Estos son los errores que debes evitar para llevar a cabo un proyecto de Big Data en forma exitosa.
Sumar datos sobre tus usuarios es de gran utilidad para la toma de decisiones, sin embargo, no saber manejar e interpretar esta información puede llevarte en la dirección incorrecta.
De nada sirve almacenar información de todo tipo si somos incapaces de poner y encontrar un valor que nos ayude a alcanzar las metas objetivos planteados dentro de una organización. Por esto, te presentamos los 10 errores a evitar al llevar a cabo un proyecto basado en Big Data.
Errores más comunes en la gestión de Big Data
1. Iniciar un proyecto de Big Data sin conocer primero el Small Data
El error más común al implementar un proyecto Big Data. La realidad es que si una empresa no tiene una cultura de datos o información, se volverá muy difícil buscar, analizar, medir y aplicar sistemas de Business Intelligence en la organización.
Lo mejor es empezar poco a poco, el primer paso sería conocer acerca del Small Data. Esta técnica se diferencia ya que tarta de adquirir un conjunto de datos más específicos y con menos esfuerzo para obtener resultados, un paso previo que ayudará a crear una cultura de información en una compañía para eventualmente migrar hacia un proyecto Big Data.
2. No diseñar una estrategia y objetivos
La idea no es solo trabajar enfocados en estudiar la información adquirida que ayude a tomar decisiones de manera inmediata, sino que también se debe crear a través de ellos una estrategia que permita identificar las verdaderas necesidades y poder resolver problemas a futuro con objetivos y metas claras.
3. Creer que un lago de datos soluciona problemas
Muchos optan por un lago de datos (Data Lake), donde simplemente se toma información de distintos orígenes en un solo lugar. Estos datos se forman de manera independiente sin compartir un esquema, cosa que hará difícil analizarlos y no se obtendrán los resultados deseados al no coincidir un tipo de información con otra.
4. Querer aprender múltiples herramientas a la vez
Cada herramienta de análisis de datos tiene diferentes características y formas de usarse , y muchos de los expertos de datos creen que tienen que aprender de todas ellas a la vez. Esto se vuelve un error ya no terminan por dominar ninguna de ellas, lo que puede generar confusión al momento de descifrar la información obtenida.
5. Gastar mucho tiempo almacenando, limpiando y preparando datos
Almacenar datos es el primer paso en el Big Data, sin embargo, primero debemos pensar para qué queremos esa información y cómo puede sernos de utilidad para alcanzar nuestros objetivos. Muchas empresas se saltan este paso, y al final, terminan invirtiendo tiempo y recursos en acumular información que no saben si será necesaria.
Además de esto, se dedica un gran porcentaje del tiempo de los <strong>analistas de datos</strong> en limpiar y preparar la información. Es cierto que sin datos limpios y confiables es imposible llevar a cabo una estrategia de Big Data, sin embargo, hay que invertir la misma cantidad de recursos en interpretarlos para poder resolver problemas y platear nuevas estrategias.
6. Pensar que el Big Data es la solución a todos los problemas
Otro de los errores más comunes dentro de una estrategia de Big Data. Muchas empresas creen que este tipo de herramientas resolverán todos los problemas de competitividad y gestión, cuando en el fondo se trata de un conjunto de técnicas que nos facilitan a tomar mejores decisiones, nos muestra todos los caminos posibles.
7. No utilizar herramientas especializadas para este tipo de proyectos
Muchas empresas aún recurren a un análisis de datos de forma manual en vez de herramientas especializadas que permitan mostrar de una forma más sencilla y visual para digerir los datos de mejor manera, que además sea accesible para todas las áreas de la compañía.
8. Basarse en la intuición
Como ya mencionamos, una estrategia basada en Big Data puede mostrar más de un escenario a futuro y diferentes formas de resolver un problema. Sin embargo, aún hay compañías que terminan basando sus decisiones en intuición en vez de los datos proporcionados.
9. Proyectos con falta de liderazgo
No todos los proyectos basados en Big Data están liderados por una sola área o una persona especialista en análisis de información. En este tipo de estrategias siempre es necesario un tipo de líder que pueda digerir toda la información y distribuirla a cada una de las áreas de la empresa.
10. Resolver problemas que no merecen ser resueltos
Este error resulta ser una pérdida de tiempo y recursos. Normalmente se da por no tener una estrategia bien plateada con objetivos definidos para tener una visión más clara de los retos que nos esperan.