Madurez de datos

En los últimos años, los datos se han convertido en uno de los activos más importantes para la toma de decisiones. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones no tiene las capacidades para sacarle provecho a los datos que tienen disponibles. Este tipo de organizaciones, que tienen fallas a la hora de poner a trabajar sus datos, se les conoce como inmaduras en datos, mientras que las organizaciones que logran utilizar todos o la mayoría de sus datos para el mejoramiento del negocio se les conoce como maduras en datos. 

La madurez de datos es un modelo que permite definir qué tan capaz es una organización en el uso de sus datos, fue creado para entender el estado actual de la empresa y crear estrategias para que puedan aprovechar de mejor forma los datos. Para definir el estado de la empresa se toman seis métricas que permiten medir de qué forma se está utilizando los datos en una organización y que tanto esfuerzo se aplica a estos. Estas métricas permiten clasificar a las organizaciones en cuatro fases, como se muestra a continuación:

La primera etapa es la etapa explorador, acá se empieza a tener conciencia de la importancia de los datos para la toma de decisiones. En esta etapa, no existe ninguna estructura de gobernanza de datos ni tecnología y, sobre todo, ninguna aceptación de toda la organización. Sin embargo, se tiene interés en poder convertir los datos en algo procesable. Las habilidades de análisis son muy básicas y no se tiene un uso real de los datos o impacto en el negocio y no se tiene retorno de la inversión. Estar en sexta etapa no significa que no se pueda hacer análisis en un futuro, sino que los proyectos de análisis de datos que se hacen no son sostenibles ni replicables.

La segunda fase es la fase usuario, donde ya se han hecho pilotos que han mostrado buenos resultados con los datos no tan organizados, pero se requieren nuevas competencias, tecnologías e infraestructuras. Para hacer un seguimiento del posible contagio de datos y de los diferentes actores que ingresan al proceso de análisis de datos en diferentes etapas se necesita una nueva gobernanza de datos.  Dado que la contribución de la gestión es todavía muy limitada, las aplicaciones potenciales se relegan a un solo departamento o una función específica.  Los métodos utilizados son más avanzados que la primera etapa, pero siguen siendo altamente personalizados y no replicables. El retorno de inversión es moderado, lo que permite que se justifique que se haga mayor inversión.

En la etapa de líder ya se adopta un proceso más estandarizado, optimizado y replicable, el acceso a los datos es mucho más amplio, las herramientas están a la vanguardia y se ha establecido un proceso de reclutamiento adecuado para reunir talentos y recursos.  Los proyectos se benefician de la asignación del presupuesto ordinario, gracias al compromiso de alto nivel del equipo de liderazgo debido al aumento del retorno de la inversión.

La última etapa de innovador, las organizaciones están enfocadas en la transformación empresarial con toma de decisiones basada en datos. El proceso se basa en metodologías ágiles, se tiene apoyo total de la dirección lo que permite crear un centro de excelencia, que es un centro hecho por talentos especializados, con el objetivo de aprovechar y fomentar la investigación, la capacitación y el desarrollo tecnológico en el campo. Se cuenta con alto presupuesto, infraestructura y tecnología, además de niveles de libertad para elegir los proyectos que permitan tener un impacto real en el flujo de ingresos.

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