Por qué los proyectos de Big Data fallan: el éxito comienza en la definición de los objetivos

Tanto por las conversaciones directas que tenemos en Delfos Research con organizaciones de diferentes sectores que han acometido proyectos de Big Data, como por la existencia de una base de estudios en el mercado, estimamos la proporción de empresas que tienen éxito en sus iniciativas de Big Data está entre el 30 y el 40 por ciento.

¿Por qué el ratio de éxito es tan bajo, cuando existe ya una amplia sensibilidad en torno al dato? Existen unos elementos comunes a todos los proyectos, que marcan la diferencia entre el éxito y el fracaso. Estos los agrupamos en cuatro categorías: la definición de los objetivos (en muchos casos, insuficiente), la gestión del proyecto (donde hay que saber gestionar la incertidumbre), los recursos (tanto del dato en sí como de habilidades), y el uso y conversión en valor del dato.

En este artículo vamos a cubrir el primer aspecto, los objetivos. Es un elemento que condiciona todas las etapas del proyecto, y que requiere mucha más atención de la que generalmente se le presta. ¿Cómo hay que definir un objetivo en el caso de estos proyectos? ¿Qué tiene que tener para que se adecuado?

En primer lugar, los objetivos tienen que definirse en términos de negocio. En muchos proyectos con fuerte componente tecnológico, hay una tendencia a definir los resultados únicamente en función de la tecnología. Esta forma de pensar provoca que se diluya la responsabilidad sobre los resultados finales, que tienen que ser de negocio, y que el equipo se concentre meramente en el cumplimiento de requisitos. En muchos proyectos, se ha puesto el foco en conseguir el dato, y después no se ha sabido qué hacer con él. En conclusión, los objetivos no pueden quedarse en la tecnología, tienen que extenderse abarcando el uso final de los datos y su conversión en valor. Esto puede implicar una redefinición del enfoque del proyecto.

El usuario final tiene que participar de forma activa en la definición de los objetivos. Este punto es una conclusión natural del anterior. El valor no reside en el dato en sí, sino que se materializa a través de su utilización. Por ello, es el usuario quien tiene que validar si los objetivos son realistas, porque va a encargarse de hacer realidad ese valor. Además, los resultados pueden conllevar un cambio en los procesos de trabajo del usuario, y si se le incluye desde el principio en el proyecto, se minimiza el riesgo de resistencias.

Los objetivos tienen que ser cuantitativos y medibles. Este aspecto no es fácil, dado que no siempre se conoce de antemano el impacto de un proyecto de esta naturaleza, y a veces hay un elevado grado de incertidumbre. El hecho es que un objetivo cuantitativo es imprescindible para que exista un caso de negocio en primer lugar. Además, proporciona un marco de responsabilidad, así como una referencia objetiva para medir los resultados. El objetivo debe de estar acompañado de un conjunto de indicadores que permitan conocer la evolución del proyecto, realizar informes de progreso, y tomar decisiones sobre el mismo.

Los objetivos tienen que comunicarse de forma que sea fácilmente entendible por todos los actores y usuarios de los resultados, independientemente de su perfil profesional. En muchos proyectos, se presenta un exceso de especificaciones técnicas que pueden confundir o desmotivar a los participantes no técnicos. En algunos casos, se puede enmascarar de forma inadvertida una falta de claridad de los objetivos, y al mismo tiempo, dificultar que se corrijan debido a las barreras del lenguaje técnico para los no especialistas.

En conclusión, para establecer los objetivos con éxito son necesarias tres capacidades: Primero, claridad para entender y comunicar las metas a alcanzar. Segundo, valor para fijar un resultado cuantitativo y comprometerse con él. Tercero, colaboración, para hacer partícipes a todos los actores desde el principio.

Como puede verse, esta tarea requiere más trabajo del que puede parecer. No obstante, el esfuerzo adicional merece la pena. Si se establecen los objetivos adecuadamente, se han resuelto muchos problemas de antemano.

Alberto Bellé, principal analyst de Delfos Research