Cinco errores típicos de las empresas al implantar un proyecto de Big Data

De nada sirve disponer de grandes autopistas, infraestructuras y aeropuertos, que funcionan eficientemente, si no hay flujo suficiente de pasajeros o si el beneficio no justifica la inversión. Como éste, existen muchos ejemplos de instalaciones con la mejor tecnología, pero que son incapaces de poner en valor la información que generan. En el caso de los proyectos de Big Data, ocurre lo mismo.

Tinámica ha detectado cinco errores que cometen las empresas a la hora de implantar una estrategia de Big Data en su organización:

1 – Hay que huir de grandes proyectos con presupuestos y plazos largos. Se requiere apostar por pruebas de concepto en las que verificar pequeños éxitos y que estos no supongan atravesar puntos de no retorno desde el plano de la tecnología e inversión.

2 – Adquirir tecnología sin saber exactamente para qué y qué impacto va a tener en las cifras de negocio. Esto sucede, principalmente, por no hablar con las áreas de negocio y no establecer un plan conjunto con indicadores y objetivos que permitan saber qué se pretende obtener.

3 – Los proyectos deben estar claramente liderados por una sola área o persona con la influencia suficiente como para movilizar varias partes de la organización y ser capaces de aunar capacidades tanto de áreas de tecnología como de negocio, con unos plazos y objetivos muy bien definidos.

4 – Cambiar la organización, puesto que este tipo de proyectos, en los que el dato pasa a ser un nuevo activo, requieren de nuevos perfiles (Data Manager, Big Data Manager, Data Scientist, etc.) que no necesariamente han de depender del CIO o de Negocio sino directamente del CEO.

5 – ¿De qué sirve disponer de indicadores “real time” si las decisiones se siguen tomando en los mismos comités mensuales de antes, o siguen el mismo proceso tradicional de aprobaciones?