7 Alasan Mengapa Banyak Proyek Big Data Gagal, Ketahui Juga Cara Menghindarinya

Big Data telah menjadi elemen penting dalam strategi bisnis modern. Perusahaan di berbagai industri menggunakannya untuk meningkatkan efisiensi, memahami perilaku pelanggan, dan mengoptimalkan operasional. Namun, meskipun adopsi Big Data terus meningkat, banyak proyek yang gagal memberikan hasil yang diharapkan.

Salah satu contoh kegagalan proyek IT yang masih hangat di Indonesia adalah proyek Pusat Data Nasional Sementara (PDNS) 2 yang terinfeksi ransomware Lockbit 3.0 pada 2024. Padahal tender proyek strategis tersebut mencapai ratusan miliar seperti dikutip dari bisnis.com.

Ransomware adalah malware yang melakukan aksinya dengan masuk ke dalam sistem dan mengenkripsi data dan sistem. Dampaknya bisa menimbulkan gangguan atau melumpuhkan sistem. Biasanya serangan cyber ini dilakukan secara terorganisir untuk mendapatkan uang tebusan. 

Akibatnya dalam kasus proyek PDNS, serangan tersebut membuat sejumlah layanan publik terganggu dan peretas meminta tebusan sebesar Rp 131 miliar kepada pemerintah Indonesia. 

Ada beberapa alasan mengapa banyak proyek IT data gagal. Artikel ini membahas alasan utama di balik kegagalan proyek IT dan memberikan solusi untuk menghindari kesalahan yang sama. 

Mengapa Banyak Proyek Big Data Gagal?

Sumber daya manusia menjadi hal penting dalam setiap proyek IT. Namun, ternyata salah satu penyebab kegagalan proyek IT disebabkan oleh manajemen SDM. Tak hanya itu, ada beberapa alasan lainnya, seperti: 

1. Kurangnya Tujuan dan Strategi yang Jelas

Banyak perusahaan memulai proyek big data tanpa tujuan bisnis yang jelas. Mereka mengadopsi teknologi karena tren, bukan karena kebutuhan nyata. Tanpa strategi yang terdefinisi dengan baik, proyek bisa berjalan tanpa arah yang jelas dan berakhir tanpa memberikan dampak yang berarti bagi perusahaan.

Perusahaan seharusnya menggunakan pendekatan SMART Goals (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound) untuk menetapkan target yang lebih realistis dan terukur. Untuk mencapai hal ini, perusahaan harus melibatkan tim bisnis dan teknis sejak awal. 

2. Kualitas Data yang Buruk

Keputusan berbasis data hanya akan sebaik data yang digunakan. Jika data yang dikumpulkan tidak akurat, tidak lengkap, atau duplikasi, analisis yang dilakukan bisa menghasilkan insight yang keliru.

Untuk menghindari hal ini, terapkan data governance untuk memastikan validitas dan akurasi data. Gunakan big data tools terbaik untuk membantu meningkatkan analisis data secara akurat. Jangan lupa untuk melakukan update dan verifikasi data secara berkala.

3. Infrastruktur yang Tidak Memadai

Salah satu alasan mengapa banyak proyek big data gagal disebabkan karena banyak perusahaan gagal menyesuaikan infrastruktur dengan kebutuhan big data. Sistem lama yang tidak kompatibel atau kurangnya investasi dalam infrastruktur scalable dapat menyebabkan proyek tidak berjalan optimal. 

Tidak heran jika proyek big data membutuhkan investasi yang besar agar bisa memenuhi kebutuhan. Untuk menghindari hal tersebut, perusahaan bisa menggunakan solusi cloud untuk meningkatkan fleksibilitas dan skalabilitas. Pastikan untuk menyesuaikan kebutuhan bisnis, bukan mengikuti tren semata.

4. Kekurangan Keahlian dan Tim yang Siap

Big Data membutuhkan keahlian khusus dalam analisis data, machine learning, dan pengelolaan sistem data. Jika tim tidak memiliki keterampilan yang diperlukan, proyek dapat mengalami hambatan besar.

Bahkan, komunikasi yang tidak efektif antara tim proyek dengan stakeholder bisa menimbulkan miskomunikasi dan kurangnya koordinasi. Tak heran jika bisa mengganggu proyek, bahkan bisa menimbulkan biaya tak terduga. 

5. Kesulitan dalam Integrasi dengan Sistem yang Ada

Salah satu tantangan terbesar dalam proyek big data adalah menghubungkan berbagai sistem yang sudah ada di perusahaan. Jika integrasi gagal, data yang dikumpulkan tidak dapat digunakan secara efektif.

6. ROI yang Tidak Jelas dan Ekspektasi yang Tidak Realistis

Banyak perusahaan berharap mendapatkan manfaat instan dari proyek big data, padahal implementasinya membutuhkan waktu dan pengujian yang matang. Tanpa pemahaman yang jelas tentang return on investment (ROI), proyek sering kali dianggap gagal sebelum manfaatnya benar-benar terlihat.

7. Isu Keamanan dan Kepatuhan Regulasi

Ketidakpatuhan terhadap regulasi data dapat menyebabkan konsekuensi hukum yang serius. Selain itu, risiko kebocoran data semakin meningkat seiring dengan besarnya jumlah data yang dikelola.

Perusahaan harus menerapkan standar keamanan data, seperti enkripsi dan pemantauan aktivitas. Pastikan proyek mematuhi regulasi yang berlaku, seperti GDPR, HIPAA, atau kebijakan privasi lainnya. 

Bagaimana Menghindari Kegagalan dalam Proyek Big Data?

Menghindari kegagalan dalam proyek big data membutuhkan pendekatan strategis dan implementasi yang tepat. Perusahaan perlu memahami bahwa keberhasilan proyek ini tidak hanya bergantung pada teknologi yang digunakan, tetapi juga pada kesiapan organisasi dalam mengelola data secara efektif. 

Berikut adalah langkah-langkah penting untuk memastikan proyek big data berjalan sukses:

1. Menetapkan tujuan yang jelas dan menyelaraskan strategi dengan kebutuhan bisnis. Perusahaan harus menentukan permasalahan yang ingin diselesaikan melalui big data dan menetapkan metrik keberhasilan yang realistik.
2. Mengelola data dengan baik melalui tata kelola yang ketat dan validasi data berkala. Kualitas data sangat menentukan akurasi hasil analitik, sehingga penting untuk menerapkan standar tinggi dalam manajemen data.
3. Menginvestasikan infrastruktur yang scalable sesuai dengan volume dan kebutuhan data perusahaan. Teknologi yang digunakan harus mampu menangani pertumbuhan data secara fleksibel dan efisien.
4. Membangun tim yang kompeten dengan merekrut tenaga ahli dan memberikan pelatihan yang tepat. Keberhasilan big data bergantung pada sumber daya manusia yang memahami cara mengolah dan menganalisis data secara optimal. Jika perusahaan tidak memiliki tim yang tepat, menggunakan jasa software house yang memiliki layanan Big Data Solution sebagai pihak ketiga bisa menjadi pertimbangan. 
5. Memastikan integrasi sistem berjalan lancar untuk mengoptimalkan pemanfaatan data. Sistem big data harus dapat terhubung dengan aplikasi bisnis lainnya untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
6. Mengukur keberhasilan dengan KPI yang realistis dan memperbaiki strategi berdasarkan evaluasi berkala. Perusahaan harus menetapkan indikator kinerja utama yang dapat digunakan untuk menilai efektivitas implementasi big data.
7. Memastikan kepatuhan terhadap regulasi untuk menghindari risiko keamanan dan hukum. Pengelolaan data harus mematuhi standar keamanan serta regulasi privasi yang berlaku guna menjaga kepercayaan pelanggan dan mitra bisnis.

Dengan menerapkan langkah-langkah di atas, perusahaan dapat meningkatkan kemungkinan sukses dalam implementasi big data dan menghindari jebakan yang sering menyebabkan kegagalan proyek.

Kesimpulan

Proyek Big Data memiliki potensi besar untuk meningkatkan daya saing bisnis, tetapi juga memiliki risiko kegagalan jika tidak dikelola dengan baik. Dengan perencanaan yang matang, teknologi yang tepat, serta tim yang kompeten, perusahaan dapat menghindari kesalahan umum dan memanfaatkan big data secara optimal.

Badr Interactive memiliki pengalaman dalam mengembangkan solusi big data yang dirancang untuk membantu perusahaan mengolah, mengelola, dan menganalisis data secara efektif. Dengan pendekatan berbasis agile, kami memastikan proyek berjalan sesuai kebutuhan bisnis, dari perencanaan awal hingga implementasi dan optimalisasi.

Jika perusahaan Anda ingin mengadopsi big data dengan strategi yang tepat, hubungi Badr Interactive untuk konsultasi lebih lanjut.