Big Data | Noticias | 21 ABR 2015

Proyectos en big data y cloud que acaban en grandes fracasos

Los proyectos basados en el desarrollo tecnológico no son infalibles. Tienen que afrontar numerosas barreras cuyas exigencias o falta de previsión pueden dar al traste con la aspiración antes de poder completar lo que habría tenido que ser una plataforma efectiva de servicios TI.
Big Data
Marga Verdú

Esto es así en el universo de las aplicaciones; pero cuando se trata de proyectos cloud y big data, el ratio de fracaso resulta perturbadoramente más elevado. En el año 2012, un estudio elaborado por McKinsey puso de manifiesto que del 42% de los proyectos de TI realizados en base a un presupuesto, un 7% se implementaba con grandes retrasos; mientras que el 56% restante proporcionaba un nivel de rendimiento inferior al anticipado previamente. De los proyectos que acabaron en la papelera, el analista señala que un 17% fue tan mal que casi arruina la existencia de la empresa.  Pero, de todo ellos, el índice en descalabro se lo elevó el 25% de los grandes proyectos realizados en sistemas de ERP.

 

Junto con ello, un desconcertante informe de CapGemini afirma que solo el 13 por ciento de los proyectos de big data ha alcanzado un nivel de producción a gran escala, y que el 27 por ciento de los entrevistados describió sus iniciativas de big data como “provechosas y exitosas”, mientras que solo un 8 por ciento las catalogaba de “muy exitosas”. Un analista de Gartner que sondeó a 140 empresas afirmaba en un blog que únicamente el 5% de las empresas mantenía sus despliegues en cloud en buena forma y funcionando por sí solos, en tanto que el 96% restante presentaba algún que otro problema relacionado con la operatividad o la productividad del sistema.

 

Los motivos que provocan tan altos índices de fracaso en este tipo de proyectos suelen estar relacionados con cuestiones que tienen que ver con la superposición de orígenes, y porque muchas organizaciones se suben al tren del big data y del cloud porque les resulta cool & trendy, sin reflexionar acerca de si realmente necesitan o no dichas aproximaciones.

 

Bittman quiere advertir de que el fracaso de muchos proyectos de big data y cloud tienen su punto de partida en la definición del proyecto. “En segundo lugar, en el apartado dedicado a los servicios. Hay que pararse a pensar detenidamente a quién van a beneficiar dichos servicios. Este punto es el que más quebraderos de cabeza conlleva. Por otro lado, hay que tener en cuenta con respecto a la tecnología cloud que tiene más que ver con un cambio en la mentalidad de personas y de procesos que con el despliegue de tecnología en sí misma.  A menudo, las organizaciones demandan clouds privadas sin tener en cuenta el cambio de cultura que tiene que tener lugar en la propia empresa. La parte relacionada con el hardware es la menos preocupante”, señala este experto.

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