你怎么知道你的大数据项目是否会成功？
应用大数据技术可能是当今大多数高管心目中最重要的项目，所有人都对这些数据的货币化寄予厚望。但是，其中很大一部分失败了。更具体地说，根据包括 Gartner 和 NewVantage Partners 在内的专门从事战略和大数据的顾问进行的一项研究汇编，近年来关于在公司实施大数据的情况下，大约 80% 的大数据项目都失败了”。我们必须问自己的第一个问题是为什么？
数据项目失败的原因
这些数据向我们表明，尽管公司正在投资启动大数据项目，但许多公司并没有获得价值。项目趋于停滞的原因有很多，我们将在下面进行解释：
• 战略目标与技术技能不匹配 ：实施这样的项目，首先要做的是了解真正的业务问题，从一开始就准确评估其风险。在没有对问题进行清晰分析、没有根据数据战略确定目标的情况下启动项目，会蒙蔽战略愿景，导致项目失败。
• 缺乏基础设施和资源 ：大数据项目需要坚实的基础设施和关键资源，尤其是在人才方面。那些试图在没有涵盖这些关键职能的情况下继续前进的人会遇到技能差距，并最终发现他们的项目由于缺乏足够的教育、培训和应用分析的经验而停滞不前。
• 复杂性和不灵活 :然而，你有很多必要的东西来开发这种类型的项目，如果项目的架构和范围太死板，它就会失败。存在使问题复杂化并创建过于复杂的解决方案的趋势。这种做法将注意力从大局转移到正确的解决方案上。
• 失败的数据科学模型 :较差的数据质量和准确性是项目成功的主要障碍。集成成本很高，而且数据通常仍然是未破译信息的重要来源。必须提取或推断数据中的所有关系并使其明确，以便机器能够正确解释数据。
• 集成差距 ：数据科学家和业务利益相关者之间的沟通不畅导致必然失败。这是大数据项目无法应用于生产而失败的最常见原因。信息流对于整合如此规模的项目至关重要。
数据项目成功的关键
现实表明，基于数据的收益之路既不简单也不简单。公司需要开发一系列能够将大数据转化为业务的能力，这些能力必须是全球性的（涉及整个组织），并且基于常规和可重复的流程和工作流。
成功的 4 个组成部分将帮助您降低风险并确保结果符合您对项目的期望：
数据
没有稳健的数据结构，就不可能实现基于数据的增长。组织必须收集内部和外部（甚至是购买的）数据，将其存储并提供给组织使用。
数据量不断增加，新格式不断涌现。公司必须能够通过复杂的模型分析这些数据，并以允许各方得出有价值的结论的方式进行报告。
这种能力需要开发传感器、存储数据的基础设施以及保护数据免受黑客攻击的方法的技能.
自治
自主团队和分散决策的概念是任何战略制定的基础，允许员工提出自己的想法，甚至做出自己的决定。但自主性受到越来越复杂的项目、敏捷的大型团队以及可能越来越多学科的挑战。团队作为一个自组织或自治的团队。
同时，重要的是团队接受数据科学家可以和应该贡献的培训，并且数据科学家确保数据将帮助员工做出新的决定。
技术
技术对于数据的成功同样重要。它涉及应用阶段的重要第一步，也是数字脊柱的重要组成部分。
无论你有多少最好的想法和最有价值的数据，如果你的技术不能胜任这项任务或者不可扩展，它最终不会为公司创造真正的价值。这就是为什么有一个该领域的专家为您提供建议的战略合作伙伴至关重要。
责任
在考虑数据策略时，必须考虑什么是允许的，什么是禁止的。需要考虑三个责任领域；法律、正式合同和社会标准。
当数据具有识别个人身份的能力时，适用某些数据安全和执行法规。因此，重要的是要明确各方的期望和目标，以确保合同基础健全。
另一方面，数据的使用对于合同各方来说可能是合法和合法的，但可能不适合客户或社会。公司应该有专人负责以合乎道德的方式处理数据和设置参数。
进一步的影响
文化的重要性和人的因素在数据项目的开发中起着同样重要的作用。了解实现良好数据文化的 10 个步骤，从拥有忠诚的经理的重要性到对流畅通信系统的需求。
在考虑项目所需的投资时，资源的分配是另一个关键点。如果资源分配得太少，我们可能会危及更多优先项目。为此，需要听取意见，在投资中寻找平衡点，对资金进行预测，并考虑在项目推进过程中可能出现的实施问题。
您的大数据项目
范围、时间、预算和质量是任何项目的关键组成部分。不遵守这些措施中的一项或多项是大多数数据项目受到挑战或完全失败的原因。
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