ビッグデータプロジェクトが成功するかどうかをどうやって知るのですか？

ビッグデータテクノロジーの適用は、今日のほとんどの経営幹部にとっておそらく最も重要なプロジェクトであり、すべてこのデータの収益化に大きな期待が寄せられています。ただし、それらの非常に高い割合が失敗します。具体的には、GartnerやNewVantage Partnersなどの戦略とビッグデータを専門とするコンサルタントが実施した調査によると、近年、企業でのビッグデータの実装について、ビッグデータプロジェクトの約80％が失敗しています。そして、私たちが自分自身に尋ねなければならない最初の質問は、なぜですか？

データプロジェクトの失敗の理由

この数字は、企業がビッグデータプロジェクトの立ち上げに資本を投資しているにもかかわらず、多くの企業が価値を得ていないことを示しています。プロジェクトが停滞する傾向がある一般的な理由があります。以下で説明します。

•戦略目標と技術スキルの不一致 ：このようなプロジェクトを実施する際に最初に行うことは、実際のビジネス上の問題を理解し、最初からそのリスクを正確に評価することです。問題を明確に分析せず、データ戦略に沿った明確な目標を設定せずにプロジェクトを立ち上げると、戦略的ビジョンが盲目になり、プロジェクトが失敗に終わります。

•インフラストラクチャとリソースの不足 ：大規模なデータプロジェクトには、特に人材に関して、強固なインフラストラクチャと主要なリソースが必要です。これらの重要な機能をカバーせずに前進しようとすると、スキルのギャップが発生し、分析を適用するための適切な教育、トレーニング、および経験が不足しているためにプロジェクトが停滞することになります。

•複雑さと柔軟性の欠如 ：ただし、このタイプのプロジェクトを開発するために必要な要素はたくさんあります。プロジェクトのアーキテクチャと範囲が厳しすぎると、失敗します。問題を複雑にし、複雑すぎるソリューションを作成する傾向があります。この方法は、全体像から焦点を外し、適切なソリューションからそれをそらします。

•失敗したデータサイエンスモデル ：データの品質と精度の低さは、プロジェクトの成功に対する大きな障害です。統合コストは高く、データは多くの場合、解読されていない情報の大きなソースのままです。マシンがデータを適切に解釈できるように、データ内のすべての関係を抽出または推測し、明示的にする必要があります。

•統合のギャップ ：データサイエンティストとビジネスの利害関係者の間のコミュニケーションが不十分だと、失敗が保証されます。これは、大規模なデータプロジェクトが本番環境に適用できず、失敗する最も一般的な理由です。この規模のプロジェクトを統合するには、情報の流れが重要です。

データプロジェクトで成功するための鍵

現実は、データベースのメリットへの道は簡単でも単純でもないことを示しています。企業は、大規模なデータをビジネスに変換できるようにするためのさまざまな機能を開発する必要があります。これは、グローバル（組織全体を含む）であり、日常的で反復可能なプロセスとワークフローに基づいている必要があります。
成功には、4つの要素があります。リスクを軽減し、結果がプロジェクトに対する期待と一致するようにするのに役立ちます。

データ

堅牢なデータ構造がなければ、データベースの成長は不可能です。組織は、内部および外部（購入した場合でも）のデータを収集して保存し、組織が利用できるようにする必要があります。
データの量は増加しており、新しい形式が絶えず出現しています。企業は、高度なモデルを通じてこのデータを分析し、すべての関係者が貴重な結論を導き出すことができる方法でデータを報告できる必要があります。
この機能には、センサー、データを保存するためのインフラストラクチャ、およびハッカーからデータを保護するための方法を開発するスキルが必要です。 。

自律性

自律的なチームと分散型の意思決定の概念は、あらゆる戦略の開発の基本であり、従業員が独自のアイデアを提案し、さらには独自の意思決定を行うことを可能にします。しかし、自律性は、ますます複雑になるプロジェクト、機敏な大規模チーム、そしておそらくますます学際的なものによって挑戦されています。
これが、共通のコミュニケーションを確立し、グループは、自己組織化または自律的なチームとして機能します。
同時に、データサイエンティストが貢献できることと貢献すべきことについてチームをトレーニングし、データサイエンティストがデータが従業員に役立つことを確認することが重要です。新しい決定を下します。

テクノロジー

データの成功にはテクノロジーも同様に不可欠です。これには、アプリケーションフェーズの重要な最初のステップと、デジタルスパインに不可欠なコンポーネントが含まれます。
最高のアイデアと最も価値のあるデータがいくらあっても、テクノロジーがタスクに対応していない場合は、またはスケーラブルではない場合、最終的には企業に真の価値をもたらすことはありません。そのため、この分野の専門家である戦略的パートナーがアドバイスを提供することが不可欠です。

責任

データ戦略を検討する際には、何が許可され、何が禁止されるかを検討することが不可欠です。考慮すべき3つの責任領域があります。法律、正式な契約、社会的基準。
データに個人を特定する機能がある場合、特定のデータセキュリティおよび施行規則が適用されます。したがって、健全な契約基盤を確保するために、すべての当事者の期待と目的を明確にすることが重要です。
一方、データの使用は、契約に関与する当事者にとって合法かつ合法である場合がありますが、顧客や社会に不適切であること。会社には、データを倫理的に処理し、パラメータを設定する責任がある人が必要です。

さらなる影響

文化と人的要因の重要性は、データプロジェクトの開発においても同様に重要な役割を果たします。献身的なマネージャーを持つことの重要性から流動的な通信システムの必要性まで、優れたデータ文化を実現するための10のステップを発見してください。

プロジェクトに必要な投資を検討する際のもう1つの重要なポイントは、リソースの配分です。リソースの分散が薄すぎると、優先度の高いプロジェクトが危険にさらされる可能性があります。このため、アドバイスを取り、投資のバランスを取り、資金を予測し、プロジェクトの進行に伴って発生する可能性のある実装上の問題を考慮する必要があります。

ビッグデータプロジェクト

範囲、時間、予算、品質は、あらゆるプロジェクトの重要な要素です。これらの対策の1つ以上に従わないことが、ほとんどのデータプロジェクトに異議を唱える、または完全に失敗する理由です。
ビジネスとして、最初にデータプロジェクトが調整され、ビジネスの優先順位に関連していることを確認してから、それらの周りの全体の機敏な、目に見えるおよび目に見えないインフラストラクチャ。シンプルなモデルを使用し、Nexus Integraなどの戦略的パートナーが指導することで、これを少しずつ行う価値があります。

Nexus Integra統合運用プラットフォームは、強力な3層構造で構成されており、企業がデータを簡単な方法で統合、取得、標準化、統合、管理、表示するのに役立ちます。
–第1層、 Nexus Connect 、高度なIoTデバイスとツールを介して企業が非構造化データを統合および取得するのに役立ちます。
–第2層、 Nexus Core は、ビッグデータを通じてこのデータを標準化および統合する責任があります。
–第3層、Nexusアプリケーション は、ネイティブのNexus Integraアプリケーションと、サードパーティによって開発されたその他のアプリケーションで構成されており、データを簡単な方法で管理および表示するために、グローバルな運用環境で必要なツールを提供します。