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Big data: 10 pasos para su implantación
20 julio, 2015

Big data: 10 pasos para su implantación

Antes de implantar cualquier tecnología, debemos tener claras las razones por las que lo hacemos, y los objetivos que perseguimos, como comentábamos recientemente. Pero el éxito de su implantación no depende tanto de eso, como de seguir los pasos adecuados. De hecho, según un artículo recientemente publicado en Computing, un 60% de las implantaciones de tecnologías para la optimización de Big Data ha fracasado por este motivo.

A decir de los expertos, estas serían las principales pautas para una implantación exitosa de un proyecto de Big Data:

  • Marcarse objetivos de negocio en relación a su impacto económico: reducción de costes y aumento de ingresos;
  • Determinar el coste asumible en el proyecto de Big Data, es decir, establecer un presupuesto económico;
  • Decidir quién liderará el proyecto de Big Data dentro de la empresa; en el caso de contar con un externo como una consultora tecnológica que aporte soluciones globales, determinar también quién será el interlocutor y cuáles serán las funciones y objetivos a cumplir por parte de este proveedor;
  • En la misma línea definir con detalle las responsabilidades de quien dirigirá el proyecto internamente, dotarle de recursos humanos y tecnológicos adecuados, y delimitar las responsabilidades y funciones de todas las áreas de la empresa en la configuración y desarrollo del proyecto;
  • Tomar muy en cuenta las necesidades y objetivos del usuario final en el futuro uso de la tecnología de Big Data. Esto incluye mantener un diálogo constante para saber qué espera el usuario de este proyecto, y cómo piensa utilizar esta herramienta: periodicidad, volumen de datos, etc;
  • Realizar un diagnóstico inicial de la situación de los datos en la empresa: volumen, fuentes, periodicidad de actualización, formas de uso, etc. Asimismo, es muy importante ser conscientes del comportamiento de la empresa hasta ahora frente a este recurso y saber si existía ya algún tipo de automatización en el tratamiento y procesamiento de datos, o no; es decir, su recorrido anterior o experiencia en el uso de tecnologías de business intelligence;
  • Evaluar la necesidad de incorporar fuentes de datos externas que complementen las ya existentes en la empresa, como redes sociales o bases de datos externas; esto supone también estudiar la forma de integrarlos en los procesos y en combinación con los ya existentes;
  • 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 partir de cero;
  • Avanzar costes del proyecto y evaluarlos en función de los recursos económicos de la empresa. De este modo se podrá calibrar el alcance del proyecto no sólo en función de los objetivos, sino también de las posibilidades de la empresa. Además, permitirá estudiar distintas modalidades de implantación, no necesariamente en local, sino en la nube (cloud), y por fases, por ejemplo;
  • Determinar las necesidades de inmediatez de la empresa en la obtención de datos, ya que esto modificará las condiciones del presupuesto; no es lo mismo contar con actualizaciones just in time, que en periodos, por ejemplo.

Sobre el autor

Prodware Marketing

El equipo de comunicación del departamento de marketing de Prodware

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