Проекты, связанные с Big Data-аналитикой, часто воспринимаются всеми (менеджментом и самими разработчиками) как традиционные IT-проекты с фиксированным скоупом (объемом работы).

В реальности же это, скорее, RnD-проект (Research and development или исследование и разработка). И ключевую роль здесь играет именно исследовательская часть. На самом деле, не определены ни конечный результат, ни время, за которое будет получено хоть что-то.

Big Data аналитика – это постоянное исследование, в ходе которого скорее появятся внезапные полезные инсайты, чем стабильные и быстрые бизнес-результаты (конечно, если речь идет о новом проекте). Однако то, как раскрывается ценность этих инсайтов, зависит больше от знания предметной области, чем от количества данных, математической или технической сложности решения. И здесь как никогда справедлива фраза «отрицательный результат – тоже результат», только надо уметь это увидеть.

Еще одна проблема – недостаток специалистов. Покупка инструментов и применение agile-методологии в полной мере ее не решает. Уровень опыта и экспертиза также играют роль в успешном завершении исследовательских проектов Big Data.