¿Cuál es el grado de madurez de su empresa en el uso de data?

Los datos han demostrado ser un diferenciador competitivo en los distintos sectores empresariales. El rendimiento de cualquier organización está altamente correlacionado con la madurez de sus datos, por lo que es importante saber en qué punto de este proceso se encuentran.

¿Qué es la madurez de los datos?

La madurez de los datos es una medida que se utiliza para determinar en qué etapa de avance se encuentran la calidad, estructura, distribución, seguridad y análisis de datos de una empresa. Un alto nivel de madurez se alcanza cuando los datos se han integrado profundamente y utilizan de forma activa en el proceso de toma de decisiones estratégicas de la organización. El hecho de disponer de tecnología de Big data o de utilizar herramientas tecnológicas no significa que se haya alcanzado un grado elevado de madurez dentro de una empresa.

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Este proceso puede realizarse desde dos vertientes diferentes: el uso defensivo y el uso ofensivo de los datos. Los enfoques defensivos incluyen la identificación de ahorro de costos y la mitigación de riesgos. Los enfoques ofensivos incluyen la identificación de las nuevas tendencias de los clientes, la mejora del conocimiento de los mismos y el desarrollo de nuevas relaciones comerciales. 

¿Qué es un modelo de madurez? (DMM)

Son modelos que se diseñan para ofrecer una evaluación contextual y puntual sobre la base de la madurez de datos de una empresa. La modelización de este proceso consiste en comprender cuál es el diagnóstico inicial inicial respecto a las posibilidades reales en múltiples dimensiones. En resumen, es una mirada cuantificable y objetiva del uso de los datos en una empresa, línea de negocio de un departamento o cualquier ámbito que se modele, proporcionando una planeación estratégica que ayude a mejorar el aprovechamiento de los datos empresariales.

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Existen distintas categorías clave que ayudan a las organizaciones a comparar sus capacidades, identificar sus puntos fuertes y debilidades, y aprovechar sus activos de datos para mejorar el rendimiento empresarial.

• Estrategia de datos: Gestión de datos, comunicación entre usuarios, financiamiento. 
• Gobernanza de datos: Gestión de la gobernanza, glosario empresarial, gestión de metadata. 
• Calidad de datos: Estrategia y evaluación, perfilamiento, limpieza. 
• Operaciones de datos: Definición de requisitos, gestión del ciclo de vida de los datos, gestión de proveedores 
• Plataforma y arquitectura: Enfoque arquitectónico de los datos, estándares, plataformas de gestión e integración de datos. 
• Datos históricos y archivo: Medición y análisis, gestión de procesos, garantía de calidad de los procesos, gestión de riesgos.

En PREDIK Data-Driven ayudamos a las empresas a entender en qué etapa de madurez en el uso de datos se encuentran y a desarrollar soluciones que les permitan obtener el mayor beneficio posible de la información de controle.