Bagaimana Anda tahu jika Proyek Big Data Anda akan berhasil?

Menerapkan teknologi Big Data mungkin merupakan proyek terpenting di benak 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 mengkhususkan diri dalam strategi dan Big Data, termasuk Gartner dan NewVantage Partners, dalam beberapa tahun terakhir tentang penerapan 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-angka tersebut menunjukkan kepada kita bahwa meskipun perusahaan menginvestasikan modal dalam meluncurkan proyek Big Data, banyak yang tidak mendapatkan nilai. Ada beberapa alasan umum mengapa proyek cenderung mandek, dan kami akan menjelaskannya di bawah ini:

• Ketidakcocokan antara tujuan strategis dan keterampilan teknis :hal pertama yang harus dilakukan ketika mengimplementasikan proyek semacam itu adalah memahami masalah bisnis yang sebenarnya dan secara akurat menilai risikonya sejak awal. Meluncurkan proyek tanpa analisis masalah yang jelas dan tanpa tujuan yang ditetapkan sejalan dengan strategi data akan membutakan visi strategis dan mengubah proyek menjadi kegagalan.

• Kurangnya infrastruktur dan sumber daya :proyek data besar membutuhkan infrastruktur yang solid dan sumber daya utama, terutama yang berkaitan dengan bakat. Mereka yang mencoba untuk maju tanpa mencakup fungsi-fungsi penting ini mengalami kesenjangan keterampilan dan akhirnya menemukan proyek mereka terhenti karena kurangnya pendidikan, pelatihan, dan pengalaman yang memadai dalam menerapkan analisis.

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

• Model ilmu data yang gagal :kualitas dan akurasi data yang buruk merupakan hambatan utama bagi keberhasilan proyek. Biaya integrasi tinggi dan data sering kali tetap menjadi sumber besar informasi yang tidak terbaca. Semua hubungan dalam data harus diekstraksi atau disimpulkan dan dibuat eksplisit sehingga mesin dapat menginterpretasikan data dengan benar.

• Kesenjangan integrasi :komunikasi yang buruk antara ilmuwan data dan pemangku kepentingan bisnis mengakibatkan kegagalan yang dijamin. Ini adalah alasan paling umum mengapa proyek data besar gagal diterapkan pada produksi dan gagal. Aliran informasi sangat penting untuk mengintegrasikan proyek sebesar ini.

Kunci sukses dalam proyek data

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

DATA

Pertumbuhan berbasis data tidak mungkin terjadi tanpa struktur data yang kuat. Organisasi harus mengumpulkan data internal dan eksternal (bahkan yang dibeli), menyimpannya dan menyediakannya untuk organisasi.
Jumlah data meningkat dan format baru terus bermunculan. Perusahaan harus mampu menganalisis data ini melalui model yang canggih dan melaporkannya dengan cara yang memungkinkan semua pihak untuk menarik kesimpulan yang berharga.
Kemampuan ini membutuhkan keterampilan dalam mengembangkan sensor, infrastruktur untuk menyimpan data, dan metode untuk mengamankan data dari peretas .

OTONOMI

Gagasan tentang tim otonom dan pengambilan keputusan yang terdesentralisasi merupakan hal mendasar untuk pengembangan strategi apa pun, yang memungkinkan karyawan untuk mengajukan gagasan mereka sendiri dan bahkan membuat keputusan sendiri. Tetapi otonomi ditantang oleh proyek yang semakin kompleks, tim skala besar yang gesit, dan mungkin semakin multi-disiplin.
Inilah mengapa penting untuk menciptakan posisi manajer data (CDO), yang bertanggung jawab untuk membangun komunikasi umum dan memastikan bahwa kelompok bertindak sebagai tim yang mandiri atau otonom.
Pada saat yang sama, tim harus dilatih tentang apa yang dapat dan harus disumbangkan oleh ilmuwan data, dan 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 penting untuk tulang punggung digital.
Tidak peduli seberapa banyak Anda memiliki ide terbaik dan data paling berharga, jika teknologi Anda tidak sesuai dengan tugas atau tidak terukur, pada akhirnya tidak akan menciptakan nilai nyata bagi perusahaan. Itulah mengapa penting untuk memiliki mitra strategis yang ahli di bidangnya untuk memberi saran kepada Anda.

TANGGUNG JAWAB

Saat mempertimbangkan strategi data, penting untuk mempertimbangkan apa yang diperbolehkan dan apa yang dilarang. Ada tiga bidang tanggung jawab yang perlu dipertimbangkan; hukum, kontrak formal, dan standar sosial.
Bila data memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi individu, peraturan keamanan dan penegakan data tertentu berlaku. Oleh karena itu, penting untuk mengklarifikasi harapan dan tujuan semua pihak untuk memastikan dasar kontrak yang baik.
Di sisi lain, penggunaan data mungkin sah dan sah bagi pihak-pihak yang terlibat dalam kontrak, tetapi mungkin tidak pantas untuk pelanggan atau masyarakat. Perusahaan harus memiliki seseorang yang bertanggung jawab untuk menangani data dan pengaturan parameter secara etis.

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, mulai dari pentingnya memiliki manajer yang berkomitmen hingga kebutuhan akan sistem komunikasi yang lancar.

Distribusi sumber daya adalah poin penting lainnya ketika mempertimbangkan investasi yang dibutuhkan untuk proyek tersebut. Jika sumber daya didistribusikan terlalu tipis, kita dapat membahayakan lebih banyak proyek prioritas. Untuk alasan ini, perlu untuk mengambil saran dan menemukan keseimbangan dalam investasi, membuat perkiraan dana dan mempertimbangkan masalah implementasi yang mungkin timbul seiring berjalannya proyek.

Proyek Big Data Anda

Lingkup, waktu, anggaran, dan kualitas adalah komponen penting dari setiap proyek. Kegagalan untuk mematuhi satu atau beberapa tindakan 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, lalu membangun seluruh infrastruktur yang gesit, terlihat dan tidak terlihat di sekitar mereka. Sebaiknya lakukan ini sedikit demi sedikit, dengan model sederhana dan dipandu oleh mitra strategis seperti Nexus Integra.

Platform operasi terintegrasi Nexus Integra terdiri dari struktur tiga lapisan yang kuat yang membantu perusahaan Anda mengintegrasikan, memperoleh, menstandarisasi, menyatukan, mengelola, dan menampilkan data dengan cara yang sederhana.
– Lapisan pertama, Nexus Connect , membantu perusahaan Anda mengintegrasikan dan memperoleh data tidak terstruktur melalui perangkat dan alat IoT yang canggih.
– Lapisan kedua, Nexus Core , bertanggung jawab untuk menstandardisasi dan menyatukan data ini melalui Big Data.
– Lapisan ketiga, Aplikasi Nexus , terdiri dari aplikasi Nexus Integra asli dan lainnya yang dikembangkan oleh pihak ketiga yang memberi Anda alat yang diperlukan dalam lingkungan operasi global untuk mengelola dan menampilkan data dengan cara yang sederhana.