7 causas por las que fracasa un proyecto de datos

Los datos siempre han estado, aunque hace apenas unos pocos años se hiciera claro su potencial valor para las empresas -algo que ha sucedido también gracias al uso de herramientas informáticas y tecnológicas-.

No hay discriminación en qué empresas puede sacar provecho del incalculable valor de los datos, desde pymes hasta las más grandes empresas, que cada vez sorprenden con los proyectos en datos y resultados que logran. El caso es que es indudable que cada empresa que comienza un proyecto de datos puede ofrecer mejores servicios, adelantarse a las necesidades de sus clientes y presentar productos relevantes para su mercado y su realidad.

Por tanto, son muchas las industrias que empiezan a darse cuenta del poder de la Ciencia de Datos, y cómo, a través de un proyecto de datos, se hacen más visibles muchas más oportunidades en el mercado.

Sin embargo, aunque son bastantes las ventajas y los beneficios que adquiere una empresa cuando hace un proyecto de datos, si llegase a pasar que estos están mal estructurados pueden causar un daño muy considerable, llevando a los responsables de la toma de decisiones por el camino equivocado.

Los proyectos de datos son complejos

Sí, como cualquier iniciativa tecnológica, los proyectos de datos tienen su complejidad, y por tanto hay un porcentaje de fracaso. Sin importar el tamaño de la empresa, todas se enfrentan al retador mundo de las matemáticas y la estadística, lo que sube el nivel de compromiso al buscar las técnicas adecuadas para sacarle valor a los datos del negocio.

Hay diversas razones por las que un proyecto de datos puede fracasar, lo que a su vez conlleva a una pérdida de recursos como dinero y tiempo. En resumen: los proyectos de datos defectuosos pueden resultar más perjudiciales que beneficiosos.

Por eso, teniendo como base este contexto, hemos creado una lista de los motivos más comunes por los que fracasa un proyecto de datos y algunas recomendaciones para evitarlas.

Resumen:

¿Por qué fracasa un proyecto de datos?

1. Las áreas involucradas no tienen buena comunicación y organización

Por lo general, en un proyecto de datos hay 3 áreas involucradas: negocios, TI y analítica -si la hay-. La comunicación y la organización es vital para que el proyecto vaya por buen camino, pero generalmente no la hay porque cada área tiene sus especialistas, a los que les gusta hablar su propio lenguaje, y no se informan la manera en que están resolviendo el problema.

Esto simplemente hace que no haya congruencia y que el proyecto llegue a un punto donde, o no avanza más o no arroja resultados satisfactorios.

2. Datos de baja calidad

Es normal que una empresa ya tenga una base de datos, o que cuente con sistemas tecnológicos que les permitan la recolección de datos. Sin embargo, esta información no está lista para consumir.

¡Ojo! Lo adecuado es que un proyecto de datos estime la necesidad de limpiar e integrar los datos con los que se va a trabajar. Pero es más común de lo que crees que no lo hagan. Por tanto, este es otro factor por el cual se considera que el proyecto fracasó.

Por eso, te recomendamos estar atento a que este proceso se realicé y que los datos estén limpios y listos para los analistas, porque los datos malos crean una ciencia de datos mala, con lo cual es casi imposible llegar a buenos resultados o acabarán saliendo resultados extraños que no representan la realidad.

¿Sabías que?... El término «datos malos o sucios» se usa para denominar a la información que es errónea, inconsistente o incompleta.

3. El problema a resolver no es claro

Si el problema que se busca solucionar no es claro, ¿cómo puede tener éxito un proyecto de datos? Esto hace que el proyecto fracase porque los miembros del equipo no comprenden la situación de la empresa, y es muy común que tengan que lidiar con esta carencia.

Toma nota: La definición del problema o situación a resolver no puede ser definida por el equipo de datos, como los científicos. Esta tarea hace parte de la dirección porque un problema incluye casos de negocio que definen el trabajo y el potencial retorno de la inversión.

¿Quieres saber cómo plantear un problema de negocio? Aquí te damos unos tips.

4. El talento necesario no tiene la relevancia adecuada

En muchas empresas pasa que cuando se implementa el proyecto de datos, queda faltando el talento operativo que lo siga gestionando. Es decir, llevan al maravilloso equipo para crear el modelo, pero no hay una operación continua, lo cual simplemente no funciona.

En muchos casos se opta por capacitar a personal interno de la organización -porque los especialistas son caros y muy demandados-, pero esto ha traído consigo falta de método y de respuestas precisas a los retos del negocio.

Por lo tanto, cuando se hace un proyecto de datos también se debe contemplar la necesidad de desarrollar un equipo con experiencia en el área analítica para que la probabilidad de éxito sea mayor a través del tiempo.

5. Falta de datos relevantes

Hay muchas creencias alrededor de los proyectos de datos, una de ellas es creer que entre más datos se arrojen más fácil se va a solucionar el problema, lo cual es otra manera segura de fracasar en el proyecto.

En cambio los conjuntos de datos pequeños, pero inteligentes y personalizados, tienen muchas más probabilidades de proporcionar modelos sólidos y positivos.

Asegurarse de que la información que se analiza es precisa y relevante para el negocio y el problema en cuestión, no es nada sencillo, pero es necesario hacerse, así el proceso se demore un poco más, porque vale más la pena asegurarse de que las ideas a implementar estén basadas en información relevante.

6. Ausencia de un apoyo ejecutivo

Como vimos anteriormente, el proyecto de datos inicia desde la parte superior de la empresa, pues esto asegura más posibilidades de éxito.

De igual forma en el transcurso del mismo los ejecutivos deben estar presentes, porque el proyecto necesita fuertes patrocinadores que garanticen los recursos y el apoyo suficiente, pero que también demuestre con ejemplo que el proyecto es relevante e importante, para que así toda la compañía esté comprometida -y crea- en el mismo.

7. Herramientas y presupuesto

No vamos a mentirte, un proyecto de datos requiere de nueva infraestructura, porque entre mayor sea la cantidad de datos más se va a requerir de herramientas sofisticadas y presupuestos considerables, por lo tanto es un factor a tener en cuenta, porque cuando no es así, los resultados no son buenos.

¡Hasta aquí nuestras recomendaciones! ¿Te pareció útil esta información? Recuerda que si quedaste con alguna duda nos puedes escribir y pronto estaremos en contacto contigo.