Faktor Kunci yang Memprediksi Keberhasilan Proyek Big Data

Menerapkan teknologi Big Data mungkin merupakan proyek terpenting dalam pikiran sebagian besar eksekutif saat ini, semua dengan harapan tinggi tentang monetisasi data ini. Namun, persentase yang sangat tinggi dari mereka gagal. Untuk lebih spesifik, menurut kompilasi studi yang dilakukan oleh konsultan yang spesialis dalam strategi dan Big Data, termasuk Gartner dan NewVantage Partners, dalam beberapa tahun terakhir tentang implementasi Big Data di perusahaan, sekitar 80% proyek Big Data gagal”. Dan pertanyaan pertama yang harus kita tanyakan pada diri sendiri adalah mengapa?

Alasan kegagalan dalam proyek data

Angka menunjukkan kepada kita bahwa meskipun perusahaan menginvestasikan modal untuk meluncurkan proyek Big Data, banyak yang tidak mendapatkan nilai. Ada alasan umum mengapa proyek cenderung stagnan, dan kami akan menjelaskannya di bawah ini:

• Ketidakcocokan antara tujuan strategis dan keterampilan teknis: hal pertama yang harus dilakukan saat mengimplementasikan proyek seperti ini adalah untuk memahami masalah bisnis yang sebenarnya dan menilai risikonya dengan akurat sejak awal. Meluncurkan proyek tanpa analisis jelas tentang masalah dan tanpa tujuan yang didefinisikan yang selaras dengan strategi data akan membutakan visi strategis dan mengubah proyek menjadi kegagalan.

• Kekurangan infrastruktur dan sumber daya: proyek data besar membutuhkan infrastruktur yang kuat dan sumber daya kunci, terutama terkait dengan bakat. Mereka yang mencoba untuk maju tanpa mencakup fungsi-fungsi krusial ini mengalami kesenjangan keterampilan dan akhirnya menemukan proyek mereka terhenti karena kurangnya pendidikan, pelatihan dan pengalaman dalam menerapkan analisis.

• Kompleksitas dan ketidakfleksibilitas: namun, seberapa banyak Anda memiliki bahan yang diperlukan untuk mengembangkan jenis proyek ini, jika arsitektur dan cakupan proyek terlalu kaku, itu akan gagal. Ada kecenderungan untuk mempersulit masalah dan menciptakan solusi yang terlalu kompleks. Praktik ini mengalihkan fokus dari gambaran besar dan mengalihkannya dari solusi yang tepat.

• Model ilmu data gagal: kualitas dan akurasi data yang buruk adalah hambatan besar untuk keberhasilan proyek. Biaya integrasi tinggi dan data sering tetap menjadi sumber besar informasi yang tidak dapat ditebak. Semua hubungan dalam data harus diekstrak atau diinduksi dan dibuat eksplisit sehingga mesin dapat menafsirkan data dengan benar.

• Kesenjangan integrasi: komunikasi yang buruk antara ilmuwan data dan pemangku kepentingan bisnis menghasilkan kegagalan yang dijamin. Ini adalah alasan paling umum mengapa proyek data besar gagal diterapkan ke produksi dan gagal. Aliran informasi adalah kritis untuk mengintegrasikan proyek dengan magnitudo ini.

Kunci keberhasilan dalam proyek data

Kenyataan menunjukkan bahwa jalan menuju manfaat berbasis data tidak mudah dan sederhana. Perusahaan perlu mengembangkan berbagai kemampuan untuk dapat mengubah data besar menjadi bisnis, yang harus global (melibatkan seluruh organisasi) dan didasarkan pada proses dan alur kerja rutin dan dapat diulang.
Ada 4 komponen keberhasilan yang akan membantu Anda mengurangi risiko dan memastikan bahwa hasilnya cocok dengan ekspektasi Anda untuk proyek:

DATA

Pertumbuhan berbasis data tidak mungkin tanpa struktur data yang kuat. Organisasi harus mengumpulkan data internal dan eksternal (bahkan dibeli), menyimpannya dan membuatnya tersedia bagi organisasi.
Jumlah data meningkat dan format baru terus-menerus muncul. Perusahaan harus dapat menganalisis data ini melalui model canggih dan melaporkannya dengan cara yang memungkinkan semua pihak untuk menarik kesimpulan berharga.
Kemampuan ini memerlukan keterampilan dalam mengembangkan sensor, infrastruktur untuk menyimpan data, dan metode untuk melindungi data dari hacker.

AUTONOMI

Konsep tim otonom dan pengambilan keputusan terdesentralisasi adalah dasar untuk pengembangan setiap strategi, memungkinkan karyawan untuk mengajukan ide mereka sendiri dan bahkan membuat keputusan mereka sendiri. Tetapi otonomi ditantang oleh proyek yang semakin kompleks, tim skala besar yang lincah dan mungkin semakin multidisipiliner.
Itulah mengapa esensial untuk menciptakan jabatan manajer data (CDO), yang bertanggung jawab untuk mendirikan komunikasi bersama dan memastikan bahwa kelompok bertindak sebagai tim yang terorganisir sendiri atau otonom.
Pada saat yang sama, penting bahwa tim dilatih dalam apa yang dapat dan harus disumbangkan oleh ilmuwan data, dan bahwa ilmuwan data memastikan bahwa data akan membantu karyawan membuat keputusan baru.

TEKNOLOGI

Teknologi sama pentingnya untuk keberhasilan data. Ini melibatkan langkah pertama yang penting dalam fase aplikasi, serta komponen esensial untuk tulang punggung digital.
Tidak peduli seberapa banyak Anda memiliki ide terbaik dan data paling berharga, jika teknologi Anda tidak memenuhi tugas atau tidak dapat diskalakan, itu tidak akan menciptakan nilai nyata untuk perusahaan pada akhirnya. Itulah mengapa esensial untuk memiliki mitra strategis yang ahli di bidang untuk menasihati Anda.

TANGGUNG JAWAB

Saat mempertimbangkan strategi data, esensial untuk mempertimbangkan apa yang diizinkan dan apa yang dilarang. Ada tiga area tanggung jawab yang dipertimbangkan; hukum, kontrak formal dan standar sosial.
Ketika data memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi individu, aturan keamanan data dan penegakan hukum tertentu berlaku. Oleh karena itu, penting untuk mengklarifikasi ekspektasi dan tujuan semua pihak untuk memastikan dasar kontrak yang sehat.
Di sisi lain, penggunaan data mungkin legal dan sah bagi pihak yang terlibat dalam kontrak, tetapi mungkin tidak sesuai bagi pelanggan atau masyarakat. Perusahaan harus memiliki seseorang yang bertanggung jawab untuk menangani data secara etis dan menetapkan parameter.

Implikasi lebih lanjut

Pentingnya budaya dan faktor manusia memainkan peran yang sama pentingnya dalam pengembangan proyek data. Temukan 10 langkah untuk mencapai budaya data yang baik, dari pentingnya memiliki manajer yang berkomitmen hingga kebutuhan akan sistem komunikasi yang lancar.

Distribusi sumber daya adalah titik kunci lain saat mempertimbangkan investasi yang diperlukan untuk proyek. Jika sumber daya didistribusikan terlalu tipis, kita dapat membahayakan proyek prioritas yang lebih tinggi. Karena alasan ini, perlu untuk mencari nasihat dan menemukan keseimbangan dalam investasi, dengan melakukan perkiraan dana dan mempertimbangkan masalah implementasi yang mungkin timbul seiring kemajuan proyek.

Proyek Big Data Anda

Rentang, waktu, anggaran dan kualitas adalah komponen kritis dari setiap proyek. Gagal mematuhi satu atau lebih dari ukuran ini adalah alasan mengapa sebagian besar proyek data ditantang atau gagal sepenuhnya.
Sebagai bisnis, Anda harus terlebih dahulu memastikan bahwa proyek data selaras dan terkait dengan prioritas bisnis, dan kemudian membangun seluruh infrastruktur lincah, terlihat dan tidak terlihat di sekitarnya. Nilai untuk melakukan ini sedikit demi sedikit, dengan model sederhana dan dipandu oleh mitra strategis seperti Nexus Integra.

Platform operasi terpadu Nexus Integra terdiri dari struktur tiga lapis yang kuat yang membantu perusahaan Anda untuk mengintegrasikan, mengakuisisi, menyederhanakan, menyatukan, mengelola dan menampilkan data dengan cara yang sederhana.
– Lapisan pertama, Nexus Connect, membantu perusahaan Anda mengintegrasikan dan mengakuisisi data tidak terstruktur melalui perangkat dan alat IoT yang canggih.
– Lapisan kedua, Nexus Core, bertanggung jawab untuk menyederhanakan dan menyatukan data ini melalui Big Data.
– Lapisan ketiga, Nexus Applications, terdiri dari aplikasi asli Nexus Integra dan yang dikembangkan oleh pihak ketiga yang menyediakan alat yang diperlukan dalam lingkungan operasi global untuk mengelola dan menampilkan data dengan cara yang sederhana.