Fatores que favorecem (e outros que prejudicam) projetos de Big Data

Dando continuidade aos posts relacionados ao Big Data, falaremos sobre algumas questões simples mas que favorecem muito o sucesso de um projeto de Big Data, de bônus, elencaremos algumas informações que comumente prejudicam estes mesmos projetos.

O primeiro passo para aumentar as chances de sucesso de um projeto de implantação de Big Data é definir objetivos claros e administrar expectativas corretamente​. Provavelmente algum processo dentro da organização já pode beneficiar-se deste projeto e então não é necessário buscar razões mirabolantes ou soluções milagrosas para justificar o projeto. Questões como detecção de fraudes, análises de comportamento do consumidor ou simulação de cenários podem ser objetos para um projeto de Big Data por exemplo.

Definir as métricas que comprovem o valor do projeto claramente e ajustadas aos objetivos originais podem evitar problemas para o projeto. Além disso, metas realistas que podem ser medidas e verificadas por qualquer um dos envolvidos ajudará a garantir que existe de fato um objetivo a médio/longo prazo além de facilitar o controle e mensuração em curto prazo.

Outro ponto que favorece o projeto é ser estratégico na escolha da ferramenta ideal. Existe um equilíbrio sensível entre a quantidade de software e a quantidade de codificação que deve ser realizado para que o projeto seja um sucesso. Para um perfil de profissional, pode parecer inevitável codificar tudo no Hadoop por exemplo, enquanto para outros faz mais sentido realizar somente os recursos oferecidos por uma ou outra ferramenta de apoio. Equilibrar isso pode reduzir desperdícios de recursos além de mitigar os riscos.

Motivos que levam um projeto de Big Data ao fracasso

  • Escopo impreciso com metas vagas;
  • Expectativas mal administradas;
  • Atrasos no projeto;
  • Incapacidade de dimensionar equipe técnica

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