Retos en la Gestión de un Proyecto Big Data

Para poder realizar un proyecto de Big Data con un fin satisfactorio, es necesario tratar los siguientes aspectos importantes, que va hacer que nuestros proyectos de Big Data lleguen a un buen fin.

Según los investigadores McAfee y Brynjolfsson, expertos en la materia, indican que se debe tener en cuenta los siguientes factores o drivers:

1. Liderazgo: La empresas que dispongan de más volumen de datos no tienen porque ser las que obtengan un mayor existo. El existo esta relacionado con la creación de equipos de Big Data que estén bien liderados y que puedan formular objetivos claros y que sean valiosos para la organización. De tal manera que los resultados obtenidos del área de Big Data permitan conocer mejor al cliente y mejorar los resultados del negocio. Disponer de una gran potencia analítica no borra la necesidad de disponer grandes lideres empresariales que puedan detectar oportunidades del mercado y que generen nuevas ofertas empresariales. Las empresas de éxito serán las que dispongan de estos lideres empresariales mientras se cambia la forma de tomar las decisiones en las organizaciones.
2. Toma de decisiones: Una vez que los lideres de las organización fijen el objetivo claro a alcanzar, se debe seleccionar las fuentes de datos donde se aplicarán los modelos predictivos que permita la toma de decisiones correcta. Las estadísticas son importantes, pero muchas de las técnicas clave para el uso de grandes volúmenes de datos rara vez se enseñan en los cursos de estadística tradicionales. Además, es muy importante las habilidades en la limpieza y organización de este gran conjunto de datos, considerar los nuevos tipos de datos que no son estructurados en su mayoría y las técnicas de como visualizar toda esta información de manera sencilla. Con todo esto se debe crear un entorno de resultados que permita la toma de decisiones clara y sencilla para la organización.
3. Gestión del Talento: con la implantación de Big Data nacen nuevos roles y perfiles profesionales, como es el caso de los analistas de Big Data, y los científicos de Datos o Data Sciencists. Para ello los profesionales de esta área tienen que conocer bien la cultura de las compañías y las fuentes de datos utilizadas o disponibles,con le fin de desarrollar analíticas relevantes que muestren con sencillez la evolución del negocio, utilizar o crear herramientas analíticas sencillas que pueda utilizar todo el personal de las organizaciones, y obtener el máximo rendimiento posible del Big Data.
4. Tecnología: Las tecnologías que se pueden aplicar para implantar los diferentes modelos de 3V, 4V o 5V son cada vez más y con costes relativamente bajos, ya que muchos de los programas disponibles son de código abierto basadas en el marco de trabajo Haadop y en bases de datos NoSQL e in-memory. También las tecnológicas implantadas en la nube son una opción muy interesante para poder escalar la capacidad de almacenamiento y procesado. Lo más complejo en las áreas de Big Data será la integración de las fuentes internas de las compañías con las externas, no solo por el ETL sino por la unión de conceptual de ambas fuentes de datos.
5. Cultura corporativa: Las compañías verán que el uso de Big Data es imprescindible en su organización, e incorporarlo en su cultura organizativa. La primera pregunta que una organización basada en datos se debe hacer es ¿Qué sabemos?. Las decisiones no deben basarse en el corazonadas o el instinto, que existe en muchas compañías, sino en datos. Los retos culturales son enormes, pero las tendencias subyacentes, tanto en tecnología y en rentabilidad del negocio, son inconfundibles.

Como es lógico, las decisiones basadas en datos tienden a ser mejores decisiones. Los lideres utilizan y utilizaran estos datos para combinar su experiencia con la ciencia de los datos, sin ser ámbitos rivales.

No se puede concluir que los ganadores serán los que utilicen los grandes volúmenes de datos, pero si que los datos nos dicen que esa será la apuesta más segura.