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Reportajes y análisis

Cómo implementar un proyecto de Big Data

En el sector público

Big data en el estado

[08/07/2014] En el sector privado, las empresas con grandes volúmenes de datos a su disposición, como Amazon y Facebook, han hecho millones de dólares aprovechándolos con la analítica. Los organismos del sector público también utilizan datos de forma intensiva, y cada vez más organismos en todos los niveles del gobierno están tratando de aprovechar la información para servir mejor a los ciudadanos.

En un informe reciente del Centro IBM para los asuntos de gobierno, Kevin C. Desouza de la Universidad Estatal de Arizona, estableció el siguiente plan de ejecución de Big Data en el sector público, a partir de entrevistas con los directores de TI de todos los niveles de gobierno.

Etapa 1: Planificación del proyecto Big Data
Los proyectos de Big Data son empresas complejas. Esto es especialmente cierto en el sector público, donde este tipo de proyectos a menudo requieren grandes cambios de infraestructura, diseño de programas y acuerdos entre organismos y departamentos. La primera y más importante etapa de cualquier iniciativa de Big Data es la planificación del proyecto. La atención al detalle puede impulsar o romper el proyecto antes de que comience.

"La fase de planificación incluye la conceptualización del proyecto, que es vital para el establecimiento de una plataforma para el éxito y la garantía de que las partes interesadas estén debidamente informadas", señala Desouza. "Esta es una oportunidad para sentar las bases de un proyecto de calidad".

Paso 1: Haga su tarea antes de emprender un proyecto Big Data
En primer lugar, determine qué cantidad de datos sirven o no para su organización. Necesita aprender cómo es que Big Data puede beneficiar a su organización y cuáles son los riesgos y desafíos. Piense en las complejidades de la gestión pública y la política alrededor de los datos, procesos y sistemas -especialmente si ha desfasado políticas que no dan cuenta de las tecnologías actuales. La comprensión de las políticas de otras entidades para identificar los componentes compartidos y minimizar la duplicación de esfuerzos puede pagar grandes dividendos.

"Busque ejemplos para ver lo que ha funcionado y lo que no, incluso contacte con personas que hayan aparecido en artículos de prensa", anota Desouza. "Si los CIO no tienen tiempo para hacer sus tareas en Big Data, probablemente no deban encargar un proyecto de grandes datos".

Paso 2: Crear una coalición para apoyar su proyecto de Big Data
Los artículos y las hojas impresas rara vez hablan de los grandes fracasos en los proyectos de datos. Las redes profesionales son esenciales para conseguir esa información. Hable con colegas de otros organismos, instituciones académicas, centros de investigación y el sector privado.

Cree un grupo de asesoría dentro de su organización, tanto para ampliar su influencia y como para ayudarle a colocar a Big Data en el contexto de su entorno de trabajo.

"Las coaliciones pueden recorrer un largo camino en la promoción de agendas y la creación de incursiones a nuevas asociaciones o información", comenta Desouza. "Los CIO tendrán que perfeccionar su 'discurso de ascenso' en Big Data para involucrar a la gente en una coalición. El discurso de ascenso debe explicar cómo una inversión en la gestión de datos permitirá que la entidad le haga frente a un problema existente de manera más eficaz y eficiente, o se aproveche de una nueva oportunidad".

Paso 3: Definir la mejor oportunidad que representa el proyecto de Big Data.
Para su primer proyecto de Big Data enfóquese en algo que beneficie directamente a los ciudadanos y a las partes interesadas. Esto atraerá la atención y el pensamiento crítico. Vea los detalles específicos más adelante; Por ahora, se trata de la gran oportunidad.

"Tener una gran oportunidad al inicio permite que los CIO tengan más flexibilidad para involucrar a otras partes interesadas, y también les da la oportunidad de darle forma al programa", señala Desouza. "Una estrategia común empleada por los CIO es describir una oportunidad amplia en forma de un documento de trabajo o documento de posición. Este documento analiza las oportunidades que existen dentro de un organismo para la gestión superior de datos. El documento de trabajo se convierte en la plataforma para tener discusiones y deliberaciones estratégicas".

Paso 4: Comience con la fruta que esté a su alcance
El mejor lugar para comenzar es con las oportunidades más fáciles. Comience un proyecto abordando los datos públicos en lugar de involucrarse con los datos privados. Modernice las tecnologías y los procesos existentes para una mayor eficiencia, antes de crear nuevos procesos.

"Los CIO que han sido testigos del éxito en sus esfuerzos de Big Data, señalan que empezaron abordando problemas que eran simples, pero que significaban puntos débiles visibles para una entidad", anota Desouza. "La elección de los puntos de dolor visibles y la construcción de una solución basada en datos, ayuda a ganar apoyo para el programa en general".

Este también es un tiempo para construir un mapa de los elementos de datos y sus interconexiones. Estos mapas pueden ayudar a descubrir dependencias de datos, las interacciones entre los elementos de datos y elementos organizativos y políticos.

Paso 5: Asegure la alineación estratégica del proyecto de Big Data
Construya la alineación entre su proyecto de Big Data y otros esfuerzos organizativos, o arriésguese a que su proyecto sea percibido como una distracción de los esfuerzos principales que se aleja de los recursos valiosos. Una forma es la de insertar las fases de un proyecto de Big Data en los esfuerzos de TI existentes. Por ejemplo, entretejer asuntos de gobernabilidad de datos en todos los proyectos de TI.

También es esencial alinear a uno de los patrocinadores de la alta dirección.

"Estos proyectos necesitan un patrocinador -alguien que esté dispuesto a defender el proyecto durante los momentos de polémica o malestar", señala Desouza. "Es importante que alguien con influencia esté dispuesto a soportar las tormentas proverbiales que a menudo acompañan el inicio de los esfuerzos de Big Data.

Paso 6: Vuélvase un abogado de la privacidad y la seguridad
Es fácil pasar por alto, o incluso socavar, la intimidad con un proyecto de Big Data. Los CIO necesitan adoptar el papel de defensores de la privacidad al emprender estos proyectos, sobre todo porque las leyes de privacidad existentes pueden hacer necesaria una actualización, como resultado de las nuevas tecnologías.

"Los CIO deben ser muy conscientes de las consideraciones de privacidad y seguridad, cuando se producen discusiones sobre los datos", comenta Desouza. "Esto va a ser fundamental para el éxito del proyecto. En última instancia, si los directores de TI son conscientes de estos problemas y abogan por el cuidado en su manejo, esto se reflejará positivamente en el avance del proyecto y por cómo es percibido por los interesados. La privacidad y las consideraciones éticas alrededor de la recopilación, integración, análisis y difusión de datos, deben ser discutidos abiertamente y con sinceridad. Buscar la claridad de un asesor legal es esencial".

Paso 7: Utilice equipos especiales para implementar su proyecto de Big Data
Construya un equipo de trabajo con experiencia técnica y organizativa para supervisar el proyecto. Lo ideal sería que el grupo de trabajo esté integrado por representantes del equipo de TI que entienden la tecnología; representantes de la parte empresarial que llevan a cabo las tareas que generan o utilizan los datos que están siendo gestionados; y representantes que entienden las restricciones legales y de gobierno sobre los datos en cuestión.

"Cada una de estas perspectivas es valiosa y debe ser incluida con el fin de asegurar que el proyecto de Big Data no traiga grandes sorpresas", anota Desouza. "Una de las funciones fundamentales para asignar al grupo de trabajo es el de vocero. Idealmente, debe haber una persona que dé información actualizada a las partes interesadas, y mantenga al patrocinador principal al tanto de cualquier problema".

Paso 8: Espere y esté preparado para la resistencia
Espere resistencia de algunas partes de su organización. La mejor manera de superarla es determinar las áreas problemáticas con anticipación.

"Un CIO entrevistado para este estudio señaló que el programa de acceso abierto de su ciudad provocó disturbios internos, ya que le dio a los empleados de la ciudad el acceso a la información de otros empleados de la ciudad, dando lugar a molestias en toda la organización", comenta Desouza. "Habrán repercusiones políticas para el análisis de datos que nunca se vieron antes. Esto es especialmente cierto si el proyecto de Big Data no tiene nada que ver con el aumento de la eficiencia de las operaciones. Exponer las distintas fuentes y tipos de resistencia puede ayudar a que los CIO construyan una campaña de educación e introducción al proyecto".

Paso 9: Desarrolle indicadores de rendimiento clave para su proyecto de Big Data
Necesita desarrollar indicadores clave de rendimiento (KPI, por sus siglas en inglés) en torno a su proyecto de Big Data que se centren en el proceso y los resultados. Las medidas de proceso tratan de mejorar la eficiencia; capturan ganancias en tiempos de finalización más rápidos, menores costos de operación y así sucesivamente. Las medidas de resultado tienen que ver con la percepción del servicio de los clientes; estas medidas incluyen la mejora del servicio al cliente, el aumento de valor de los clientes y así sucesivamente.

"Los datos de referencia sobre los procesos de la organización deben ser capturados antes de que comience el proyecto. Esto permitirá comparaciones significativas de los resultados, tanto antes como después de iniciado el proyecto", señala Desouza. "Los indicadores de desempeño deben tener sentido para las unidades de negocio que participan, y ofrecer información sobre lo que realmente necesita la unidad (no medidas esotéricas inútiles)".

Paso 10: Diseñe un Plan de Mitigación de Riesgos
Las bases de datos del sector público contienen datos de los ciudadanos, lo que los hace objetivos valiosos. Debe evaluar el impacto potencial de los datos comprometidos y desarrollar un plan de mitigación de riesgos en los procesos de reducción de riesgos.

"Es importante considerar quién tiene acceso a los datos, qué cantidad de información sensible se entrega cuando se realizan consultas de base de datos, y cuál es la seguridad física que rodea las salas de servidores", señala Desouza.

El ejecutivo señala también que se debe desarrollar un plan de comunicación junto con el plan de mitigación de riesgos para garantizar que los mensajes sean exactos y promuevan los objetivos de su organismo o programa. El plan de comunicación debe incluir tratar con la prensa, la academia y otros organismos.

Etapa 2: La ejecución de su proyecto Big Data
Con la finalización de la fase de planificación, es el momento de poner las máquinas en movimiento. La eficacia de la planificación en la etapa anterior jugará un papel importante en su éxito, pero la buena gestión del proyecto en esta etapa es igualmente importante.

"La ejecución de un proyecto de Big Data requiere una atención continua del grupo asesor del proyecto y del personal de gestión del proyecto", señala Desouza. "El aprendizaje y el establecimiento de las mejores prácticas para la gestión de proyectos es importante. Las competencias o ineficacias de la organización pueden traer el éxito o el fracaso del proyecto".

Paso 11: Calibre constantemente el pulso de su iniciativa de Big Data
No hay manera de evitarlo: los CIO necesitan monitorear constantemente el estado del proyecto, ponerse al frente de los principales problemas y permitir el desarrollo de soluciones creativas. Desouza dice que muchos CIO usan cuadros de mando formales o informales para que sus proyectos aprovechan los indicadores clave de rendimiento desarrollados en la etapa de planificación.

"Los CIO dicen que necesitan para comprobar regularmente el pulso del programa, tanto desde la perspectiva del proceso como del resultado", señala Desouza. "Además, tienen que medir constantemente las condiciones en el entorno, sobre todo en términos de cualquier sentimiento hacia el proyecto. Las comunicaciones apropiadas y oportunas, junto con otras intervenciones, pueden ayudar a abordar las cuestiones y cortar de raíz los problemas potenciales".

Paso 12: Comunicar, comunicar, comunicar
La comunicación es vital en cada etapa de su proyecto de Big Data. El éxito en este tipo de proyectos exige eliminar los silos de datos y la información, eso hace que compartir la información que tiene sea esencial.

"La comunicación acerca de los hitos, las ineficiencias, los éxitos y los fracasos ayudarán a que el organismo y sus compañeros tengan una mejor comprensión de Big Data", señala Desouza. "En los casos en que los datos se comparten entre los organismos, la coordinación, la comunicación y la retroalimentación es una constante necesaria para asegurar el éxito de la misión".

Paso 13: Manejar la corrupción del alcance en su proyecto Big Data
La ejecución de un proyecto de grandes datos es lo suficientemente difícil sin la corrupción del alcance que llega a medida que las partes involucradas ven el progreso y piensan en otras maneras de utilizar los datos. Usted no quiere ajustar continuamente el plan ni los resultados finales del proyecto.

"Es crítico que los CIO mantengan un ojo vigilante sobre la corrupción del alcance y tengan en claro los límites del esfuerzo actual y cómo se tomarán las revisiones y adiciones futuras", señala Desouza. "Un enfoque podría ser tomar el modelo que sigue Google y liberar productos en fase beta". Al hacerlo, puede capturar nuevas ideas y trabajar con ellas en la próxima versión o actualización.

Paso 14: Manténgase enfocado en los datos, no en las tecnologías
Las tecnologías de Big Data están evolucionando a un ritmo excepcional. Sin embargo, su proyecto puede que no necesite toda la nueva tecnología. Tal vez puede cambiar la finalidad de los activos tecnológicos existentes. Manténgase enfocado en la gestión de sus datos. Con una visión clara de los problemas de gestión de datos a partir de un punto de vista organizativo y de la política, elegir la tecnología adecuada debería ser relativamente fácil.

"Múltiples CIO afirman que a la hora de que su organismo anuncia un esfuerzo de Big Data (o cualquier otra actividad relacionada a los datos), son bombardeados con llamadas de asesores de ventas que investigan y tratan de vender productos y servicios", señala Desouza. "Contar con un claro enfoque en el objetivo del proyecto, que consiste en aprovechar los datos y gestionarlos de manera más eficaz hacia un resultado de negocio, ayuda a mantener a todos en el mismo norte".

Paso 15: Si es necesario, tire del enchufe en su proyecto Big Data
A veces los proyectos fallan. Pero puede ser difícil desenchufarlos, dado los costos hundidos. En estas situaciones, el hecho de dejarlo todo, no solo va a empeorar la situación, sino que podría dañar el estado de todo su departamento de TI.

"Una estrategia sugerida por un CIO es delinear claramente, desde el principio, las condiciones que se deben cumplir para desactivarlo", anota Desouza. "Pensar en esto por adelantado no solo ayuda a establecer expectativas realistas del proyecto, sino también a sensibilizar al equipo para que busque señales de problemas y discutirlos abiertamente durante las reuniones de equipo".

Etapa 3: Post-Implementación de su proyecto de Big Data
Una vez que su proyecto de Big Data está en marcha, su trabajo no ha acabado. Es el momento de revisar lo que hace la entidad -incluyendo qué salió bien, qué no y lo qué se podría haber hecho mejor-, y hacer planes para el próximo proyecto.

Paso 16: Realizar un análisis post-mortem y su impacto en su proyecto Big Data
Es buena idea documentar todo el proyecto, incluyendo las lecciones aprendidas de todas las etapas, para retener el conocimiento institucional que obtuvo como resultado. Esta información también puede ser compartida con sus compañeros.

"Un elemento importante de la realización de un análisis port-mortem es que no se debe utilizar para la evaluación o para apuntar cifras en personas o acontecimientos", señala Desouza. "A menos que las personas están protegidas sobre compartir sus verdaderas experiencias y episodios de aprendizaje, el ejercicio post-mortem no será de ningún valor". Además, realice un análisis de impacto en profundidad para transmitir el valor del proyecto, lo que representa mejoras tanto en las medidas de proceso como en el valor de la organización. Una vez hecho esto, delo a conocer.

Paso 17: Identificar su próximo proyecto de Big Data
Los resultados de su proyecto de Big Data y las lecciones aprendidas deben ayudarle a identificar oportunidades para nuevos proyectos de grandes datos. Usted será capaz de aprovechar las prácticas y procesos que estableció con su primer proyecto. Dicho esto, dele a su equipo un poco de tiempo para recuperarse, antes de sumergirse en el próximo proyecto.

"Un beneficio adicional de esperar antes de iniciar el siguiente trabajo es que le da a los CIO más tiempo para reunir pruebas sobre el rendimiento y el beneficio del primer proyecto", anota Desouza. "Esta información ayudará a que los CIO hagan un caso fuerte para el próximo proyecto".
Hor Olavsrud, CIO (EE.UU.)