En esta ocasión hablaremos de cómo planear tu primer proyecto de Big Data. Mis recomendaciones se basan en mi formación del Programa Master de Big Data y Business Intelligence de la Universidad de Deusto, y en los proyectos que he apoyado en varias empresas. No me centraré en tecnologías específicas. En este caso, examinaré las dinámicas organizacionales y las lecciones aprendidas de cómo funcionan estos proyectos en el mundo de los negocios, dentro de infraestructuras de TI existentes.

Cada proyecto es diferente, así que por favor, considere este artículo como pautas generales en lugar de reglas.

  • Identifica cuáles son tus objetivos:

Primero, la pregunta más obvia es “¿Por qué llevar a cabo este proyecto Big Data?” Debería haber una respuesta convincente, un proyecto de costos o algún otro problema que se haya identificado, el Big Data está para resolver problemas. Los expertos incluyen el tipo de información (por ejemplo, fuentes de información estructuradas e infrautilizadas) o el volumen de información (retención de registros IP), pero en cualquier caso, debe identificar exactamente por qué está siguiendo esta ruta.

Una de las cosas más importantes que debes buscar es un retorno de la inversión. Es decir, encontrar el valor del costo del problema antes de planificar una solución.
Para calcular el costo del problema, recuerde agregar el esfuerzo que pondrá en resolverlo, tanto desde el punto de vista tecnológico como laboral. Al finalizar, podrás comparar el estado “posterior” para determinar el valor total del proyecto.

Además, es importante entender que la primera fase de un proyecto no puede llegar a ser un ROI positivo. Pero lo importante es que tenga una línea de visión a través de la finalización del proyecto.

Un buen ejemplo puede ser el proyecto que he desarrollado en la Universidad, utilizo las capacidades de análisis de lenguaje natural de InfoSphere BigInsights para comprender la correspondencia por correo electrónico. A través del análisis de BigInsights, podemos identificar problemas en la satisfacción del cliente antes de que se manifieste.

Para comenzar este proyecto, seleccioné un subconjunto de datos para analizar; En este caso, los datos representaban sólo una región del país. Una vez que analizé los datos de esa región, mostró un ROI positivo. Sin embargo, me base en el modelo de lograr un ROI positivo de una sola región. El plan de ROI del proyecto se basaba en ejecutar todo el correo electrónico a través de todos los clientes.

  • Selecciona a tu personal antes de la tecnología:

Mientras nos centramos en la tecnología, nos olvidamos de lo más importante, que es el personal que va a formar parte de las tareas asignadas al proyecto.

Ten en cuenta de que el personal del proyecto va a hacer las cosas de manera diferente que se ha está haciendo hasta ahora, especialmente en comparación con la forma de base de datos relacional y proyectos de almacenamiento de datos. Asegúrate de que las personas involucradas comprendan que habrá diferentes resultados, con el uso de las nuevas tecnologías o de las tecnologías futuras. Tu gente necesita entender que tanto los resultados como la forma en que se ejercen los datos pueden llegar a cambiar dependiendo de la manera en que lleven a cabo.

Recuerde, esto no se trata de reemplazar las bases de datos existentes, sino más bien de exponerlos de formas diferentes. Si bien estos proyectos son complementarios de lo que se está haciendo actualmente, se debe tener conocimiento de las nuevas tecnologías, es importante asegurarse de que las personas primero entienden la variabilidad y la naturaleza de todos los elementos.

No introduzca demasiadas nuevas variables, Su primer gran proyecto de datos no es el momento adecuado para desarrollar simultáneamente conjuntos de habilidades Linux o Java en el equipo.

Asegúrate de tener acceso a los datos. Parece obvio, pero el tiempo de entrega de los datos es siempre más largo de lo que tu espera que sea. Trata de apuntar todos los datos estén disponibles. Hasta que comenzamos a empujar difícilmente en esto debido a los retrasos que estábamos encontrando, éste era un problema común en la mayor parte de proyectos tempranos. Curiosamente, esto sucederá incluso en entornos donde los datos no se consideran sensibles.

Las nuevas tecnologías ofrecen y desempeñan un papel clave en un plan estratégico para tener éxito en el proyecto de Big Data.

Se puede lograr con la práctica de una buena disciplina de gestión de proyectos, pero es importante tener en cuenta que cualquier viaje comienza con los pasos iniciales de ser específico sobre los objetivos marcados.

Para finalizar, bajo mi punto de vista es importante tener bien definidos los siguientes puntos:

  • Medibles: debemos establecer una métrica para poder comprobar el nivel de cumplimiento del objetivo.

  • Alcanzables: para facilitar el compromiso de lograrlos.

  • Retadores: para que la persona se esfuerce en alcanzarlo. Deben servir como elementos motivadores para el logro de los mismos. El empleado debe confirmar su compromiso por la consecución de los objetivos.

  • Temporales: los objetivos deben estar programados. Ambas partes deben conocer y acordar cuándo deben ser alcanzados.

  • Específicos: los objetivos deben ser concretos, evitar la generalidad o la ambigüedad donde no sabemos a qué nos estamos refiriendo. Preferentemente deben ser tangibles.

Izaskun Larrea Manzarbeitia

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