BIG DATA: 10 pasos para su implementación
La implementación de cualquier primicia tecnológica en los sistemas organizacionales y de producción de una empresa, requiere un análisis previo, conciso y bien planificado. Preguntarse las razones por las que se quiere o se necesitan dicha ejecución, conlleva una visión administrada sobre los problemas que presentan, así como de los objetivos y beneficios que se desean alcanzar.
El éxito de la implementación depende de otras circunstancias interesantes que van, desde una adaptación adecuada, hasta los pasos a seguir para que esta se logre. Según un artículo publicado en Computing, un 60% de las implementaciones de tecnología para optimización de Big Data fracasaron por este motivo.
Les compartimos, los 10 preceptos primordiales para comenzar una implementación eficiente y exitosa, en un proyecto de Big Data:
1.- Establecer los objetivos de negocio en relación con su impacto económico: reducción de costos y aumento de ingresos.
2.- Determinar un presupuesto económico total o asumible para la implementación del Big Data.
3.- Seleccionar un líder de proyecto (Big Data) de la empresa. En caso de contar con un externo como consultora tecnológica, aportando soluciones globales, fijar también quién será el interlocutor, cuáles serán las funciones y objetivos para cumplir por parte del proveedor.
4.- A partir del punto anterior, concretar las responsabilidades de quien dirigirá el proyecto internamente. Facilitar los recursos humanos y tecnológicos adecuados, delimitar las funciones de todas las áreas de la empresa involucradas en la configuración y desarrollo del proyecto.
5.- Considerar las necesidades del usuario final en el futuro uso de la tecnología de Big Data. Esto incluye mantener un diálogo constante para continuar enterados sobre lo que espera el usuario de este proyecto, y cómo piensa utilizar esta herramienta: periodicidad, volumen de datos, etc.
6.- Diagnosticar la situación inicial de los sistemas y datos de la empresa: volumen, fuentes, periodicidad de actualización, formas de uso, entre otras. Es muy importante concientizar las capacidades y comportamiento de la empresa frente a la implementación y adaptación del Big Data. Saber si existía algún tipo de automatización en el tratamiento y procesamiento de datos previo o no; es decir, todo el historial de experiencia en el uso de tecnologías de business intelligence.
7.- Valorar si existe la necesidad por incorporar fuentes de datos externas que complementen las existentes en la empresa. Ejemplo: redes sociales y/o bases de datos externas; esto supone también estudiar la forma de integrarlos en algunos procesos, por determinar.
8.- Diagnosticar el estado de los recursos tecnológicos de la empresa, cuantitativa y cualitativamente; sólo así sabremos si podrá soportar la entrada de este proyecto o requerirá de nuevas dotaciones. Además, esto permitirá saber si se puede integrar la tecnología existente y adaptarse, o comenzar desde cero.
9.- Prosperar los costos del proyecto y evaluar la información en función de los recursos económicos de la empresa. De este modo, es posible medir el alcance del proyecto, no sólo en función de los objetivos, sino también de las posibilidades estructurales, permitiendo estudiar distintas modalidades de establecimiento, no físicas, sino en la nube (cloud).
10.- Determinar las necesidades de inmediatez de la empresa en la obtención de datos, esto puede modificar las condiciones del presupuesto; no es lo mismo contar con actualizaciones just in time, que por periodos.