К такому выводу пришли аналитики компании Deloitte, сообщает журнал The Register. Компании неверно полагали, что покупка необходимых решений автоматически принесет их бизнесу пользу.
Причиной неудачи этих проектов, по мнению Deloitte, стали сложности при работе с программами с открытым кодом. Компании, занимавшиеся проектами Big Data, неэффективно использовали эти программы и не смогли грамотно интегрировать их с существующими системами, считают аналитики.
Сами программы функционировали нормально, однако сотрудникам компаний не хватило умений, чтобы работать с ними и адаптироваться к постоянным переменам в поле Big Data, отмечает Тим Наджент (Tim Nugent), ведущий технологический консультант Deloitte в Австралии. В настоящее время ИТ-поставщики значительно упростили процесс внедрения технологий, подобных Hadoop.
Дополнительные проблемы возникли в связи со строгостью законодательства в этой области, считает Наджент. «Компании, которые первыми рискнули подвинуть границы личных данных, столкнулись с давлением и повышенным вниманием со стороны государственных органов», – уверяет эксперт.
Многие компании не справились с воплощением потенциала Big Data в своих бизнес-планах. Компании, которые рассчитывали приобрести конкурентное преимущество за счет больших данных, не знали, что именно им нужно искать и как применить полученные знания. «Сейчас компании понимают, что данные должны работать на бизнес. На ранних этапах речь шла только об интеграции и консолидации данных», – подчеркивает Наджент.
По мнению экспертов, причины неудач, о которых говорит Deloitte в своем исследовании, присущи любым проектам, когда технологии внедряются ради технологий. «Основной вызов для компаний заключается не в обработке больших данных, а в поиске среди них новых взаимосвязей для получения дополнительной прибыли. Это получается не у всех», – считает Вячеслав Цыганов, вице-президент по информационным технологиям банка «Тинькофф Кредитные Системы». Вячеслав рекомендует компаниям, начинающим проект по Big Data, прежде всего сформулировать бизнес-задачу или бизнес-проект и четко определить источники данных, которые влияют на релевантность полученных результатов. «Начинайте с малого. Прежде чем войти в воду, попробуйте ее. Технологий много и не все из них подходят для конкретной задачи. Не торопитесь. Много идей приходит из смежных отраслей и порой достаточно их просто адаптировать», – советует он.