La implementación de un proyecto de Big Data al igual que cualquier proyecto requiere de la elaboración de un plan que permita guiar la concepción y desarrollo del mismo.

Los siguientes son algunos pasos que a tener en cuenta para la elaboración de un proyecto de Big Data. Estos pasos ilustran los aspectos más importantes que ayudarán a la creación de un proyecto de Big Data.

1. Definir los objetivos básicos del negocio

Una correcta definición de los objetivos es el mejor punto de partida para la elaboración de un proyecta de Big Data. Estos objetivos pueden ser definidos respondiendo a  preguntas como:

  • ¿Por qué queremos cambiar?
  • ¿Qué queremos lograr?
  • ¿Para cuando queremos tener listo el cambio?

Una vez se define un orden general ya es posible comenzar a definir los puntos específicos.

2.  Definir y priorizar las tareas a realizar

Es crucial para la elaboración de un proyecto de Big Data comprender la meta del proyecto. Es necesario realizarse preguntas como:

  • ¿Que casos de uso vamos a considerar?
  • ¿Cuales son los participantes en el proceso de recolección, almacenamiento y difusión de los datos?
  • ¿En qué aspectos las necesidades de los participantes difieren o se alinean?
  • ¿Qué metodología se usará para priorizar las ideas?

3.  Definir el alcance del problema

Lo primero es definir los límites del problema antes que comenzar a buscar las soluciones. Entender dichos límites permitirá que el desarrollo del proyecto de Big Data fluya de manera más fácil.

Es tentador y comprensible intentar desarrollar todo in-house. El problema reside en que no todos son como Facebook y puedan desarrollar toda la tecnología necesaria para dicho fin.  

Es importante realizar una evaluación honesta de sus fortalezas y debilidades, teniendo en cuenta las limitaciones de recursos y los plazos. Muchas veces, vale la pena dejar que los expertos se encarguen de dichas tareas.

4.  Seleccione un proveedor de datos y una estructura de base de datos

Diferentes proveedores y estructuras tienen diferentes pros y contras. La fiabilidad comercial, la accesibilidad y  segmentación de los datos son temas de mejor discusión después de que los objetivos y los casos de uso estén bien establecidos.

Además de los casos de uso, es importante evaluar la viabilidad y fiabilidad de los proveedores. ¿Poseen los referencias necesarias? ¿Han trabajado con empresas de su escala? ¿Poseen las metodologías necesarias para afrontar proyectos de esta índole? Estas son todas preguntas que deben ser consideradas cuidadosamente.

5. Definir los procesos de calidad y de mantenimiento

Todos en la compañía necesitan desempeñarse con el mismo conjunto de reglas y operar en el mismo conjunto de principios. Además, a medida que surgen nuevas tecnologías y se agregan nuevas características a su producto, ¿cómo va a ser la actualización de lo desarrollado y quién será el responsable?

Para que un proyecto de Big Data sea efectivo en su implementación es necesario que el cambio producido en la empresa comience desde arriba, si los líderes no están a bordo y lideran con el ejemplo, todos los esfuerzos están condenados al fracaso.