Como evitar las trampas del Big Data

Cómo evitar las "trampas" del Big Data 
Jill Dyche - Harvard Business Review



Tan emocionante como yo encuentro al Big Data, los ejecutivos con los que me cruzo están comprensiblemente recelosos de saltar con ambos pies. Después de todo, algunas industrias han estado discutiendo terabytes de información por años. Y es cierto que los costes de abastecimiento, limpieza, carga, consulta y almacenamiento de datos de transacciones de bases de datos tradicionales a menudo superiores a los beneficios previstos. La tendencia Big Data se trata tanto de nuevas soluciones para la gestión y almacenamiento de volúmenes de información cada vez mayor, ya que se trata de los propios datos.
La pregunta en la mente de muchos de los líderes empresariales es la siguiente: ¿Tiene el potencial para acelerar los procesos empresariales existentes justifican el enorme costo asociado con la adopción de tecnología, proyecto rampa hacia arriba, y la contratación y capacitación del personal que acompañe los esfuerzos Big Data? Para agravar el escepticismo, muchos líderes han sido quemados por los esfuerzos de adopción de TI fracasado en el pasado y han comenzado a perder la paciencia, la sospecha de que Big Data es lo que uno de mis clientes llamadas "otro ejercicio intelectual en TI."
Justificar la inversión en grandes volúmenes de datos no es fácil. De hecho, he visto como empresas pasaron muchos meses y dólares incontables investigando Big Data sólo que luchar para definir un caso de negocio. Incluso con un buen modelo de negocio, la política y las cuestiones de propiedad pueden torpedear fácilmente proyectos de Big Data, sobre todo si se requieren cambios en las estructuras organizativas y procesos de negocio. Los riesgos inherentes a la adopción de soluciones de TI emergentes pueden abrumar rápidamente las recompensas.
Se pregunta si el Big Data es la decisión correcta para su empresa? Vea si usted puede contestar a estas cinco preguntas:

1: ¿Qué no podemos hacer hoy que Big Data podríamos ayudarnos a hacer?

Los líderes empresariales deben ser capaces de proporcionar orientación sobre el problema que quieren que Big Data resuelva, si usted está tratando de acelerar los procesos existentes (como la detección de fraude) o introducir otras nuevas que hasta ahora han sido caro o poco práctico (como la transmisión de datos de "contadores inteligentes" o seguimiento picos meteorológicas que afectan las ventas). Si no puede definir el objetivo de un esfuerzo Big Data, no perseguirlo.

2: ¿Qué habilidades, tecnologías y desarrollo de datos existente prácticas tenemos en el lugar que podría ayudar a poner en marcha un esfuerzo de Big Data?

En el interés de la administración de datos como un activo corporativo, muchos líderes empresariales han formado organizaciones de gestión de datos discretos. La misión es simple: para gestionar la información en sí misma, separada de aplicaciones y plataformas. La arquitectura de datos, calidad de datos, y las habilidades de metadatos y herramientas de estos equipos proporcionan a menudo se pueden aprovechar para apoyar los esfuerzos de Big Data. Si su empresa no cuenta con una organización eficaz de gestión de datos en el lugar, la adopción de la tecnología Big Data será un gran desafío.

3: ¿Cómo sería una prueba de concepto similar, y cuáles son algunos límites razonables para asegurar su rápido despliegue?

Big Data puede tomar vida propia, que evoluciona de bromas pasillo informal en un esfuerzo en toda regla desarrollo personalizado. Una vez que usted articula un problema de negocio de buena fe, tener claro el resultado deseado. Como con muchas otras pruebas de concepto la regla "no hervir el océano" se aplica a los grandes datos. Definir un esfuerzo "tamaño de bocado", y ampliarlo una vez que se muestra el valor.

4: ¿Qué determina si tenemos luz verde para una inversión en Big Data?

Sepa lo que parece el éxito, y poner las medidas en vigor. En una cadena de tiendas especializadas que analizan las interacciones de medios sociales resultaron en recomendaciones de productos más específicos en su página web. El equipo de Big Data proyecta una rentabilidad del 7 por ciento levantamiento ingresos mensuales entre el segmento de clientes de alto valor. El esfuerzo terminaría pagando por sí mismo en cuatro meses. El equipo no tuvo problemas para obtener financiación para el proyecto.

5: ¿Podemos gestionar los cambios producidos por Big Data?

Los cambios estructurales y de proceso que probablemente se producirán con un esfuerzo de grandes volúmenes de datos necesitan ser manejados con mucho cuidado. Aunque muchos marginará Big Data como un esfuerzo de la tecnología, al igual que con cualquier iniciativa empresarial de sus beneficios anticipados deben ser claras. Alguien debería entonces establecer y comunicar los avances hacia el resultado deseado. Como dijo el gurú de la gestión del cambio John Kotter, "Los líderes eficaces ayudan a otros a entender la necesidad del cambio y aceptar una visión común de los resultados deseados." Una vez que haya identificado los beneficios, nombrar un portavoz - el más alto en la organización la mejor - para sancionar el esfuerzo y comunicar el progreso. Esta persona debe tener la autoridad para la organización para asegurarse de Big Data se Mindshare, presupuesto y apoyo. Con la comunicación periódica de resultados tangibles, el pago de grandes volúmenes de datos puede ser muy grande por cierto.

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