數據資料考量四項關鍵要素,準確評估風險!預知大數據專案成敗

考量四項關鍵要素,準確評估風險!預知大數據專案成敗

Use This Framework to Predict the Success of Your Big Data Project

大數據專案失敗的原因,常常在於主管無法在一開始就正確評估風險。本文提出一個包含數據、自主權、技術、問責等四大要素的D.A.T.A.架構,為你的大數據專案評分。畢竟,想預測大數據專案是否成功,判斷方式也應該要更加由數據驅動。

大多數高階主管心中常念念不忘的是,要透過大數據專案,善用數據來進行業務優化與業務發展。然而,大數據專案有高達85%最後失敗了,原因常是高階主管無法在一開始就正確評估專案風險。我們主張,數據專案成功與否,主要取決於四項要素:數據(data)、自主權(autonomy)、技術(technology)、問責(accountability),各取第一個字母,簡稱為D.A.T.A.問題。這些問題,根據的是我們針對大數據商業化而進行的四年研究計畫。

大數據成功的要素,可以從兩個層面來討論:(1)活動的焦點:是放在專案的發想,還是實施,例如焦點是為大數據專案構思出構想,還是專案的實際執行。(2)轉型的焦點:是放在數位骨幹,還是取得相關人員的支持,例如焦點是建置數位骨幹所需的資訊科技架構,還是確保員工都有能力及意願來應用數據,以及確保這些應用方式,符合社會對於可以和不可以用數據來做的事情的看法。這兩個層面形成D.A.T.A.要素的一個矩陣,呈現出高階主管在深思新的大數據專案時,必須詢問的關鍵問題。

你該怎麼問問題?

我們附在後面的圖表,整體呈現出D.A.T.A.要素、相關問題和背後理由,以及一些範例。此外,...