Woher wissen Sie, ob Ihr Big-Data-Projekt erfolgreich sein wird?

Die Anwendung der Big-Data-Technologie ist heute vielleicht das wichtigste Projekt in den Köpfen der meisten Führungskräfte, die alle hohe Erwartungen an die Monetarisierung dieser Daten haben. Ein sehr hoher Prozentsatz von ihnen scheitert jedoch. Genauer gesagt, laut einer Zusammenstellung von Studien, die von auf Strategie und Big Data spezialisierten Beratern, darunter Gartner und NewVantage Partners, in den letzten Jahren über die Implementierung von Big Data in Unternehmen durchgeführt wurden, scheitern rund 80 % der Big-Data-Projekte.“ Und die erste Frage, die wir uns stellen müssen, ist warum?

Gründe für das Scheitern von Datenprojekten

Die Zahlen zeigen uns, dass Unternehmen zwar Kapital in die Einführung von Big Data-Projekten investieren, viele jedoch keinen Wert erzielen. Es gibt häufige Gründe, warum Projekte dazu neigen, zu stagnieren, und wir erklären sie im Folgenden:

• Missverhältnis zwischen strategischen Zielen und technischen Fähigkeiten :Das erste, was bei der Umsetzung eines solchen Projekts zu tun ist, ist, das eigentliche Geschäftsproblem zu verstehen und seine Risiken von Anfang an genau einzuschätzen. Das Starten des Projekts ohne eine klare Analyse des Problems und ohne definierte Ziele im Einklang mit einer Datenstrategie wird die strategische Vision blenden und das Projekt zum Scheitern bringen.

• Mangel an Infrastruktur und Ressourcen :Große Datenprojekte erfordern eine solide Infrastruktur und wichtige Ressourcen, insbesondere im Hinblick auf Talente. Diejenigen, die versuchen, voranzukommen, ohne diese entscheidenden Funktionen abgedeckt zu haben, erleben eine Qualifikationslücke und stellen schließlich fest, dass ihre Projekte aufgrund des Mangels an angemessener Bildung, Ausbildung und Erfahrung in der Anwendung von Analysen ins Stocken geraten sind.

• Komplexität und Inflexibilität :Sie haben jedoch die notwendigen Zutaten, um diese Art von Projekt zu entwickeln, wenn die Architektur und der Umfang des Projekts zu starr sind, wird es scheitern. Es besteht die Tendenz, das Problem zu verkomplizieren und Lösungen zu schaffen, die zu komplex sind. Diese Praxis lenkt den Fokus vom großen Ganzen ab und lenkt ihn von der richtigen Lösung ab.

• Fehlgeschlagenes Data-Science-Modell :Schlechte Datenqualität und Genauigkeit sind ein großes Hindernis für den Projekterfolg. Die Integrationskosten sind hoch und Daten bleiben oft eine große Quelle unverschlüsselter Informationen. Alle Beziehungen in den Daten müssen extrahiert oder abgeleitet und explizit gemacht werden, damit die Maschinen die Daten richtig interpretieren können.

• Integrationslücken :Schlechte Kommunikation zwischen Datenwissenschaftlern und Geschäftsbeteiligten führt zu garantiertem Scheitern. Dies ist der häufigste Grund, warum große Datenprojekte nicht auf die Produktion angewendet werden und scheitern. Der Informationsfluss ist entscheidend für die Integration eines Projekts dieser Größenordnung.

Die Schlüssel zum Erfolg in Datenprojekten

Die Realität zeigt, dass der Weg zu datenbasierten Vorteilen weder einfach noch einfach ist. Unternehmen müssen eine Reihe von Fähigkeiten entwickeln, um große Datenmengen in Geschäfte umwandeln zu können, die global sein müssen (unter Einbeziehung der gesamten Organisation) und auf routinemäßigen und wiederholbaren Prozessen und Arbeitsabläufen basieren müssen.
Es gibt 4 Erfolgskomponenten, die dies ermöglichen helfen Ihnen, Risiken zu mindern und sicherzustellen, dass die Ergebnisse Ihren Erwartungen an das Projekt entsprechen:

DATEN

Datenbasiertes Wachstum ist ohne eine robuste Datenstruktur nicht möglich. Organisationen müssen interne und externe (auch gekaufte) Daten sammeln, speichern und der Organisation zur Verfügung stellen.
Die Datenmengen steigen und es entstehen ständig neue Formate. Unternehmen müssen in der Lage sein, diese Daten durch ausgefeilte Modelle zu analysieren und sie so zu melden, dass alle Beteiligten wertvolle Schlussfolgerungen ziehen können.
Diese Fähigkeit erfordert Fähigkeiten in der Entwicklung von Sensoren, einer Infrastruktur zum Speichern von Daten und Methoden zum Schutz von Daten vor Hackern .

AUTONOMIE

Das Konzept autonomer Teams und dezentralisierter Entscheidungsfindung ist grundlegend für die Entwicklung jeder Strategie, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre eigenen Ideen vorzubringen und sogar ihre eigenen Entscheidungen zu treffen. Aber die Autonomie wird durch immer komplexere Projekte, agile große Teams und vielleicht zunehmend multidisziplinär in Frage gestellt.
Aus diesem Grund ist es wichtig, den Posten eines Datenmanagers (CDO) zu schaffen, der für die Einrichtung einer gemeinsamen Kommunikation und die Sicherstellung der group agiert als selbstorganisiertes oder autonomes Team.
Gleichzeitig ist es wichtig, dass das Team darin geschult wird, was der Data Scientist beitragen kann und soll, und dass der Data Scientist sicherstellt, dass die Daten den Mitarbeitern helfen neue Entscheidungen treffen.

TECHNOLOGIE

Technologie ist ebenso wichtig für den Erfolg der Daten. Es ist ein wichtiger erster Schritt in der Bewerbungsphase und ein wesentlicher Baustein für das digitale Rückgrat.
Egal wie sehr Sie die besten Ideen und die wertvollsten Daten haben, wenn Ihre Technologie dem nicht gewachsen ist oder nicht skalierbar ist, wird es letztendlich keinen echten Wert für das Unternehmen schaffen. Deshalb ist es wichtig, einen strategischen Partner zu haben, der ein Experte auf dem Gebiet ist, der Sie berät.

VERANTWORTUNG

Bei der Betrachtung einer Datenstrategie ist es wichtig zu überlegen, was erlaubt und was verboten ist. Es sind drei Verantwortungsbereiche zu berücksichtigen; das Gesetz, formelle Verträge und soziale Standards.
Wenn Daten eine Person identifizieren können, gelten bestimmte Datenschutz- und Durchsetzungsvorschriften. Daher ist es wichtig, die Erwartungen und Ziele aller Parteien zu klären, um eine solide Vertragsgrundlage zu gewährleisten.
Andererseits kann die Verwendung von Daten für die Vertragsparteien legal und rechtmäßig sein, darf aber für Kunden oder die Gesellschaft unangemessen sein. Das Unternehmen sollte einen Verantwortlichen für den ethischen Umgang mit den Daten und die Einstellung der Parameter haben.

Weitere Auswirkungen

Die Bedeutung der Kultur und des menschlichen Faktors spielen eine ebenso wichtige Rolle bei der Entwicklung von Datenprojekten. Entdecken Sie die 10 Schritte zum Erreichen einer guten Datenkultur, von der Bedeutung eines engagierten Managers bis hin zur Notwendigkeit eines reibungslosen Kommunikationssystems.

Die Verteilung der Ressourcen ist ein weiterer wichtiger Punkt bei der Betrachtung der für das Projekt erforderlichen Investitionen. Wenn Ressourcen zu dünn verteilt werden, können wir mehr vorrangige Projekte gefährden. Aus diesem Grund ist es notwendig, sich beraten zu lassen und eine ausgewogene Investition zu finden, eine Prognose der Mittel zu erstellen und Umsetzungsprobleme zu berücksichtigen, die im Laufe des Projekts auftreten können.

Ihr Big-Data-Projekt

Umfang, Zeit, Budget und Qualität sind kritische Komponenten eines jeden Projekts. Die Nichteinhaltung einer oder mehrerer dieser Maßnahmen ist der Grund, warum die meisten Datenprojekte in Frage gestellt werden oder vollständig scheitern.
Als Unternehmen müssen Sie zunächst sicherstellen, dass Datenprojekte ausgerichtet und mit den Geschäftsprioritäten in Verbindung stehen, und dann eine aufbauen gesamte agile, sichtbare und nicht sichtbare Infrastruktur um sie herum. Es lohnt sich, dies Schritt für Schritt mit einfachen Modellen und unter Anleitung eines strategischen Partners wie Nexus Integra zu tun.

Die integrierte Betriebsplattform von Nexus Integra besteht aus einer leistungsstarken dreischichtigen Struktur, die Ihrem Unternehmen hilft, Daten auf einfache Weise zu integrieren, zu erfassen, zu standardisieren, zu vereinheitlichen, zu verwalten und anzuzeigen.
– Die erste Schicht, Nexus Connect , hilft Ihrem Unternehmen, unstrukturierte Daten durch hochentwickelte IoT-Geräte und -Tools zu integrieren und zu erfassen.
– Die zweite Schicht, Nexus Core , ist für die Standardisierung und Vereinheitlichung dieser Daten durch Big Data verantwortlich.
– Die dritte Schicht, Nexus Applications , besteht aus nativen Nexus Integra-Anwendungen und anderen von Drittanbietern entwickelten Anwendungen, die Ihnen die erforderlichen Tools in einer globalen Betriebsumgebung zur Verfügung stellen, um die Daten auf einfache Weise zu verwalten und anzuzeigen.