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Las cinco razones principales por las que los proyectos de análisis y gestión de datos de empresas de servicios públicos pueden fracasar

 

Llevar el poder del análisis a una organización compleja, como una empresa de servicios públicos, es una tarea ardua. Se requiere mucha gente brillante con una comprensión técnica detallada de los problemas y sus causas. Uno pensaría que si se puede encontrar la plataforma analítica adecuada, los mejores algoritmos de aprendizaje y los expertos en la materia más inteligentes, se podría revolucionar una empresa de servicios públicos, pero hay algo más que eso. Si bien el cambio es posible, la realidad es que las organizaciones están fracasando a diestra y siniestra en estos proyectos. Las razones por las que fracasan podrían no ser las que usted piensa. Por experiencia, hemos encontrado que la mayoría de las fallas pueden ser resumidas en las cinco causas siguientes.

 

1. ¿Objetivo? ¿Cuál era mi objetivo?

La mayoría de los proyectos de gestión y análisis de datos comienzan con objetivos razonablemente claros. Estos esfuerzos a menudo comienzan con una lista de problemas que necesitan ser resueltos, tales como poder acceder a más datos en una aplicación o proporcionar información sobre el estado de una determinada clase de activos. A medida que más y más partes interesadas se involucran, la política y las nuevas ideas pueden comenzar a ampliar el alcance del proyecto. A medida que el alcance crece y crece, las posibilidades de éxito se reducen cada vez más. Una vez que se pierde el objetivo del proyecto, también se pierde el proyecto en sí mismo: es difícil llegar a donde se desea ir si se persigue un objetivo en movimiento, o si el equipo no está avanzando en la misma dirección.

SUGERENCIA: Cree un objetivo de negocio claro para el proyecto, junto con un esquema de las decisiones que el proyecto apoyará, y adhiérase al plan.

2. Los datos son confusos.

No confíe en nadie que le diga que sus datos están en buenas condiciones. Es seguro asumir que la mayoría de los datos están perdidos, dispersos y en un formato incorrecto. También es habitual que los datos se encuentren en el transcurso del proyecto. Al igual que su información inicial, estos datos tendrán que ser depurados, lo que agregará más tiempo a su agenda. No asuma que sólo puede contratar a «especialistas en datos» para que los depuren y hagan el trabajo por usted. El éxito de la depuración de datos requiere que los expertos en la materia revisen las perspectivas para asegurarse de que el proceso de depuración está bien encaminado y que los hallazgos críticos no se pierdan a lo largo del camino. Este paso es una de las partes más costosas de un proyecto relacionado con datos, y a menudo puede eclipsar el costo de las plataformas de análisis y gestión de datos. Si no asigna un presupuesto para esto, su proyecto fracasará.

SUGERENCIA: Comuníquese con otras empresas de servicios públicos que tengan o realicen actividades de depuración de datos. Sin una perspectiva desde la experiencia, el proceso de depuración será una tarea difícil de apreciar en su totalidad.

3. El modelado de datos es difícil.

Todos los datos que se recopilan, depuran, organizan y analizan deben ir a alguna parte. ¿Qué forma deben adoptar esos datos, qué estructura se debe seguir y qué normas se deben aplicar? Estas son sólo algunas de las preguntas que se deben responder. A menudo, se dedica demasiado tiempo a la estética de los tableros y a las presentaciones finales, ya que los requisitos de la estructura de datos son una cuestión de última hora. El resultado es un «pantano de datos» de formatos concurrentes. Existe una gran variedad de modelos disponibles mediante el modelo de información común (CIM) que deberían considerarse. También es importante recordar las buenas y anticuadas mejores prácticas de gestión de datos.

SUGERENCIA: Conozca y comprenda completamente las implicaciones de las normas IEC 61970, 619268 y 62325 para CIM y gestión energética. Puede que desee participar o comunicarse con el Grupo de usuarios del CIM ya que son un grupo muy activo con gente bien informada.

4. La planificación de la ciberseguridad y la contingencia lleva mucho tiempo.

La planificación de la ciberseguridad y la contingencia están en la mente de todos. Todos sabemos que es importante, pero por lo general los grupos esperan demasiado tiempo en el proyecto para comenzar a auditar y revisar la infraestructura de seguridad. La ciberseguridad consiste en instalar primero el software de seguridad adecuado, probarlo, validarlo y, finalmente, realizar las correcciones necesarias. A menudo se requiere una revisión del código fuente junto con pruebas de intrusión dedicadas. Lleva varias veces más tiempo de lo que se suele creer.

SUGERENCIA: Inicie la planificación de ciberseguridad y contingencia al principio del proyecto y deje tiempo suficiente durante el proceso para realizar pruebas de intrusión y contingencia adecuadas. El proyecto no termina hasta que se completen las pruebas de ciberseguridad y del plan de contingencia.

5. ¿Quién es el jefe?

Ninguna participación de la alta dirección es probablemente la razón más común por la que los proyectos de análisis y gestión de datos fracasan. Los proyectos relacionados con datos abarcan múltiples departamentos, y todas las partes interesadas tienen necesidades y requisitos diferentes. Alguien tiene que tener la capacidad de establecer las reglas y ser el dueño del presupuesto. Esa persona debe contar con el presupuesto de varios departamentos y hacer que se integre en los objetivos de toda la empresa. Esta persona también debe estar presente en las reuniones clave y asegurarse de que todos estén avanzando y mitigar la política.

SUGERENCIA: Dependiendo del tamaño de su organización, este «gran jefe» podría ser el Presidente, el Gerente general, el Vicepresidente ejecutivo o el Director de tecnología.

Los datos son sin duda lo más importante en el mundo cada vez más digital en que vivimos, pero gestionar la información crítica con éxito puede ser difícil si no se cuenta con un enfoque adecuado. Personalice los principios rectores que hemos descrito para que se ajusten a las necesidades específicas de la empresa y, con un poco de paciencia y trabajo en equipo, su equipo estará bien encaminado hacia una gestión eficaz de los datos.

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