Blog de Bismart: Últimes Notícies en Dades, IA i Business Intelligence

Quin és el nivell de maduresa de dades de la teva empresa?

Written by Núria Emilio | 22/05/2024 09:32:27

En l'era digital, el domini de les dades s'ha convertit en un diferenciador crític per a empreses que busquen un avantatge competitiu.

La famosa frase "Qui posseeix la informació, posseeix el món" reflecteix una realitat: ja no n'hi ha prou amb tenir dades; el més important és saber utilitzar-les estratègicament. Cal recordar que, per si soles, les dades no són informació i la informació no constitueix insights.

Les dades en brut tenen un potencial enorme, però han de ser acuradament extrets i refinats per a desbloquejar el seu veritable valor.

Més enllà de reconèixer la importància de les dades, les empreses requereixen d'una estratègia de dades ben definida. L'absència d'un enfocament estructurat pot portar a disparitats en els nivells de maduresa de dades entre departaments, creant sitges d'informació i obstaculitzant la capacitat de l'empresa per a actuar de manera unificada i eficaç.

Introducció al model de maduresa de dades

Com assegurar-nos que estem maximitzant el valor de les nostres dades?

Els models de maduresa de dades són crucials en aquest procés i s'han convertit en una eina cada vegada més estesa entre les empreses líders del mercat. Aquests models ofereixen un marc robust que no només avalua la competència actual en la gestió de dades d'una organització, sinó que també proporciona un full de ruta clar per al desenvolupament futur.

Aquest article explorarà els diferents nivells d'un model de maduresa de dades, la seva importància i com implementar-los per a optimitzar estratègies i operacions. A través d'una avaluació estructurada, mostrarem com transformar les dades en un motor de creixement i innovació empresarial, garantint decisions fonamentades i alineades amb els objectius estratègics de la nostra organització.

Guia per a CDOs i responsables de dades: Model de maduresa de dades

Descobreix en quin nivell de maduresa de dades es troba la teva empresa amb la nostra guia "En quin nivell de maduresa de dades es troba la teva empresa? Guia per a CDOs i responsables de dades". Aquesta guia et proporcionarà les eines i coneixements necessaris per a avaluar i millorar la gestió de dades en la teva organització.

Descarrega-la ara i porta la teva empresa al següent nivell de maduresa de dades!

 

Què és la maduresa de les dades?

La maduresa de dades es refereix al nivell segons el qual una organització és capaç de gestionar i explotar les seves dades de manera eficaç. No només implica tenir accés a grans volums de dades, sinó també l'habilitat per a integrar, analitzar i convertir aquestes dades en decisions basades en dades (data-driven decisions).

El grau de maduresa de dades d'una empresa no es defineix per la possessió de tecnologia avançada, com ara eines de business intelligence, sinó per com s'utilitzen aquestes dades per a donar suport a decisions estratègiques i operatives.

Segons HPE Data, el nivell mitjà de maduresa de dades en les empreses és de 2,6 sobre 5, indicant que moltes encara estan en les etapes inicials de comprendre i utilitzar plenament les seves dades.

Una organització amb baixa maduresa de dades sovint manca de consciència sobre la importància de les dades o no té una estratègia definida per a la seva recol·lecció, emmagatzematge i ús efectiu. En contrast, una alta maduresa de dades es caracteritza per la recopilació activa de dades i el seu ús per a millorar contínuament les operacions de l'empresa.

Usos Defensius i Ofensius de les Dades

La maduresa de les dades també implica reconèixer i equilibrar els enfocaments defensius i ofensius de la gestió de dades. Els enfocaments defensius se centren en la identificació d'estalvi de costos i la mitigació de riscos, mentre que els enfocaments ofensius busquen capitalitzar les oportunitats, com identificar noves tendències del client, millorar el coneixement del consumidor i desenvolupar noves relacions comercials.

Maduresa de dades: un procés integral

És crucial entendre que millorar la maduresa en la gestió i el tractament de les dades és un procés que ha d'involucrar a tota l'organització, no només al departament de TU o als especialistes en dades. L'evolució cap a una major maduresa de dades requereix un compromís a nivell de tota l'empresa, amb l'objectiu de transformar les dades en un actiu estratègic que impulsa la innovació i l'èxit sostingut, desenvolupant una cultura data-driven.

Què és un model de maduresa de dades?

Un model de maduresa de dades, conegut com Data Maturity Model (DMM) en anglès, és un marc que permet avaluar el desenvolupament de les capacitats d'una empresa en la gestió i tractament de les dades, així com en el seu aprofitament per a obtenir el màxim benefici. A través d'aquesta avaluació, es pot posicionar a cada empresa en diverses etapes progressives per a determinar el seu grau de maduresa en aquest àmbit.

Com funciona un model de maduresa de dades?

Per a determinar el punt exacte en el qual es troba una empresa en el model de maduresa de dades, és crucial examinar com s'utilitzen les dades dins de l'organització.

La manera en què es produeixen i exploten les dades, qui els utilitzen i com impacten en la presa de decisions són indicatius del nivell de maduresa actual.

Una integració efectiva de processos, persones i tecnologia és fonamental per a aconseguir graus més alts de maduresa de dades.

Etapes d'un model de maduresa de dades

La maduresa de les dades és un procés evolutiu que porta a una organització de l'analfabetisme de dades a l'alfabetització de dades avançada, posicionant l'organització com una empresa data-driven. Aquest camí es pot visualitzar com una sèrie d'etapes progressives, on cada fase representa un nivell més profund d'integració i aprofitament de les dades en les activitats diàries de l'empresa.

Des de la simple recol·lecció de dades fins a la seva anàlisi avançada i la presa de decisions basades en dades en temps real, cada etapa és crucial per al creixement i l'adaptació en un mercat cada vegada més dirigit per dades.

Per què és important mesurar la maduresa de les dades d'una empresa?

En poques paraules, mesurar el grau de maduresa de dades de la teva empresa t'ajudarà a respondre preguntes, a entendre on et trobes i a avançar cap a noves etapes per a un major aprofitament de les dades.

Com saber si la teva empresa està realment aprofitant el valor de les seves dades? L'única manera és a través de l'avaluació. 

Guia descarregable: En quin nivell de maduresa de dades es troba la teva empresa?

La nostra guia "En quin nivell de maduresa de dades es troba la teva empresa? Guia per a CDOs i responsables de dades" té les respostes. Amb aquesta guia, obtindràs les eines i coneixements essencials per a avaluar i optimitzar la gestió de dades en la teva organització.

No esperis més! Descarrega-la ara i millora la gestió de dades de la teva empresa.

 

Impacte estratègic de la maduresa de dades

Les empreses amb un alt nivell de maduresa de dades no només poden millorar les seves vendes i l'experiència del client, sinó també innovar i optimitzar els seus processos interns. Mesurar la maduresa de dades permet identificar no només com els empleats de tots els nivells utilitzen les dades, sinó també com aquestes dades impulsen el rendiment organitzacional.

Beneficis d'avaluar la maduresa de dades

Las empresas deben analizar en qué punto se encuentran en la gestión y el uso de sus datos para identificar los beneficios que están generando, comprender las limitaciones y riesgos actuales, y establecer las medidas necesarias para transformarse en una empresa data-driven.

Les empreses han d'analitzar en quin punt es troben en la gestió i l'ús de les seves dades per a identificar els beneficis que estan generant, comprendre les limitacions i riscos actuals, i establir les mesures necessàries per a transformar-se en una empresa data-driven.

Diagnòstic clar de la situació actual:

  • Descobriràs en quina etapa de maduresa en la gestió i el tractament de dades es troba la teva empresa, la qual cosa resulta fonamental per a avaluar el nivell actual de gestió de dades.
  • Entendràs com les pràctiques actuals s'alineen amb els estàndards ideals, establint així un punt de partida clar per a possibles millores.
  • Identificaràs les àrees d'oportunitat que presenta el teu model actual

Planificació estratègica per a l'avanç:

  • Establiràs les accions clau per a arribar a nivells avançats d'eficàcia en la gestió de dades.
  • Podràs traçar un full de ruta clar que dirigirà a la teva empresa cap a la constant millora de les seves habilitats en el maneig de dades.

Optimització estratègica de dades:

  • Aconseguiràs que els recursos i habilitats en dades estiguin en sintonia amb els objectius generals de la teva empresa, impulsant així el valor de les teves inversions en dades per a una presa de decisions més efectiva i un augment en la competitivitat.

Exemples de Models de Maduresa de dades

Determinar el "millor" model de maduresa de dades pot dependre de les necessitats específiques, l'estructura i els objectius de cada organització. No obstant això, alguns models són àmpliament reconeguts i utilitzats en diverses indústries per la seva efectivitat i adaptabilitat. No obstant això, a continuació presentem algunsd els més destacats:

  1. Model de Maduresa de Dades de Gartner (Gartner's Data Maturity Model):

    • Aquest model és un dels més populars i està dissenyat per a ajudar les organitzacions a avaluar les seves capacitats de gestió de dades a través de cinc nivells de maduresa. Ofereix una visió completa que abasta des de la inicial recol·lecció de dades fins a l'optimització i la innovació basada en dades.
  2. Model de Capacitat de Maduresa de Dades de CMMI

    • Desenvolupat pel CMMI Institute, aquest model proporciona un marc detallat per a millorar la gestió de dades, assegurant que els processos siguin coherents i repetibles en tots els nivells de l'organització. És particularment útil per a organitzacions que busquen formalitzar les seves operacions i estratègies de dades.
  3. Model de Maduresa de Dades del DAMA International’s (DAMA-DMBOK):

    • Basat en el Data Management Body of Knowledge (DMBOK) de DAMA International, aquest model se centra en les bones pràctiques i els estàndards per a una gestió efectiva de dades. Cobreix àrees com la governança de dades, qualitat de dades, protecció de dades i altres aspectes crítics.
  4. TDWI Data Maturity Model:

    • El model de The Data Warehousing Institute (TDWI) avalua la maduresa dels programes d'intel·ligència de negocis i gestió de dades d'una empresa. Se centra en la qualitat, la intel·ligència i la integració de les dades per a donar suport a decisions empresarials efectives.
  5. IBM’s Data Governance Maturity Model:

    • Aquest model emfatitza la governança de dades com un component crucial de la maduresa de dades. És útil per a empreses que necessiten alinear les seves estratègies de dades amb els requisits reglamentaris i de compliment.

Cadascun d'aquests models té les seves pròpies fortaleses i pot ser més adequat per a uns certs tipus d'empreses o indústries. L'elecció del model adequat hauria de basar-se en una avaluació de les necessitats específiques de la teva organització, els teus objectius a llarg termini i l'estructura existent de gestió de dades. La implementació efectiva de qualsevol model de maduresa de dades requereix compromís organitzacional i adaptacions segons l'evolució de les necessitats de l'empresa.

Com mesurar el nivell de maduresa de dades de la teva empresa?

Mesurar el nivell de maduresa de dades d'una empresa és un procés estructurat que requereix una avaluació comprensiva de com es manegen les dades en diferents àrees i nivells de l'organització.

En quin nivell de maduresa de dades es troba la teva empresa?

A Bismart, hem aprofitat la nostra àmplia experiència i especialització de més de 15 anys en la gestió i anàlisi de dades per a crear un model que permet avaluar el nivell de maduresa de les empreses en el maneig i tractament de les seves dades.

Aquest model ha estat dissenyat amb l'objectiu d'assistir a altres empreses en l'avaluació sistemàtica i millora de les seves capacitats en la gestió i aprofitament de dades.