracaso en proyectos de big data es del 60%. Uno de los principales contribuyentes a esta tasa de fracaso es el factor político o relacionado con las personas, en lugar de la tecnología. ¿Qué pueden hacer los gerentes de proyectos de big data para evitar estos fracasos?
“Para tener éxito, debes desarrollar una estrategia viable para ofrecer valor empresarial a partir de una iniciativa de big data”, según la directora de investigación de Gartner, Svetlana Sicular, como se indica en una publicación de blog de Gartner. “Luego, debes mapear y adquirir o desarrollar las habilidades especializadas que se necesitan. Una vez que se aborden las prioridades de estrategia y habilidades, puedes pasar a la analítica de big data”.
Si no puedes demostrar un valor inmediato para el negocio a partir de un proyecto, tus usuarios finales y gerentes se preguntarán: “Claro, el proyecto se instaló y la aplicación está funcionando, pero ¿qué estamos obteniendo de nuestra inversión que se pueda rastrear hasta la expansión de ingresos o la reducción de gastos operativos?”
En una entrevista con insideBIGDATA, el experto en tecnología Robin Purohit dijo que cree que es muy fácil para el departamento de TI centrarse únicamente en completar un proyecto tecnológico. “El problema que especialmente afectó a muchos de los primeros proyectos de Hadoop, y que aún surge de vez en cuando, es que la configuración de una plataforma de análisis de big data se ve como un fin en sí mismo”, dijo Purohit. “Sin una comprensión clara del problema en la organización que Hadoop podría resolver, se configura un clúster y sus tecnologías asociadas como una especie de experimento científico… la probabilidad de que el proyecto se declare un éxito en esas condiciones es prácticamente nula. A menos que un gerente de proyecto especialmente astuto encuentre un caso de uso empresarial, no hay forma de considerar ese tipo de proyecto como una victoria”.
Cómo mejorar tus posibilidades de éxito en proyectos de big data
- No inicies un proyecto de big data sin metas específicas de reducción de costos o aumento de ingresos. La vida de un negocio depende del dinero en efectivo, que se obtiene a través de los ingresos y se conserva mediante ahorros operativos. Si un proyecto de big data no puede contribuir a aumentar los ingresos medibles o ahorrar gastos, debes reconsiderarlo, ya que las posibilidades de que la empresa lo considere un éxito son bajas.
- Evalúa continuamente la probabilidad de éxito del proyecto. El año pasado, visité a Teradata, un importante proveedor de soluciones de big data y análisis. Mi contacto en Teradata dijo: “Especialmente para proyectos experimentales de big data y análisis, nuestros líderes de proyecto más experimentados intuyen cuando un proyecto no va a tener éxito y lo cancelan”.
En resumen, para evitar el fracaso en proyectos de big data, es fundamental desarrollar una estrategia clara que aporte valor empresarial, adquirir las habilidades necesarias y asegurarse de que el proyecto tenga metas específicas de reducción de costos o aumento de ingresos. Además, es importante evaluar continuamente la probabilidad de éxito del proyecto y estar dispuesto a cancelarlo si no cumple con los objetivos establecidos.
