5 redenen waarom waarom Big Data projecten mislukken

Ook Big Data projecten mislukken, helaas. In dit artikel behandel ik 5 redenen die door vooraanstaande Big Data guru’s worden aangehaald als redenen waarom Big Data projecten niet leveren wat ze zouden moeten leveren.

5 redenen waarom waarom Big Data projecten mislukken

Een Big Data project onderscheid zich in voorbereiding, uitvoering en evaluatie niet per se van andere projecten – al zijn er een aantal aspecten wél specifiek belangrijk voor de kans op succes. Deze vijf redenen gaan daarom in op deze specifieke aspecten en niet op generieke projectmanagement uitdagingen.

Het niet opstellen van een use cases met objectieve meetinstrumenten

  1. Big Data is een hype. De term alleen al brengt menigeen in beroering en is daarmee een doel op zich geworden. Dat maakt ook dat er te weinig wordt gekeken naar wat de feitelijke use case van het introduceren van wat voor Big Data oplossing daadwerkelijk is. Wie zit er op te wachten en wat voor meerwaarde kan dit een organisatie nu echt bieden. Objectieve meetinstrumenten zijn daarin essentieel: hoe ga je het (positieve) effect van Big Data op je organisatie daadwerkelijk meten?

Focus op technologie, in plaats van business requirements

2. Wanneer Big Data inderdaad een doel op zich is, dan wordt al snel gekozen voor de meest hippe oplossing. Op een seminar roept iemand dat R helemaal top is, of er wordt juist gekeken naar een wat meer gevestigde naam – maar voor je het weet ben je een project aan het implementeren waar geen business requirements omgezet moeten worden in een oplossing, maar een (technische) oplossing omgezet moet worden in business requirements. Zodat er een legitimering ontstaat voor een reeds gemaakte keuze. Foute boel.

Niet de juiste technologie kiezen

3. In het woud der oplossingen is het ook niet eenvoudig om de juiste keuze te maken in welke technologie kan leveren waar daadwerkelijk behoefte aan is. Zeker wanneer Big Data het doel op zich is geworden dan ontbreekt een degelijk selectietraject en kan het zomaar zijn dat de gekozen oplossing toch niet zo geschikt is als dat op de glimmende folder bleek. Ook is het verleidelijk om te kiezen voor de oplossing die al langer bestaat, of juist de nieuw kid on the block te kiezen. Hoewel we bij InTellegus graag werken met Microsoft PowerBI is dit geen doel op zich.


Haal meer waarde uit data met de InTellegus BigDataHub – hét platform voor integratie en visualisatie van data.

BigDataHub: Meer waarde uit data!

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd met *