La democratización de los datos se refiere al proceso de hacer que la información y los datos estén disponibles y accesibles para un público más amplio, en lugar de limitar su acceso a un grupo selecto de personas o departamentos en una organización. Este concepto busca empoderar a más personas dentro de una organización al proporcionarles acceso a datos significativos y la capacidad de utilizarlos para tomar decisiones informadas.
De esta forma, la democratización de los datos tiene la intención de eliminar las barreras que existen a la hora de consumir la información y lograr que cada vez más personas en la organización consuman la información generada y tomen decisiones informadas
Todos hemos escuchado o leído mucho sobre la ‘democratización de los datos’ en los últimos años. Probablemente solo unos pocos, si es que alguno, puedan hablar al respecto de manera sencilla. El concepto es bastante ambiguo y suena bastante teórico.
En Keepler hemos desarrollado un método con el objetivo analizar de forma sencilla y medible el grado de democratización de datos que tiene cualquier empresa, identificando áreas de mejora y proporcionando la lógica para seguir monitorizando su evolución con el tiempo: el Data Democratization Index.
Data Democratization Index
En nuestra opinión, tener una verdadera ‘democratización de datos’ en cualquier organización significa que todos saben qué datos necesitan para su uso específico, que pueden acceder a ellos y, una vez que tienen acceso, pueden satisfacer sus necesidades de manera autónoma, sin ninguna o escasa ayuda ‘técnica’.
Para definir nuestro Data Democratization Index (DDI) partimos de esta simple hipótesis, dividimos nuestra lógica en lo que consideramos son 3 pilares principales de una verdadera “democratización de los datos”:
- Conocimiento en torno a los datos
- Acceso a los datos
- Uso y consumo de los datos
¿Por qué es útil el DDI?
Hoy en día muchas empresas aspiran a una verdadera «democratización de los datos» en toda su organización. Probablemente sea el objetivo más común de todos los CDO y líderes de datos junto con el análisis de ‘autoservicio’ o el ‘autoconsumo’, que son más o menos los mismos conceptos, la democratización de los datos es mucho más amplia. que estos.
Entonces, para poder mejorar cualquier capacidad y plan de “democratización de datos”, es necesario medirlo, de alguna manera.
Aquí es donde entra en juego la DDI: para ayudar a las empresas a medir un término tan complicado y ambiguo como “democratización de datos”. Nuestro enfoque DDI lo hace sencillo y comprensible para cualquier perfil dentro de la organización, y brinda la posibilidad de seguir monitoreando métricas y establecer próximos pasos y objetivos.
Diferencia entre el DDI y Evaluación de la Madurez del Dato
Mientras que la Data Maturity Formula (DMF) está concebida para tener una visión más holística respecto a la gestión de datos y su grado de madurez, el DDI sólo se centra en lo relevante en términos de democratización de los datos (conocimiento, acceso y consumo).
Mientras que el DMF se considera muy teórico y ayuda a identificar áreas de mejora y a establecer una hoja de ruta para aumentar el grado de madurez, el DDI es muy práctico y se calcula mediante algunas métricas específicas sobre el uso de herramientas y la explotación de sistemas. DDI se centra más en lo que está disponible hoy y cómo se aprovecha.
Mientras que el DMF es un producto entregable pensado más para ayudar al CDO y brindarle una visión amplia sobre la madurez de los datos en toda la empresa para establecer un plan de mejora, el DDI comienza a generar un impacto real en la forma en que la empresa usa/accede/conoce los datos, y significa trabajar junto con los CIO o HR, ya que es un asunto que implica tanto un panorama técnico como una mentalidad cultural.
¿Por qué analizar el grado de democratización con nuestro método?
En Keepler desarrollamos todo nuestro portfolio de servicios basándonos en enfoques realistas y adaptados a la realidad de las organizaciones con las que trabajamos. El DDI no es una excepción, nuestra fórmula analiza los tres pilares básicos de democratización del dato: conocimiento, acceso y consumo y la adaptamos a la realidad de cada rincón de nuestros clientes, dando una puntuación actual, definiendo un objetivo futuro e implementando un plan para conseguirlo dando beneficios en el corto, medio y largo plazo.
Imagen: Unsplash | Alina Grubnyak
Data management associate at Keepler Data Tech, certified in DAMA (CDMP). I have developed my professional career in the field of Data Governance, Data Quality and Data Management in general.
"Squeezing all the business potential that data has is my main objective when we face a new project with my clients"
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