La implantación de un proyecto de big data con éxito podría ser un gran triunfo para su organización y su carrera profesional. No obstante, si se centra en las prioridades que no debe, su proyecto de big data verá su fin antes de comenzar. La asignación de prioridades a la veracidad, la visualización y el valor de los datos es la clave para triunfar.

Pregunte a cualquiera por los principales desafíos de un proyecto de big data y oirá una respuesta tan habitual que raya en el tópico: volumen, velocidad y variedad. Las tres “V” se han convertido prácticamente en sinónimos de big data y parece que todos, empezando por los CEO, centran la estrategia solamente en ellas. Aunque representa desafíos legítimos, a la larga, el valor estratégico de big data no se obtiene a partir de estas tres primeras “V”. Hay otras tres “V” que marcarán la diferencia entre el éxito y el fracaso.

De forma muy similar a la manera en que el comercio electrónico cambió para siempre los principios del negocio, los líderes en información deben impulsar cambios mediante la asignación de prioridad a big data de un modo totalmente nuevo. El volumen, la variedad y la velocidad son preocupaciones legítimas, pero principalmente abordan las necesidades de arquitectos y desarrolladores. No obstante, big data promete más que eficiencia de TI y ahorro de costoes, es el camino hacia más conocimientos y una ventaja competitiva mayores. Por tanto, ¿no debería centrarse en el valor del negocio en vez de en sus características técnicas?

Las tres nuevas “V” que deberían adoptar y abordar los líderes en información

Big Data no despertará el interés del negocio ni conseguirá la priorización ni el verdadero empuje si las siguientes tres “V” no se tienen en cuenta de forma adecuada o si no se integran en cualquier estrategia relativa a Big Data (independientemente del caso de uso)

• Veracidad. Si su organización es como la mayoría, ya habrá realizado una gran inversión en garantizar la veracidad de sus datos. La introducción de big data no debería tirar esa veracidad por la borda. Los conocimientos extraídos de cualquier análisis de Big Data deben ser confiables y se deben utilizar en contexto para cualquier decisión o actividad de negocio que se pretenda ofrecer.
• Visualización. El acceso a big data es una cosa. Y la distribución para el consumo en toda la empresa es otra. La variedad entra en escena, en concreto, cuando se plantea la manera de acceder a los datos y la utilización por parte de aquellas personas que los necesitan. Asegúrese no sóolo de ofrecer big data a aquellos que lo necesitan, sino también de que puedan utilizarlo a su máximo potencial con funcionalidades de visualización altamente flexibles, configurables y sencillas.
• Valor. El carácter práctico de cualquier inversión en tecnología se consigue cuando expresa y demuestra claramente el impacto en el negocio de la inversión. Céntrese en el valor final para el negocio que ofrecerá la iniciativa de Big Data. Cree un atractivo caso de negocio que demuestre cómo las inversiones en Big Data pueden aumentar los ingresos, mejorar la eficacia y reducir los costoes (para las operaciones tanto de negocio como de IT), reducir el riesgo, mejorar la satisfacción y la fidelidad de los clientes, o diferenciar estratégicamente su negocio de la competencia. Así es como Big Data pasará de ser un proyecto piloto a una adopción generalizada en todas las organizaciones.

Para conseguir el éxito con su iniciativa de big data, no tiene más que librarse de la sabiduría convencional y mirarelo a través de un prisma diferente. Luego, adopte un enfoque probado de big data para garantizar que aumente el verdadero valor de negocio y posiciónese en el centro de la próxima transformación estratégica de su organización. Lea este white paper del experto en Big Data de Informatica, John Haddad, titulado “The Safe On-Ramp to Big Data”.