Vivimos en plena era digital, donde los datos se han convertido en un recurso crítico para cualquier negocio. Hace ya casi 10 años, con la aparición del Big Data, surgió la convicción de que si una empresa generaba grandes volúmenes de datos podría llegar a generar un gran valor empresarial. Sin embargo, con el paso del tiempo y la expansión masiva de los datos generados año tras año, las compañías líderes en su sector se han dado cuenta de que el verdadero poder de los datos radica en saber cómo extraer el máximo valor de estos.

Por ello, para desbloquear el verdadero valor potencial de los datos, las empresas deben volver al punto de partida y evaluar su nivel de madurez de los datos. Un Modelo de Madurez de Datos (DMM) es un marco para evaluar el desarrollo de las capacidades de una empresa en la gestión y procesamiento de datos, así como en el uso de los datos para obtener beneficios óptimos. 

En otras palabras, las empresas necesitan evaluar dónde se encuentran en la gestión y el procesamiento de sus datos para determinar el beneficio que están obteniendo, comprender sus limitaciones y riesgos en el escenario actual, y definir las acciones necesarias para convertirse en una empresa Data-Driven.

Cómo entiende MIND los diferentes estados de madurez

Gracias a nuestros más de 20 años de experiencia en la analítica del dato hemos desarrollado un modelo de diagnóstico de madurez propio, cómo resultado del camino que nuestro equipo entiende que es necesario para llegar a ser una empresa guiada por los datos.

El principal objetivo es poder ayudarles a definir bien las acciones a realizar y, en consecuencia, poder desarrollar una buena estrategia de datos y mejorar sistemáticamente sus capacidades de gestión y explotación de datos.

En función del nivel de confianza de la calidad de los datos corporativos, la etapa de madurez irá desde:

1. El “Inconsciente”: donde los datos no se ven como un activo estratégico
2. Pasando por la etapa de “Transición”: donde se empieza a construir un data warehouse y a pensar en usos avanzados del dato 
3. Hasta el “Consciente“: donde hay una política de “Data Quality By Design” implementada

En función del nivel de madurez a nivel personas, procesos y tecnología para el aprovechamiento de los datos corporativos, las etapas las clasificamos en:

• Informal: En esta etapa la organización se encuentra en una etapa inmadura en términos de datos pero se pueden identificar iniciativas individuales de informes entre departamentos aunque el dato todavía no se ve como un activo y no hay cultura del dato en la organización, el excel es sistema de BI en este tipo de organizaciones.
• Basic: Empieza a haber Iniciativas individuales dentro de la organización. Producción intensiva de hojas de cálculos y se empiezan a estructurar los procesos de producción de información pero todavía hay discrepancias entre los reportes departamentales. En esta etapa empiezan las iniciativas individuales por la exploración en herramientas de visualización de datos.
• Starter: La organización empieza a ser consciente de que el dato debe ser transversal a toda la organización, empieza a madurar el concepto de “dato único” o “única versión de la verdad”. La calidad del dato llega a transformarse en negocio ya que evita errores y mejora la toma de decisiones. Se comienza a estandarizar el reporting. Se dan los primeros pasos en la construcción de un data warehouse.
• Growth: El dato pasa a guiar por completo la estrategia empresarial. Cuadros de mando maduros soportan las decisiones. La calidad del dato está controlada y la organización es consciente de su importancia. Se empiezan a usar procesos avanzados del dato.
• Cruise: Equipo específico para la gestión del dato en la organización (interno o externo). Se automatizan los procesos de obtención de datos y el modelo de negocio está representado en modelos de datos. Se integran los datos descriptivos y predictivos en los procesos operativos. Se comienzan pruebas piloto de decisiones basadas en IA.
• Nirvana: La organización piensa en el dato como activo y prioriza siempre la automatización del dato que va al igual más rápido que el negocio en la producción de insights. Política “Data Quality By Design” en los procesos operativos implementada. Organización “Al Ready”.

El verdadero valor de realizar un buen diagnóstico del estado de madurez de una organización se traduce en el poder diseñar una hoja de ruta precisa que detalle los pasos a seguir, así como el ritmo al que la organización puede avanzar mientras se implementan las diferentes acciones a llevar a cabo. 

La adopción del dato en una organización es un proceso de madurez y un camino que se debe recorrer sin pasar por alto las etapas, a lo largo de la trayectoria de MIND hemos visto organizaciones que han ido más rápido que la capacidad de absorber el dato por parte de la organización y la consecuencia es el nulo éxito de la estrategia de datos y normalmente viene acompañado de una cantidad importante de dispendio de recursos.  

Pero sin duda, la madurez data-driven es un viaje que las organizaciones deben emprender para aprovechar al máximo los datos disponibles

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En MIND podemos ayudarte a evaluar el nivel de madurez data driven de tu organización. Nuestra metodología nos permite identificar tu situación actual y analizar la calidad de los datos, la integración de sistemas y el uso de herramientas modernas. Tras esta evaluación te entregamos un informe con todas las recomendaciones para que tu empresa pueda obtener más valor en los datos y te guiamos a dar cada paso y avanzar en cada nivel del modelo de madurez.