Comment savoir si votre projet Big Data réussira ?

L'application de la technologie Big Data est peut-être le projet le plus important dans l'esprit de la plupart des cadres aujourd'hui, tous avec des attentes élevées quant à la monétisation de ces données. Cependant, un pourcentage très élevé d'entre eux échouent. Pour être plus précis, selon une compilation d'études réalisées par des consultants spécialisés en stratégie et Big Data, dont Gartner et NewVantage Partners, ces dernières années sur l'implémentation du Big Data dans les entreprises, environ 80% des projets Big Data échouent ». Et la première question que nous devons nous poser est pourquoi ?

Raisons de l'échec des projets de données

Les chiffres nous montrent que bien que les entreprises investissent du capital dans le lancement de projets Big Data, beaucoup n'en tirent aucune valeur. Il existe des raisons courantes pour lesquelles les projets ont tendance à stagner, et nous les expliquerons ci-dessous :

• Inadéquation entre les objectifs stratégiques et les compétences techniques :la première chose à faire lors de la mise en place d'un tel projet est de comprendre la véritable problématique métier et d'évaluer précisément ses risques dès le départ. Lancer le projet sans une analyse claire de la problématique et sans objectifs définis en lien avec une stratégie data va aveugler la vision stratégique et transformer le projet en échec.

• Manque d'infrastructures et de ressources :les grands projets data nécessitent une infrastructure solide et des ressources clés, notamment en matière de talent. Ceux qui essaient d'aller de l'avant sans avoir couvert ces fonctions cruciales connaissent un manque de compétences et finissent par voir leurs projets bloqués en raison d'un manque d'éducation, de formation et d'expérience adéquates dans l'application de l'analyse.

• Complexité et inflexibilité :cependant, bien que vous ayez les ingrédients nécessaires pour développer ce type de projet, si l'architecture et la portée du projet sont trop rigides, cela échouera. On a tendance à compliquer le problème et à créer des solutions trop complexes. Cette pratique détourne l'attention de la vue d'ensemble et la détourne de la bonne solution.

• Échec du modèle de science des données :la mauvaise qualité et l'exactitude des données sont un obstacle majeur à la réussite du projet. Les coûts d'intégration sont élevés et les données restent souvent une source importante d'informations non déchiffrées. Toutes les relations dans les données doivent être extraites ou déduites et rendues explicites afin que les machines puissent interpréter correctement les données.

• Écarts d'intégration :une mauvaise communication entre les scientifiques des données et les parties prenantes de l'entreprise se traduit par un échec garanti. C'est la raison la plus courante pour laquelle les grands projets de données ne sont pas appliqués à la production et échouent. Le flux d'informations est essentiel à l'intégration d'un projet de cette ampleur.

Les clés du succès des projets data

La réalité montre que le chemin vers les avantages basés sur les données n'est ni facile ni simple. Les entreprises doivent développer une gamme de capacités pour être en mesure de transformer de grandes données en affaires, qui doivent être globales (impliquant toute l'organisation) et basées sur des processus et des flux de travail routiniers et reproductibles.
Il y a 4 composantes du succès qui vous aider à atténuer les risques et à vous assurer que les résultats correspondent à vos attentes pour le projet :

DONNÉES

La croissance basée sur les données n'est pas possible sans une structure de données robuste. Les organisations doivent collecter des données internes et externes (même achetées), les stocker et les mettre à disposition de l'organisation.
Les quantités de données augmentent et de nouveaux formats émergent constamment. Les entreprises doivent être en mesure d'analyser ces données à l'aide de modèles sophistiqués et de les rapporter de manière à permettre à toutes les parties de tirer des conclusions utiles.
Cette capacité nécessite des compétences dans le développement de capteurs, d'une infrastructure de stockage des données et de méthodes de protection des données contre les pirates. .

AUTONOMIE

La notion d'équipes autonomes et de prise de décision décentralisée est fondamentale pour l'élaboration de toute stratégie, permettant aux employés de proposer leurs propres idées et même de prendre leurs propres décisions. Mais l'autonomie est remise en cause par des projets de plus en plus complexes, des équipes agiles de grande taille et peut-être de plus en plus pluridisciplinaires.
C'est pourquoi il est indispensable de créer le poste de data manager (CDO), chargé d'établir une communication commune et de veiller à groupe agit comme une équipe auto-organisée ou autonome.
Dans le même temps, il est important que l'équipe soit formée à ce que le data scientist peut et doit apporter, et que le data scientist s'assure que les données aideront les employés prendre de nouvelles décisions.

TECHNOLOGIE

La technologie est également essentielle au succès des données. Il s'agit d'une première étape importante dans la phase d'application, ainsi que d'un composant essentiel pour la colonne vertébrale numérique.
Peu importe à quel point vous avez les meilleures idées et les données les plus précieuses, si votre technologie n'est pas à la hauteur de la tâche ou n'est pas évolutive, elle ne créera finalement pas de réelle valeur pour l'entreprise. C'est pourquoi il est essentiel d'avoir un partenaire stratégique expert dans le domaine pour vous conseiller.

RESPONSABILITÉ

Lors de l'examen d'une stratégie de données, il est essentiel de considérer ce qui est autorisé et ce qui est interdit. Il y a trois domaines de responsabilité à considérer; la loi, les contrats formels et les normes sociales.
Lorsque les données ont la capacité d'identifier un individu, certaines règles de sécurité et d'application des données s'appliquent. Il est donc important de clarifier les attentes et les objectifs de toutes les parties afin d'assurer une base contractuelle solide.
D'autre part, l'utilisation des données peut être légale et licite pour les parties impliquées dans le contrat, mais peut être inapproprié pour les clients ou la société. L'entreprise doit désigner une personne responsable du traitement éthique des données et de la définition des paramètres.

Autres implications

L'importance de la culture et le facteur humain jouent un rôle tout aussi important dans le développement des projets de données. Découvrez les 10 étapes pour parvenir à une bonne culture des données, de l'importance d'avoir un responsable engagé à la nécessité d'un système de communication fluide.

La répartition des ressources est un autre point clé lorsque l'on considère l'investissement nécessaire au projet. Si les ressources sont trop dispersées, nous pouvons mettre en péril des projets plus prioritaires. Pour cette raison, il est nécessaire de prendre conseil et de trouver un équilibre dans l'investissement, en faisant une prévision des fonds et en tenant compte des problèmes de mise en œuvre qui peuvent survenir au fur et à mesure de l'avancement du projet.

Votre projet Big Data

La portée, le temps, le budget et la qualité sont des éléments essentiels de tout projet. Le non-respect d'une ou plusieurs de ces mesures est la raison pour laquelle la plupart des projets de données sont remis en question ou échouent complètement.
En tant qu'entreprise, vous devez d'abord vous assurer que les projets de données sont alignés et liés aux priorités de l'entreprise, puis créer un toute l'infrastructure agile, visible et non visible qui les entoure. Cela vaut la peine de le faire petit à petit, avec des modèles simples et guidé par un partenaire stratégique comme Nexus Integra.

La plate-forme d'opérations intégrées Nexus Integra se compose d'une puissante structure à trois couches qui aide votre entreprise à intégrer, acquérir, standardiser, unifier, gérer et afficher les données de manière simple.
– La première couche, Nexus Connect , aide votre entreprise à intégrer et à acquérir des données non structurées via des appareils et des outils IoT sophistiqués.
– La deuxième couche, Nexus Core , est responsable de la standardisation et de l'unification de ces données via le Big Data.
– La troisième couche, Nexus Applications , est composé d'applications natives Nexus Integra et d'autres développées par des tiers qui vous fournissent les outils nécessaires dans un environnement opérationnel global pour gérer et afficher les données de manière simple.