Importancia de la madurez de los datos

Hablar de datos y lo que podemos hacer con ellos, ya no es hablar de un tema futurista o algo que pasará alguna vez, hablar de datos es el presente y saber gestionarlos de forma adecuada es la clave para definir el éxito o fracaso de lo que podemos hacer con ellos.

Al ser el presente, para poder tomar decisiones y hasta poder anticiparnos a lo que pueda pasar, es vital conocer la madurez de estos datos y su eficacia para su gestión, caso contrario estaremos sentenciados a mecánicamente hacer el "copia y pega" de lo que viene mal que por ende nos dará información errónea, poco eficaz y muchas veces fuera de tiempo (Lo que se busca en estas épocas es intentar predecir lo que va a pasar, el pasado está dejando de ser importante).

Para en parte solventar este tema, y siendo un paso más para asegurar la calidad de los datos, tenemos el "Data Management Maturity Model" (DMMM) es un modelo que proporciona un marco de referencia para evaluar y mejorar la madurez de la gestión de datos dentro de una organización. Este modelo se utiliza para medir el nivel de sofisticación y eficacia en la gestión de datos, y se estructura en niveles de madurez que van desde un estado inicial hasta un estado avanzado y optimizado. El DMMM ayuda a las organizaciones a comprender su posición actual en términos de gestión de datos y a establecer metas para mejorar.

Este modelo nos permite conocer el nivel de madurez de nuestros datos, consta básicamente de 5 niveles:

1. Nivel Inicial: 
   • En este nivel, la gestión de datos es ad hoc y no está formalizada.
   • Puede haber falta de conciencia sobre la importancia de los datos y procesos inconsistentes.
2. Nivel Básico:

   • Comienza a haber un reconocimiento de la importancia de los datos.

   • Se implementan algunas prácticas y procesos básicos de gestión de datos.

3. Nivel Gestionado:

   • Se establecen procesos más formales y estructurados para la gestión de datos.

   • Se crean roles y responsabilidades específicos para la gestión de datos.

4. Nivel Estratégico:

   • La gestión de datos se alinea con los objetivos estratégicos de la organización.

   • Se implementan políticas y procedimientos más avanzados.

5. Nivel Optimizado:

   • La gestión de datos se optimiza continuamente para lograr eficiencia y efectividad maximiza.

   • Se utiliza la retroalimentación y la mejora continua para mantener y mejorar la madurez de la gestión de datos.

El DMMM es una gran herramienta que nos permite evaluar y mejorar la capacidad que tenemos como organización para aprovechar nuestros datos y que estos sean en verdad un activo estratégico que nos permita adelantarnos a la competencia y por ende tomar buenas decisiones basadas en datos y mejorar la eficiencia operativa.