Este artículo tiene como objetivo presentar un marco para estructurar proyectos de Big Data. Los procedimientos metodológicos se dividieron en dos fases: entrevista en profundidad y grupo focal. La primera fase abarca 12 entrevistas individuales en profundidad. En la segunda fase, se aplicaron tres sesiones de entrevistas con grupos focales. Ambas fases tuvieron como sujetos de investigación a profesionales con experiencia en proyectos de Big Data. El proceso de análisis se basó en la categorización a través de códigos basados en teorías y datos. Basándonos en nuestro análisis, fue posible presentar una definición de un proyecto de Big Data y explorar el inicio y sus fases. También identificamos 17 factores críticos diferentes en proyectos de Big Data y propusimos una discusión sobre habilidades técnicas y de comportamiento, y problemas de toma de decisiones en proyectos de Big Data. También desarrollamos y validamos un marco para ayudar a estructurar un proyecto de Big Data. Como principal contribución teórica, nuestro estudio se alinea con un creciente cuerpo de investigadores que proponen debatir sobre proyectos de Big Data, y con ello aumentar la madurez sobre el tema. Como contribución práctica, presentamos un marco que esperamos contribuya a los profesionales que trabajan en el área, ayudando a llevar a cabo un proyecto de Big Data a través de una visión sistémica.