Facteurs clés qui prédisent le succès d'un projet Big Data

L'application de la technologie Big Data est peut-être le projet le plus important dans l'esprit de la plupart des dirigeants aujourd'hui, tous avec de grandes attentes sur la monétisation de ces données. Cependant, un pourcentage très élevé d'entre eux échouent. Pour être plus précis, selon une compilation d'études menées par des consultants spécialisés en stratégie et Big Data, incluant 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'obtiennent pas de valeur. Il y a des raisons communes pour lesquelles les projets ont tendance à stagner, et nous les expliquons ci-dessous :

• Désalignement entre objectifs stratégiques et compétences techniques : la première chose à faire lors de l'implémentation d'un tel projet est de comprendre le vrai problème business et d'évaluer précisément ses risques dès le départ. Lancer le projet sans une analyse claire du problème et sans objectifs définis alignés avec une stratégie de données aveugliera la vision stratégique et transformera le projet en échec.

• Manque d'infrastructure et de ressources : les grands projets de données nécessitent une infrastructure solide et des ressources clés, surtout en ce qui concerne le talent. Ceux qui essaient d'avancer sans avoir couvert ces fonctions cruciales subissent un écart de compétences et finissent par voir leurs projets bloqués par manque d'éducation, formation et expérience adéquates dans l'application de l'analyse.

• Complexité et inflexibilité : cependant, même si vous avez les ingrédients nécessaires pour développer ce type de projet, si l'architecture et la portée du projet sont trop rigides, il échouera. Il y a une tendance à compliquer le problème et à créer des solutions trop complexes. Cette pratique détourne le focus de la vue d'ensemble et l'éloigne de la bonne solution.

• Modèle de data science défaillant : la mauvaise qualité et précision des données sont un obstacle majeur au succès du projet. Les coûts d'intégration sont élevés et les données restent souvent une grande source d'information indéchiffrée. Toutes les relations dans les données doivent être extraites ou inférées et rendues explicites pour que les machines puissent interpréter les données correctement.

• Gaps d'intégration : la mauvaise communication entre data scientists et parties prenantes business résulte en un échec garanti. C'est la raison la plus commune pour laquelle les grands projets de données n'arrivent pas à être appliqués en production et échouent. Le flux d'information est critique pour intégrer un projet de cette envergure.

Les clés du succès dans les projets de données

La réalité montre que le chemin vers les bénéfices basés sur les données n'est ni facile ni simple. Les entreprises doivent développer une gamme de capacités pour pouvoir transformer les grandes données en business, qui doit être globale (impliquant toute l'organisation) et basée sur des processus et workflows routiniers et répétables.
Il y a 4 composants de succès qui vous aideront à atténuer le risque et à assurer que les résultats correspondent à vos attentes pour le projet :

DONNÉES (DATA)

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 rendre disponibles à l'organisation.
Les quantités de données augmentent et de nouveaux formats émergent constamment. Les entreprises doivent être capables d'analyser ces données à travers des modèles sophistiqués et de les rapporter d'une manière qui permet à toutes les parties de tirer des conclusions précieuses.
Cette capacité nécessite des compétences dans le développement de capteurs, l'infrastructure pour stocker les données, et les méthodes pour sauvegarder les données des pirates.

AUTONOMIE

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

TECHNOLOGIE

La technologie est tout aussi essentielle au succès des données. Elle implique une première étape importante dans la phase d'application, ainsi qu'un composant essentiel pour la colonne vertébrale digitale.
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 ou n'est pas scalable, elle ne créera finalement pas de vraie valeur pour l'entreprise. C'est pourquoi il est essentiel d'avoir un partenaire stratégique expert dans le domaine pour vous conseiller.

RESPONSABILITÉ

Lorsqu'on considère une stratégie de données, il est essentiel de considérer ce qui est permis et ce qui est interdit. Il y a trois domaines de responsabilité à considérer ; la loi, les contrats formels et les standards sociaux.
Quand les données ont la capacité d'identifier un individu, certaines régulations de sécurité et d'application des données s'appliquent. Il est donc important de clarifier les attentes et 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 inappropriée pour les clients ou la société. L'entreprise devrait avoir quelqu'un de responsable pour gérer éthiquement les données et définir les paramètres.

Autres implications

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

La distribution des ressources est un autre point clé quand on considère l'investissement nécessaire pour le projet. Si les ressources sont distribuées trop finement, nous pouvons mettre en péril des projets plus prioritaires. Pour cette raison, il est nécessaire de se faire conseiller et de trouver un équilibre dans l'investissement, en faisant une prévision de fonds et en considérant les problèmes d'implémentation qui peuvent surgir à mesure que le projet progresse.

Votre projet Big Data

Portée, temps, budget et qualité sont des composants critiques de tout projet. Le non-respect d'un ou plusieurs de ces critères est la raison pour laquelle la plupart des projets de données sont challengés ou échouent complètement.
En tant qu'entreprise, vous devez d'abord vous assurer que les projets de données sont alignés et liés aux priorités business, et ensuite construire toute une infrastructure agile, visible et non-visible autour d'eux. Cela vaut la peine de le faire petit à petit, avec des modèles simples et guidé par un partenaire stratégique comme Nexus Integra.

La plateforme d'opérations intégrée Nexus Integra consiste en une puissante structure en 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 acquérir des données non structurées via des dispositifs et 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 composée d'applications natives Nexus Integra et d'autres développées par des tiers qui vous fournissent les outils nécessaires dans un environnement d'opérations global pour gérer et afficher les données de manière simple.