Un estudio de Deloitte sobre 50 empresas de noticias y medios de comunicación demostró que alcanzar una madurez de datos óptima permite a las organizaciones aumentar sus beneficios y su cuota de mercado.
En comparación con sus homólogas, las empresas más maduras fueron capaces de impulsar hasta un 20% más de suscripciones y aumentar las tasas de conversión en un 30%.
¿Cómo impulsa la madurez de datos el crecimiento empresarial? En este artículo hablaremos de qué es y de cómo medirla y mejorarla.
Crecimiento empresarial y madurez de datos: Índice
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¿Qué es la madurez de datos?
La madurez de los datos de una empresa se refiere a su capacidad para gestionar y utilizar sus activos de datos para maximizar el valor empresarial. Con información de alta calidad, no hay necesidad de confiar en la intuición. Los empleados pueden analizar los datos para comprender mejor el comportamiento de los clientes y detectar tendencias del sector.
Un entorno de datos maduro suele presentar las siguientes características:
- Gobernanza de datos: políticas, procedimientos y funciones claras que rigen la gestión de datos.
- Calidad de los datos: datos de alta calidad, precisos, completos y fiables.
- Análisis: Capacidades avanzadas de recopilación y análisis de datos para obtener información práctica.
- Una cultura basada en los datos: Comprender los datos empresariales y maximizar su valor en toda la organización.
La madurez de los datos mide hasta qué punto una organización invierte en sus datos empresariales. Pero, ¿cómo pueden las organizaciones medir su madurez? Para evaluarla, recurren a modelos de madurez de datos.
¿Qué es un modelo de madurez de datos?
Un modelo de madurez de datos identifica una forma sistemática de evaluar la capacidad de una organización para gestionar sus datos.
Su principal objetivo es evaluar el estado actual de una organización, identificar mejoras y formular una hoja de ruta para alcanzar un mayor nivel de madurez.
Los niveles de madurez corresponden a distintos grados de capacidad de gestión de datos. Un modelo común de madurez de datos podría tener etapas como:
- Inicial/Ad-hoc. La gestión de datos es reactiva y fragmentada.
- Gestionados. Se establecen prácticas básicas de gestión de datos.
- Definidos. Los procesos de gestión de datos están documentados y normalizados.
- Medición. Se controlan y gestionan la calidad de los datos y los parámetros de rendimiento.
- Optimizado. Mejora continua e innovación en las prácticas de gestión de datos.
Los modelos de madurez de datos también miden el flujo de datos y lo bien o mal que se utilizan. Esto permite a las organizaciones evaluar la eficacia de sus prácticas de gobernanza de datos y compararlas con las de la competencia.
Lamentablemente, una investigación de HPE de 2022 mostró que el nivel medio de madurez de los datos empresariales era sólo de 2,6 sobre 5. Además, sólo el 3% alcanzó la máxima madurez. Además, solo el 3% alcanzó la máxima madurez. Estas cifras indican que a muchas organizaciones aún les queda un largo camino por recorrer antes de aprovechar plenamente sus activos de datos.
Cómo alcanzar la madurez de datos
Alcanzar la madurez de datos requiere un enfoque personalizado basado en las necesidades empresariales específicas. Sin embargo, hay pasos y consideraciones clave que toda organización debe seguir:
1. Realizar una evaluación exhaustiva de datos
Utilizar modelos de madurez de datos es el primer paso porque ayuda a evaluar las prácticas de datos existentes. Implica identificar lagunas en los procesos de gestión y comprender el uso actual de los datos. Este paso permite a las empresas establecer un punto de referencia para futuras mejoras.
2. Trazar una estrategia de datos
El desarrollo de una estrategia de datos orientada al negocio permite a las organizaciones priorizar las iniciativas de datos en función del impacto empresarial. Por ejemplo, una estrategia de datos eficaz puede agilizar la gestión de inventarios y mejorar la previsión de la demanda en el sector de la distribución.
Si esto se combina con objetivos claros y mensurables, se puede seguir el camino hacia la mejora de la madurez de los datos.
3. Implantar marcos sólidos de gobernanza de datos
La gobernanza de datos establece las normas de gestión de datos, que incluyen políticas para garantizar la calidad, seguridad y conformidad de los datos. También establece la propiedad de los datos y los protocolos de responsabilidad.
Este marco identifica a los administradores de datos y a los comités de gobernanza que pueden reforzar estas políticas. Ponen en marcha los procesos y procedimientos, supervisan la calidad de los datos y resuelven los problemas relacionados con ellos a medida que surgen.
4. Establecer y mantener altos niveles de calidad de datos
Una alta calidad de datos permite a las empresas tomar mejores decisiones basadas en una mejor información. Para alcanzar un mayor nivel de madurez de los datos, las empresas deben establecer medidas para mantenerlo.
Esto incluye el desarrollo de procesos de limpieza y validación de datos, la realización de auditorías periódicas y la creación de parámetros para medir y controlar la calidad de los datos.
5. Invertir en infraestructuras y herramientas de datos avanzadas
Invertir en la infraestructura y las plataformas analíticas adecuadas puede apoyar la gestión de datos y eliminar los silos de datos. Ambas cosas son fundamentales para mejorar el nivel de madurez de los datos de una organización.
Las empresas deben elegir los almacenes de datos y las herramientas ETL (Extract, Transform, Load) adecuados, en función de sus necesidades específicas. La implantación de plataformas analíticas y soluciones en la nube, por otro lado, permite flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad.
Además, aprovechar la IA y las herramientas de aprendizaje automático aumenta el conocimiento y mejora la toma de decisiones.
6. Mejorar las capacidades del equipo y ofrecer formación continua
El 93% de los empleados encuestados cree que la falta de conocimientos sobre datos está obstaculizando la productividad de su plantilla.
El manejo de datos puede resultar abrumador para los trabajadores no técnicos. La labor de una organización es garantizar su confianza mediante una formación adecuada y una orientación continua.
Las empresas deben evaluar las lagunas en las competencias de datos y crear programas para cubrirlas. Esto también incluye ofrecer programas actualizados de gestión de datos y certificación analítica. Por ejemplo, los programas de formación en analítica avanzada pueden ayudar a los empleados a comprender mejor las tendencias del mercado y los riesgos para las instituciones financieras.
Fomentar una cultura de aprendizaje con oportunidades continuas de desarrollo de habilidades también puede favorecer la retención de los empleados. Los datos muestran que El 94 % de los empleados permanecerían más tiempo en una empresa que invirtiera en su desarrollo.
7. Impulsar el cambio organizativo para una cultura basada en datos
Para crear una organización basada en datos, la formación adecuada debe ir acompañada de la gestión del cambio organizativo (OCM) en. Como parte de la GCO, se guía a los empleados a lo largo de todo el proceso de transformación de datos, se abordan sus preocupaciones y se les ofrece apoyo continuo.
La toma de decisiones basada en datos debe situarse en primer plano, y los líderes deben inculcarla a todos los miembros del equipo. Para que esto funcione, las organizaciones deben recompensar y reconocer el comportamiento y el éxito centrados en los datos.
8. Comprometerse a mejorar continuamente los datos
Para alcanzar el máximo nivel de madurez de datos, las empresas deben trabajar para afinar sus estrategias de datos a lo largo del tiempo. Este proceso requiere rapidez y flexibilidad, por lo que deben apoyarse en metodologías ágiles para adaptarse con rapidez.
La mejor forma de garantizar una gestión proactiva de los datos es realizar revisiones y actualizaciones periódicas de las prácticas. La creación de un bucle de retroalimentación permite a los usuarios de datos informar de problemas y sugerir mejoras, lo que permite perfeccionar continuamente los procesos de datos.
Las empresas crecen con la madurez de datos
Comprender la madurez de datos es el primer paso para mejorarla dentro de su organización. Liberar el valor de los datos empresariales requiere medir su estado actual y construir sobre él.
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