{"id":1139,"date":"2020-09-22T08:46:27","date_gmt":"2020-09-22T07:46:27","guid":{"rendered":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/2020\/09\/22\/proyecto-big-data\/"},"modified":"2021-12-28T14:18:58","modified_gmt":"2021-12-28T14:18:58","slug":"proyecto-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/proyecto-big-data\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo saber si tu proyecto de Big Data tendr\u00e1 \u00e9xito?"},"content":{"rendered":"

Aplicar tecnolog\u00eda\u202fBig Data es quiz\u00e1s el proyecto m\u00e1s importante en la mente de la mayor\u00eda de los ejecutivos hoy en d\u00eda, todos con grandes expectativas acerca de la monetizaci\u00f3n de estos datos. Sin embargo, un alt\u00edsimo porcentaje de ellos fracasa. Para ser m\u00e1s espec\u00edficos, seg\u00fan una recopilaci\u00f3n de estudios llevados a cabo por consultores especializados en estrategia y Big Data, incluyendo\u202fGartner\u202f y\u202f NewVantage\u202fPartners<\/em>, en los \u00faltimos a\u00f1os acerca de la implantaci\u00f3n de Big Data en empresas, entorno a un 80% de los proyectos de Big Data fracasa\u201d. Y la primera pregunta que debemos hacernos es\u202f\u00bfPor qu\u00e9?<\/p>\n

Motivos de fracaso en proyectos de datos<\/h2>\n

Las cifras nos muestran que, aunque las empresas inviertan capital en lanzar\u202fproyectos\u202fde Big Data, muchas no est\u00e1n sacando valor. Existen motivos comunes por los que los proyectos suelen estancarse, y te los exponemos a continuaci\u00f3n:<\/p>\n

\u2022 Desajuste entre los objetivos estrat\u00e9gicos y las competencias t\u00e9cnicas<\/strong>:\u202flo primero al implementar un proyecto de este tipo es comprender el problema empresarial real y evaluar con precisi\u00f3n sus riesgos desde el inicio. Lanzarse al proyecto sin un claro an\u00e1lisis del problema y sin unos objetivos definidos en l\u00ednea con una estrategia de datos cegar\u00e1 la visi\u00f3n estrat\u00e9gica y convertir\u00e1 el proyecto en fracaso.<\/p>\n

\u2022 Falta de infraestructura y recursos<\/strong>: los grandes proyectos de datos requieren una infraestructura s\u00f3lida y recursos clave, especialmente en lo que respecta al talento. Qui\u00e9nes intentan avanzar sin haber cubierto estas funciones cruciales, experimentan una brecha de habilidades y acaban encontrando sus proyectos paralizados debido a la falta de educaci\u00f3n, capacitaci\u00f3n y experiencia adecuadas en la aplicaci\u00f3n de an\u00e1lisis.<\/p>\n

\u2022 Complejidad e inflexibilidad<\/strong>:\u202fpor\u202fmucho que se tengan los ingredientes necesarios para desarrollar este tipo de proyecto, si la arquitectura y el alcance del proyecto son demasiado r\u00edgidos, fracasar\u00e1. Existe una inclinaci\u00f3n a complicar el planteamiento del problema y crear soluciones demasiado complejas. Esta pr\u00e1ctica quita el enfoque del panorama general y lo desv\u00eda de la soluci\u00f3n correcta.<\/p>\n

\u2022 Modelo de ciencia de datos fallido<\/strong>:\u202fla mala calidad y precisi\u00f3n de los datos son un obst\u00e1culo importante para el \u00e9xito del proyecto. Los costos de integraci\u00f3n son elevados y a menudo los datos permanecen como una gran fuente de informaci\u00f3n sin descifrar. Todas las relaciones en los datos deben extraerse o inferirse y hacerse expl\u00edcitas para que las m\u00e1quinas puedan interpretar esos datos de manera adecuada.<\/p>\n

\u2022 Brechas de integraci\u00f3n<\/strong>:\u202fla mala comunicaci\u00f3n entre los cient\u00edficos de datos y las partes interesadas del negocio dan como resultado el fracaso asegurado. Es la raz\u00f3n m\u00e1s com\u00fan por la que los grandes proyectos de datos no llegan a aplicarse a la producci\u00f3n y fracasan. El flujo de informaci\u00f3n es b\u00e1sico para integrar un proyecto de estas proporciones.<\/p>\n

Las claves del \u00e9xito en proyectos de datos<\/h2>\n

La realidad muestra que el camino hacia los beneficios basados en los datos no es ni f\u00e1cil ni sencillo. Las empresas necesitan desarrollar una serie de capacidades para poder transformar los grandes datos en negocios, las cuales deben ser globales (involucrar a toda la organizaci\u00f3n) y estar basadas en procesos y flujos de trabajo rutinarios y repetibles.<\/p>\n

Existen\u202f4 componentes de \u00e9xito\u202fque te ayudar\u00e1n a mitigar el riesgo y a garantizar que los resultados coincidan con tus expectativas respecto al proyecto:<\/p>\n

DATOS<\/h3>\n

El crecimiento basado en datos no es posible sin una robusta estructura de datos. Las organizaciones deben reunir datos internos y externos (incluso comprados), almacenarlos y ponerlos a disposici\u00f3n de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n

Las cantidades de datos son cada vez mayores y aparecen nuevos formatos constantemente. Las empresas deben ser capaces de analizar estos datos a trav\u00e9s de modelos sofisticados y reportarlos de forma que todas las partes puedan sacar conclusiones valiosas.<\/p>\n

Esta capacidad requiere habilidades para desarrollar sensores, infraestructura para almacenar datos y m\u00e9todos para salvaguardar los datos de los hackers.<\/p>\n

AUTONOM\u00cdA<\/h3>\n

La noci\u00f3n de\u202fequipos aut\u00f3nomos\u202fy la toma de decisiones descentralizadas son fundamentales para el desarrollo de cualquier estrategia, al permitir que los empleados propongan sus propias e ideas e incluso tomen sus propias decisiones. Pero la autonom\u00eda se ve desafiada por proyectos cada vez m\u00e1s complejos, equipos \u00e1giles a gran escala y quiz\u00e1s cada vez m\u00e1s multidisciplinarios.<\/p>\n

Por este motivo es indispensable crear el puesto de director de datos (CDO), encargado de establecer una comunicaci\u00f3n com\u00fan y garantizar que el grupo act\u00fae como un equipo\u202fauto-organizado\u202fo aut\u00f3nomo.<\/p>\n

Al mismo tiempo, es importante capacitar al equipo sobre con qu\u00e9 puede y debe contribuir el cient\u00edfico de datos, y que este \u00faltimo se asegure de que los datos ayudar\u00e1n a los empleados a tomar nuevas decisiones.<\/p>\n

TECNOLOG\u00cdA<\/h3>\n

La tecnolog\u00eda es igualmente esencial para el \u00e9xito de los datos. Comprende un importante primer paso en la fase de aplicaci\u00f3n, as\u00ed como un componente esencial para la columna vertebral digital.<\/p>\n

Por mucho que se tengan las mejores ideas y los datos m\u00e1s valiosos, si tu tecnolog\u00eda no est\u00e1 a la altura o no es escalable, no se crear\u00e1 finalmente un valor real para la empresa. Por eso es esencial contar con un\u202fpartner\u202festrat\u00e9gico\u202fque sea experto en la materia para poder asesorarte.<\/p>\n

RESPONSABILIDAD<\/h3>\n

Al considerar una estrategia de datos, es indispensable plantearse lo que est\u00e1 permitido y lo que est\u00e1 prohibido. Existen tres \u00e1reas de responsabilidad a tener en cuenta;\u202fla ley, los contratos\u202fformales\u202fy las\u202fnormas\u202fsociales.<\/p>\n

Cuando los datos tienen la capacidad de identificar a un individuo, se aplican ciertos reglamentos de seguridad y aplicaci\u00f3n de datos. Es por tanto importante aclarar las expectativas y objetivos de todas las partes a fin de garantizar una s\u00f3lida base contractual.<\/p>\n

Por otra parte, el uso de datos puede ser legal y l\u00edcito para las partes involucradas en el contrato, pero puede resultar inapropiado para los clientes o la sociedad. La empresa debe contar con alguien responsable de tratar con \u00e9tica los datos y marcar los par\u00e1metros.<\/p>\n

Otras\u202fimplicaciones<\/h2>\n

La importancia de la cultura y el factor humano juegan un papel igual de importante en el desarrollo de los proyectos de datos. Descubre los\u202f10 pasos a seguir para alcanzar una buena cultura de datos en tu empresa<\/a>, desde la importancia de contar con un director comprometido hasta la necesidad de un sistema de comunicaci\u00f3n fluido.<\/p>\n

La\u202fdistribuci\u00f3n de recursos\u202fes otro de los puntos clave a la hora de considerar la inversi\u00f3n necesaria para el proyecto. Si se distribuyen demasiado los recursos, podemos poner en riesgo proyectos m\u00e1s prioritarios. Por este motivo, es necesario asesorarse y encontrar el equilibrio en la inversi\u00f3n, haciendo una previsi\u00f3n de fondos y considerando problemas de ejecuci\u00f3n que puedan ir surgiendo sobre la marcha.<\/p>\n

Tu proyecto de Big Data<\/h2>\n

El alcance, el tiempo, el presupuesto y la calidad son componentes cr\u00edticos de cualquier proyecto. El incumplimiento de una o m\u00e1s de estas medidas es la raz\u00f3n por la que la mayor\u00eda de los proyectos de datos se ven desafiados o fracasan por completo.<\/p>\n

Como empresa, debes ante todo asegurarte de que los proyectos de datos est\u00e1n alineados y relacionados con las prioridades de negocio, y luego construir toda una infraestructura\u202f\u00e1gil, visible y no visible a su alrededor. Vale la pena que lo hagas poco a poco, con modelos simples y guiado por un\u202fpartner\u202festrat\u00e9gico\u202fcomo Nexus Integra.<\/p>\n

La plataforma de operaciones integrada\u202fNexus Integra\u202fest\u00e1 formada por una potente estructura de tres capas que ayudan a tu empresa a integrar, adquirir, estandarizar, unificar, gestionar y mostrar los datos de una forma sencilla.<\/p>\n

– La primera capa,\u202fNexus\u202fConnect<\/strong>, ayuda a tu empresa a integrar y adquirir los datos desestructurados a trav\u00e9s de dispositivos\u202fIoT\u202fy herramientas sofisticadas.<\/p>\n

– La segunda capa,\u202fNexus Core<\/strong>, es la responsable de estandarizar y unificar estos datos a trav\u00e9s del Big Data.<\/p>\n

– La tercera capa, Nexus\u202fAplicaciones<\/strong>, est\u00e1 compuesta por aplicaciones\u202fnativas de\u202fNexus\u202fIntegra y otras desarrolladas por terceros\u202fque te brindan las herramientas necesarias en un entorno global de operaciones para gestionar y mostrar los datos de una forma sencilla.<\/p>\n

Cont\u00e1ctanos\u202f<\/a>y hablemos de c\u00f3mo Nexus Integra puede ayudar a tu empresa\u202fa desarrollar un proyecto con tecnolog\u00eda Big Data con \u00e9xito.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"ebook<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

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