빅 데이터 프로젝트가 성공할지 어떻게 알 수 있습니까?

빅 데이터 기술을 적용하는 것은 오늘날 대부분의 경영진이 가장 중요하게 생각하는 프로젝트일 것입니다. 모두 이 데이터의 수익화에 대한 높은 기대치를 가지고 있습니다. 그러나 그들 중 매우 높은 비율이 실패합니다. 좀 더 구체적으로 말하면, 최근 몇 년간 가트너, 뉴밴티지 파트너스 등 전략 및 빅데이터 전문 컨설턴트들이 기업의 빅데이터 구현에 대해 수행한 연구 모음집에 따르면 빅데이터 프로젝트의 약 80%가 실패한다”고 말했다. 그리고 우리가 스스로에게 물어야 하는 첫 번째 질문은 그 이유입니다.

데이터 프로젝트의 실패 이유

이 수치는 기업들이 빅 데이터 프로젝트를 시작하는 데 자본을 투자하고 있지만 많은 기업이 가치를 얻지 못하고 있음을 보여줍니다. 프로젝트가 정체되는 일반적인 이유가 있으며 아래에서 설명하겠습니다.

• 전략적 목표와 기술적 능력 간의 불일치 :이러한 프로젝트를 수행할 때 가장 먼저 해야 할 일은 실제 비즈니스 문제를 이해하고 처음부터 그 위험을 정확하게 평가하는 것입니다. 문제에 대한 명확한 분석 없이, 데이터 전략에 따라 정의된 목표 없이 프로젝트를 시작하면 전략적 비전이 흐려지고 프로젝트가 실패로 돌아갑니다.

• 인프라 및 리소스 부족 :대규모 데이터 프로젝트에는 특히 인재와 관련하여 견고한 인프라와 핵심 자원이 필요합니다. 이러한 중요한 기능을 다루지 않고 앞으로 나아가려고 하는 사람들은 기술 격차를 경험하고 적절한 교육, 훈련 및 분석 적용 경험의 부족으로 인해 프로젝트가 중단되는 결과를 낳습니다.

• 복잡성과 유연성 :그러나 이러한 유형의 프로젝트를 개발하는 데 필요한 요소가 많이 있지만 프로젝트의 아키텍처와 범위가 너무 경직되면 실패합니다. 문제를 복잡하게 만들고 너무 복잡한 솔루션을 만드는 경향이 있습니다. 이렇게 하면 큰 그림에서 초점을 벗어나 올바른 솔루션에서 방향을 전환할 수 있습니다.

• 실패한 데이터 과학 모델 :열악한 데이터 품질과 정확성은 프로젝트 성공의 주요 장애물입니다. 통합 비용이 높고 데이터가 종종 해독되지 않은 정보의 큰 소스로 남아 있습니다. 데이터의 모든 관계는 기계가 데이터를 적절하게 해석할 수 있도록 추출하거나 추론하고 명시해야 합니다.

• 통합 격차 :데이터 과학자와 비즈니스 이해 관계자 간의 의사 소통이 원활하지 않으면 실패가 보장됩니다. 대규모 데이터 프로젝트가 프로덕션에 적용되지 않고 실패하는 가장 일반적인 이유입니다. 정보의 흐름은 이러한 규모의 프로젝트를 통합하는 데 매우 중요합니다.

데이터 프로젝트의 성공 비결

현실은 데이터 기반 혜택으로 가는 길이 쉽지도 않고 간단하지도 않다는 것을 보여줍니다. 기업은 대규모 데이터를 비즈니스로 전환할 수 있는 다양한 기능을 개발해야 하며, 이는 글로벌(전체 조직 포함)이어야 하고 일상적이고 반복 가능한 프로세스 및 워크플로를 기반으로 해야 합니다.
성공의 4가지 요소가 있습니다. 위험을 완화하고 결과가 프로젝트에 대한 기대치와 일치하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

데이터

강력한 데이터 구조 없이는 데이터 기반 성장이 불가능합니다. 조직은 내부 및 외부(심지어 구매한) 데이터를 수집하여 저장하고 조직에서 사용할 수 있도록 해야 합니다.
데이터의 양이 증가하고 새로운 형식이 지속적으로 등장하고 있습니다. 기업은 정교한 모델을 통해 이 데이터를 분석하고 모든 당사자가 가치 있는 결론을 도출할 수 있는 방식으로 보고할 수 있어야 합니다.
이 기능을 사용하려면 센서, 데이터 저장 인프라 및 해커로부터 데이터를 보호하는 방법을 개발하는 기술이 필요합니다. .

자율성

자율적인 팀과 분산된 의사 결정이라는 개념은 직원이 자신의 아이디어를 제안하고 스스로 결정을 내릴 수 있도록 하는 모든 전략 개발의 기본입니다. 그러나 자율성은 점점 더 복잡해지는 프로젝트, 민첩한 대규모 팀, 아마도 점점 더 많은 분야에 걸쳐 도전을 받고 있습니다.
이것이 공통 커뮤니케이션을 수립하고 그룹은 자체적으로 조직된 또는 자율적인 팀의 역할을 합니다.
동시에 팀이 데이터 과학자가 기여할 수 있고 기여할 수 있는 것에 대해 교육을 받는 것과 데이터 과학자가 데이터가 직원에게 도움이 되도록 하는 것이 중요합니다. 새로운 결정을 내리십시오.

기술

기술은 데이터의 성공에 똑같이 필수적입니다. 여기에는 응용 프로그램 단계의 중요한 첫 번째 단계와 디지털 스파인의 필수 구성 요소가 포함됩니다.
최고의 아이디어와 가장 가치 있는 데이터가 아무리 많아도 기술이 작업에 적합하지 않다면 확장 가능하지 않거나 궁극적으로 회사의 진정한 가치를 창출하지 못할 것입니다. 그렇기 때문에 해당 분야의 전문가인 전략적 파트너에게 조언을 구하는 것이 중요합니다.

책임

데이터 전략을 고려할 때 허용되는 항목과 금지되는 항목을 고려하는 것이 중요합니다. 고려해야 할 세 가지 책임 영역이 있습니다. 법률, 공식 계약 및 사회적 표준.
데이터에 개인을 식별할 수 있는 기능이 있는 경우 특정 데이터 보안 및 집행 규정이 적용됩니다. 따라서 건전한 계약 기반을 보장하기 위해 모든 당사자의 기대와 목표를 명확히 하는 것이 중요합니다.
반면에 데이터 사용은 계약에 관련된 당사자에게 합법적이고 합법적일 수 있지만 고객이나 사회에 부적절합니다. 회사에는 데이터를 윤리적으로 다루고 매개변수를 설정할 책임이 있는 사람이 있어야 합니다.

추가 의미

문화와 인적 요소의 중요성은 데이터 프로젝트 개발에서 똑같이 중요한 역할을 합니다. 헌신적인 관리자의 중요성에서 유연한 커뮤니케이션 시스템의 필요성에 이르기까지 우수한 데이터 문화를 달성하기 위한 10단계를 알아보세요.

프로젝트에 필요한 투자를 고려할 때 자원의 분배는 또 다른 핵심 포인트입니다. 리소스가 너무 얕게 분배되면 우선 순위가 더 높은 프로젝트를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 이러한 이유로, 조언을 받고 투자의 균형을 찾고 자금을 예측하고 프로젝트가 진행됨에 따라 발생할 수 있는 구현 문제를 고려하는 것이 필요합니다.

빅 데이터 프로젝트

범위, 시간, 예산 및 품질은 모든 프로젝트의 중요한 구성 요소입니다. 이러한 조치 중 하나 이상을 준수하지 않는 것이 대부분의 데이터 프로젝트가 도전을 받거나 완전히 실패하는 이유입니다.
비즈니스로서 먼저 데이터 프로젝트가 비즈니스 우선 순위와 정렬되고 관련되어 있는지 확인한 다음 구축해야 합니다. 주변의 전체 민첩하고 가시적이며 비가시적인 인프라. 간단한 모델을 사용하고 Nexus Integra와 같은 전략적 파트너의 안내를 받아 이 작업을 조금씩 수행할 가치가 있습니다.

Nexus Integra 통합 운영 플랫폼은 기업이 데이터를 간단한 방식으로 통합, 획득, 표준화, 통합, 관리 및 표시하는 데 도움이 되는 강력한 3계층 구조로 구성되어 있습니다.
– 첫 번째 계층, Nexus Connect , 정교한 IoT 기기와 도구를 통해 기업이 비정형 데이터를 통합하고 획득하는 데 도움이 됩니다.
– 두 번째 계층인 Nexus Core , 빅 데이터를 통해 이 데이터의 표준화 및 통합을 담당합니다.
– 세 번째 계층인 Nexus 애플리케이션 , 기본 Nexus Integra 애플리케이션과 글로벌 운영 환경에서 데이터를 간단한 방식으로 관리하고 표시하는 데 필요한 도구를 제공하는 타사에서 개발한 기타 애플리케이션으로 구성됩니다.