Con la moda de la IA es fácil caer en la tentación de implementar tecnologías avanzadas sin estar preparado. ¿Quieres implementar nuevas tecnologías y gobierno, pero no sabes cómo empezar? Aquí te explicamos la importancia de establecer una buena estructura antes de dar el paso.
En el mundo actual, impulsado por los datos, las empresas dependen cada vez más de ellos para impulsar la toma de decisiones, agilizar las operaciones y obtener ventajas competitivas. Sin embargo, no todas las organizaciones están igual de preparadas para sacar el máximo partido de sus datos. Un problema clave al que muchas se enfrentan es la «madurez», un término que hace referencia a la capacidad de la organización para recopilar, gestionar, analizar y utilizar los datos de forma eficaz.
Problemas con la madurez de los datos
La madurez de los datos refleja hasta qué punto una organización ha desarrollado sus prácticas de gestión de datos. Abarca todo el ciclo de vida de estos, desde su recopilación y almacenamiento hasta el análisis avanzado y la toma de decisiones estratégicas. Las empresas con poca madurez suelen tener problemas de incoherencia, mala integración entre sistemas y falta de personal cualificado para interpretar los datos. En el otro extremo del espectro, las organizaciones con una alta madurez cuentan con procesos sofisticados para garantizar la calidad de los datos, la gobernanza y usan análisis de datos avanzados que ayudan a tomar decisiones empresariales.
¿Por qué es un problema?
La falta de madurez puede limitar la capacidad de una organización para tomar decisiones informadas, adaptarse a las tendencias del mercado e innovar. Algunos de los problemas más comunes son:
- Falta de estrategia de datos: Las organizaciones pueden carecer de una estrategia de datos global. Esto incluye una visión de cómo recopilar, almacenar, analizar y utilizar esos datos para impulsar el negocio y no valorar los datos como centro de la toma de decisiones.
- Organización y cultura de los equipos: La información está dispersa en distintos departamentos o sistemas, lo que dificulta la obtención de una visión global de la compañía. También conduce a la desalineación entre los diferentes equipos.
- Baja calidad de los datos: Una calidad deficiente socava la fiabilidad de los datos y de las decisiones que se toman a partir de ellos.
- Capacidades técnicas limitadas: Cuando las empresas no cuentan con las herramientas y habilidades necesarias para analizar los datos de forma efectiva, ya sea por la falta de integración de nueva tecnología o de nuevos equipos, pierden oportunidades valiosas para obtener información útil o mejorar su rendimiento.
- Riesgos de cumplimiento: A medida que las regulaciones se vuelven más estrictas, las organizaciones con baja madurez pueden enfrentar riesgos legales debido a un mal gobierno del dato.
Hacia la madurez de los datos
La baja madurez de los datos es un problema global, y España no es la excepción. El coste de la baja madurez de datos es significativo; el 93% de las empresas españolas considera que necesita mejorar su gestión de datos, con un índice de madurez promedio de 4.9 sobre 10. Aunque el 52% de las empresas ha desarrollado un plan estratégico para convertirse en empresas «data-driven», gran parte de esa inversión no se aprovecha adecuadamente, similar a otros mercados. Además, la baja madurez de datos tiene un impacto negativo en la productividad, con muchas empresas desperdiciando tiempo buscando información precisa. Solo un 6% utiliza la analítica de datos de forma efectiva a gran escala, lo que revela un gran margen de mejora.
Para avanzar hacia la madurez, las empresas deben centrarse en mejorar la gobernanza, garantizar la calidad y la coherencia, invertir en herramientas y tecnologías que apoyen el análisis y crear una cultura transversal en todos los niveles de la organización.
Mejorar la madurez ayuda a las organizaciones a liberar todo su potencial, lo que conduce a una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia y una ventaja competitiva más fuerte.
Figura 1: Gráfica sobre la madurez en la gestión de datos en las compañías españolas
Algunas de las posibles soluciones para lograr esa madurez son la introducción de un Semantic Model, Data Mesh o Data Fabric. Se puede adoptar estas soluciones juntos o por separado y sirven como el primer paso hacia la madurez necesaria para adoptar tecnologías más avanzadas.
Introducir un modelo semántico permite a una organización trabajar con datos de forma coherente y consistente, independientemente de su origen. Se basa en establecer una terminología única después de estudiar todos los procesos y relaciones entre los datos. Tanto Data Mesh como Data Fabric son enfoques de arquitectura. Data Mesh considera los datos como un producto y asigna la propiedad a equipos específicos de cada dominio. En lugar de depender de una infraestructura de datos centralizada, Data Fabric si integra datos de diversos sitios para crear una visión unificada y coherente.
Estos distintos enfoques atacan la madurez de los datos desde un ángulo diferente, pero la elección de adoptar uno de ellos puede ayudar a resolver estos problemas de madurez y ayudar a implantar un modelo de gobernanza de datos o crear una estrategia de empresa más enfocada en el dato.
Antonio Rodríguez
Head of Data & AI
