¿Cuál es la madurez analítica de nuestro ecosistema empresarial?

Data science, big data y analytics son algunas de las palabras que están sonando más estos últimos años. Estas palabras se relacionan con la filosofía de analizar los datos y usar el conocimiento extraído de dicho análisis para realizar una toma de decisiones basada en evidencias. Pero ¿Qué impacto tiene esta filosofía en nuestro contexto? ¿Hasta qué punto las organizaciones de nuestro entorno usan los datos en su toma de decisiones? ¿Cuál es la madurez analítica del ecosistema empresarial que nos rodea?

Estas son preguntas muy interesantes, que nos podrían ayudar a entender mejor nuestro entorno pero cuya respuesta es difícil de obtener. Hay algunos estudios que han realizado análisis enfocados a intentar responder a estas preguntas, como el que realizó Accenture en Holanda el 2013 o el de Vonya del 2016, pero normalmente son muy sectoriales y se basan en un número de respuestas reducido.

Aprovechando la amplia audiencia de la tercera edición del MOOC de Inteligencia de negocio y Big Data (cerca de 10.000 estudiantes) hemos propuesto una encuesta que hace un par de semanas compartimos con los estudiantes del MOOC y que ahora estamos difundiendo en las redes sociales. El objetivo es responder, con datos,  (y con margen de error también, somos conscientes), a la pregunta de ¿Cuál es la madurez analítica del ecosistema empresarial que nos rodea? y compartir las respuestas que obtengamos abiertamente con el resto de la comunidad.

Hasta ahora ya hemos recogido cerca de 500 respuestas y querríamos pediros vuestra participación en esta experiencia para conocer cuál es el nivel de madurez analítica de vuestras organizaciones. La encuesta que hemos elaborado nos permitirá estimar la capacidad analítica de las organizaciones y su madurez en el análisis de datos, clasificadas por sectores de negocio y por países. La encuesta está basada en el modelo de competidor analítico de Davenport (2010), más conocido como modelo DELTA.

A continuación, explicamos qué es un modelo de madurez analítica, que pueden aportar estos modelos e introduciremos el modelo de madurez analítico utilizado. Posteriormente os mostraremos algún fragmento de los resultados obtenidos hasta el día de hoy para que podáis haceros una idea de los resultados que compartiremos al final del estudio.

Modelos de madurez analítica

Uno de los factores clave para que una organización obtenga el máximo valor del análisis de datos es adecuar sus sistemas analíticos en función de su madurez analítica. Para determinar la madurez analítica de una organización es conveniente utilizar evidencias (es decir datos). Esto se hace mediante modelos de madurez, que permiten identificar, describir, explicar y evaluar los ciclos de vida de crecimiento de una organización. Evaluar el modelo analítico de una organización ayuda a comprender mejor los puntos fuertes y débiles de la misma, su posición respecto a sus competidores y posibles evoluciones.

Los modelos de madurez analítica permiten responder preguntas como:

  • ¿En qué parte de la organización se utiliza el mayor número de informes y análisis de datos?
  • ¿Quién está utilizando los informes, los análisis de datos y los indicadores de negocio?
  • ¿Qué motivos impulsan a la organización a utilizar análisis de datos?
  • ¿Qué estrategias de desarrollo analítico se están realizando en la organización?
  • ¿Qué valor aporta el análisis de datos a la organización?

Uno de los modelos de madurez analítica más populares es el modelo DELTA de Davenport.  Este modelo clasifica las organizaciones de acuerdo al grado de estrategia analítica en función de cinco factores críticos:

  • Datos (Data): son el punto de partida de cualquier proceso analítico. Por tanto, deben ser accesibles, precisos y de calidad.
  • Organización (Enterprise): el valor de la analítica en una organización es mayor cuando se aplica de forma global y integral en toda la organización. Este factor tiene en cuenta el ámbito de aplicación de los procesos analíticos dentro de la organización.
  • Liderazgo (Leadership): las personas con influencia deben fomentar el uso de los procesos analíticos en la organización, mediante, como mínimo, la movilización del personal, tiempo y recursos necesarios.
  • Objetivos (Target): deben ser concretos, claros y medibles. A poder ser deben impactar no sólo a nivel estratégico (largo plazo), sino también a nivel táctico (medio y corto plazo) y operativo (corto plazo, relativos al día a día).
  • Analistas (Analysts): la organización debe disponer de las personas y las habilidades analíticas suficientes para garantizar el cumplimiento de los objetivos analíticos.

Estos cinco factores permiten clasificar una organización según su madurez analítica en cinco etapas. Normalmente se usa una pirámide para representar las distintas etapas (o niveles analíticos) y como pasar de un nivel a otro, como puede verse en la siguiente figura:

Clasificación de una organización en función de su madurez analítca.

En la base de la pirámide se encuentra el nivel analítico más pobre (organización que no considera el análisis de datos), que clasifica las organizaciones que no utilizan el análisis de datos. A medida que ascendemos en la pirámide nos vamos encontrando organizaciones con una capacidad analítica más elevada. En la segunda etapa por ejemplo, están las organizaciones donde existe actividad analítica, pero de forma local, descoordinada y no alineada con las necesidades estratégicas de la organización. En la etapa 3 nos encontramos a los aspirantes analíticos, que consideran que el uso de la analítica es estratégico y han iniciado diversas alternativas analíticas. En la cuarta etapa se encuentran las organizaciones que disponen del personal y las herramientas adecuadas, que despliegan actividades analíticas con regularidad y consiguen mejorar el rendimiento de la organización, pero donde la capacidad analítica no es un objetivo estratégico de la organización. Finalmente, en la cima de la pirámide, nos encontramos con los competidores analíticos. Los competidores analíticos incluyen aquellas organizaciones que utilizan la analítica de forma regular como una estrategia de la organización, que desarrollan de forma integral la analítica dentro de la estructura de la organización y cuya dirección está comprometida e involucrada en esta dinámica.

Algunos resultados preliminares

Y ahora la parte que supongo que todos estabais esperando 😉 Aprovechamos la ocasión para hacer un breve avance de los resultados de la encuesta. A día de hoy ya han colaborado casi 500 personas. Si alguien de vosotros es una de ellas ¡Muchas gracias!

La información que se desprende de las respuestas es muy interesante y denota mucho margen de mejora en cuanto al uso de la analítica en las organizaciones. Os indicamos algunos  resultados a modo de ejemplo:

  • Sólo un 22% de las empresas consultadas parecen tener un programa de gobierno del dato (data governance).
  • En más de un 30% de las empresas los líderes valoran la toma de decisiones basadas en la experiencia y la intuición, más que en el análisis de datos.
  • Sólo un 35% de las empresas consultadas parecen tener implantado un data warehouse, y
  • Sólo un 17% de las empresas parecen utilizar tecnologías de Big Data / NoSQL.

A continuación, mostramos a modo de ejemplo las respuestas a la pregunta sobre la disponibilidad y uso de técnicas de análisis predictivo en las organizaciones. Las respuestas van desde (completamente en desacuerdo – 1 a completamente de acuerdo – 5). Según los resultados parece que sólo en el 20% de las organizaciones los trabajadores tienen la percepción de que el análisis predictivo está ampliamente disponible y se utiliza globalmente.

Otro resultado más elaborado es el análisis de madurez de los distintos factores DELTA. En la siguiente figura mostramos un fragmento del análisis del factor de analistas (recordamos que este factor trata sobre la gestión del personal analítico dentro de la organización). La gráfica muestra la madurez en la gestión del talento analítico (línea azul) y el soporte a la contratación desarrollo y retención del talento analítico (línea roja), siendo 1 el nivel de madurez más bajo y 5 el máximo nivel de madurez. Según los resultados parece que la gestión del talento analítico es mejorable en la mayoría de las organizaciones, donde hay pocas capacidades analíticas y cuando las hay trabajan de forma local y parcial. Respecto al soporte en la contratación, desarrollo y retención del talento analítico, los resultados son aún más pobres y sólo un 4% de las empresas ofrece un modelo de carrera profesional para los analistas, que es uno de los factores a considerar para la retención de los analistas en una organización.

 

Esto es solo un avance. En unas semanas (el 11 de junio) cerraremos la encuesta y realizaremos un estudio sobre los resultados. A finales de junio compartiremos los resultados con vosotros y con el resto de la comunidad en una nueva entrada en este mismo blog.

Os animamos a participar y a compartir el enlace. Cuantos más respondamos, más fidedigna será la visión que obtendremos.

https://goo.gl/forms/KVaFshEU7XbLr8Js2

¡Muchas gracias de antemano por vuestra participación en esta encuesta!

 

Jordi Conesa es profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación en la UOC. Su docencia se enfoca a las áreas de bases de datos, ciencia de datos e ingeniería del software.

Jordi Casas es profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación en la UOC y director del Máster Universitario en Ciencia de Datos y del Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data. Su docencia se centra en las áreas de ciencia de datos, machine learning, privacidad y teoría de grafos.

Josep Curto es  profesor en los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya, donde es responsable de asignaturas relacionadas con estrategias de datos. Es además Director de Delfos Research, empresa especializada en investigación de los mercados de estrategias de datos, y Chief Data Science Officer en Institute of Passion donde busca comprender y liberar la pasión de las personas a través de los datos.

Isabel Guitart es profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación en la UOC. Su docencia se enfoca a las áreas de ingeniería del software y sistemas de información.

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