No contamos nada nuevo cuando hablamos de que los datos, y el cómo se gestionan, son el petróleo del siglo XXI, de hecho, se estima que, en los próximos cinco años, se van a generar más datos que en los 5.000 años anteriores. Hace ya mucho tiempo que la gran mayoría de industrias y compañías invierten una parte más que importante de su presupuesto en integrar las más avanzadas tecnologías que les permitan trabajar y explotar las fuentes de información para obtener un valor real de los datos. Pero, en todo este ecosistema de constante evolución, uno de los aspectos que pueden marcar la diferencia entre el éxito o el fracaso es la capacidad de identificar las necesidades analíticas y digitales de la organización.
Existen modelos que ayudan a medir la madurez en términos de gestión del dato y que permiten determinar la situación actual de una compañía, su posición contra los competidores y los principales gaps frente a un modelo aspiracional realista. Conocer esto permite diseñar una hoja de ruta que marque el buen hacer para llegar a convertirse, de manera progresiva, en una Data Driven Company. Siendo modelos que ayudan a identificar las verdaderas necesidades de la compañía, el nivel de madurez en entornos analíticos y cómo de preparados están sus empleados frente a estos nuevos modelos de trabajo.
Actualmente, hay muchos estudios que pueden ayudar a una empresa a conocer su nivel de madurez del dato. Desde modelos académicos centrados en evaluar los aspectos más estructurales como los procesos y control de datos e información, hasta modelos más empresariales que buscan medir los aspectos más “humanos” de las compañías. De ahí, nacen modelos híbridos que son capaces de evaluar los aspectos más teóricos de la compañía con el desarrollo de las habilidades de los empleados.
En Keepler hemos diseñado un modelo que recoge los puntos más significativos de los modelos anteriores e introduce una nueva variante en la ecuación para la medición de la madurez del dato. Este eje son aquellos aspectos actitudinales tanto de la compañía como de los empleados que hacen parte del ADN de la empresa y siempre han sido más complicados de cuantificar. Y aquí es donde posiblemente esté la clave de éxito, en saber qué medir y cómo evaluarlo desde las diferentes vistas posibles.
Es fundamental definir unos pilares de análisis que permitan evaluar desde la estrategía y cultura de la compañía, los procesos de trabajo, la tecnología, los datos disponible y su uso, así como las capacidades analíticas de los empleados; además de definir las pruebas que permitan evaluar las diferentes dimensiones de cada uno de los pilares.
Los niveles de madurez comprenden desde una situación de madurez nula o incluso de negación, hasta las etapas donde se es un líder o referente en la materia. De esta forma, conforme las empresas van aumentando su nivel de madurez, consiguen aumentar la credibilidad de sus datos y un mejor gobierno y calidad de la información. Logrando pasar de análisis descriptivos con datos pasados a entornos colaborativos con información integrada que permiten generar análisis predictivos y prescriptivos.
Los análisis de madurez analítica son herramientas muy valiosas para cualquier organización que busca evolucionar y mejorar su rendimiento identificando áreas de oportunidad en la optimización de procesos, mejora de la eficiencia operativa o aumento de su rentabilidad al evaluar su capacidad actual para comprender, utilizar y actuar en función al dato.
Aunque el resultado de estos análisis es importante, lo que realmente los hace relevantes es la capacidad que ofrecen para marcar y definir una hoja de ruta con una visión clara y una idea de la rapidez con la que se desea avanzar sobre las oportunidades analíticas identificadas.
Independientemente de los objetivos específicos de las empresas, hay un aspecto común en todos los casos, y es que un correcto análisis de la madurez analítica y gestión del dato tiene que servir para incrementar el valor aportado al negocio a través de los datos. Esto significa que una organización pueda tomar decisiones basándose en la información de la que dispone de una forma mucho más confiable, ágil y robusta.
Data Management Consultancy at Keepler. "I like to think that all the beautiful stories of our lives are data told with a bit of soul. That's why I'm passionate about what I do; helping to ensure that this data is well managed and of high quality."