大数据项目可能会因许多原因而失败

包括项目无法与现有业务流程集成，数据安全和/或治理挑战，大数据项目通常会失败，因为组织正在寻求通过使用广泛的大数据解决方案来解决太多问题，而不是确定终将为企业带来价值的几个核心业务案例。

目前还没有一种特定的工具或平台可以确保避免大数据项目失败

那里的每个工具和平台都可能对某些组织造成失败，而对其他组织则成功，的挑战是确保数据质量和组织准备就绪，以实际集成大数据集并利用机器学习（ML）和人工智能（AI）解决实际的业务问题。因为人工智能远非解决方案，确保适当的流程到位，并且您的计划与可实现且可衡量的ROI挂钩，这是组织确保成功的方法。

假设一个组织当前有一个大数据项目

该项目正在整合大量数据，然后在这些数据上实施机器学习和AI只能确保仅从该项目中获得的价值，关键是要确定业务问题，并通过首先关注单个问题，然后扩展到其他领域来假设AI如何解决该问题，公司主要致力于改善和支出IT预算，包括：减少客户流失，提高客户满意度以及根据已确定的客户偏好（或类似流程）生成自动建议，以改善客户体验。机器学习可用于构建预测模型以快速实现这些目标。

仅当项目需要以传统人力流程无法实现的规模进行预测和/或决策自动化时

组织才应应用AI，仅在评估数据集对被评估用例的适合性之后，才需要决定应用机器学习模型和AI。一个主要的例子是客户互动的大型数据集，其中包括结构化的CRM数据和非结构化的通话记录，电子邮件和聊天记录，以及社交媒体数据。这代表了一个的用例，可用于自动化客户情绪和满意度得分，以及通过将数据与其他交易数据集集成来建立客户流失模型。

企业在利用IT进行大数据项目开发时通常会犯的错误

在评估大数据技术和机器学习算法时，并没有将期望的结果明确地与可以提供ROI的业务案例联系在一起，无论是通过产生额外收入还是通过削减成本，人工智能和大数据无法解决所有问题，在某些情况下有许多更简单或更具成本效益的方法来解决问题，但总的来说清楚地定义一项计划的业务案例，并向后求解以评估可以使用大数据和AI来解决哪些案例，并测试您的初假设，这对于避免这些计划的失败至关重要。