“Data maturity, o madurez de datos representa la capacidad organizacional para gestionar, gobernar, analizar y aprovechar los datos como un activo estratégico. Medir el nivel de madurez permite identificar brechas críticas y ayuda a definir una hoja de ruta clara una correcta orientación de la organización a datos (Data-driven). En síntesis, es el termómetro que te indicará si estás sobreviviendo o liderando con los datos”.
¿Qué es la madurez de datos?
La madurez de datos es una medida para determinar el grado de avance de una organización con respecto al uso de los datos en sus decisiones empresariales. Un nivel alto de madurez es la etapa que se alcanza cuando los datos se han integrado profundamente en la estructura y en la cultura de una organización y, por tanto, son el epicentro de todas las decisiones.
Pero alcanzar el grado de madurez óptimo implica preparar los procesos, desplegar las tecnologías y desarrollar la cultura y las capacidades necesarias para que los datos sean usados de forma efectiva en todos los niveles de la organización.
Desde el punto de vista estratégico y en un entorno tan competitivo y acelerado como el actual, las empresas que dominan el uso de datos toman decisiones más ágiles, sus operaciones son más eficientes y la experiencia del clientes los diferencia de sus competidores.
Antes de adentrarnos en este apasionante elemento estratégico, debemos tener en cuenta que la madurez de datos no es un fin en sí mismo, sino un habilitador para lograr objetivos clave de negocio: crecimiento, eficiencia, innovación y resiliencia. Una cosa es ser una empresa orientada a datos (Data-driven) y otra muy distinta es ser una organización centrada en las decisiones (Decision-centric). Ilustremos un poco este binomio.
Algunos ejemplos de altos niveles de madurez se observan en los digital players, compañías innovadoras y nativas digitales que, en materia de datos, han demostrando ser líderes en sus sectores. Empresas como AirBnb, Uber y Netflix se toman los datos tan en serio que es más preciso llamarlas data companies que considerarlas como operadores (o nuevos entrantes) en los sectores de la hostelería, el transporte o el entretenimiento.
En Parapentex Studios, como expertos en el despliegue de soluciones de analítica avanzada, y en estrecha colaboración con Sisense, como desarrolladores de una plataforma de datos líder de la industria, cada día tratamos con empresas que se encuentran en uno u otro nivel de madurez de acuerdo con su trayectoria. Muchas empresas están en fases incipientes, pero comienzan a darse cuenta de que necesitan combinar todas sus fuentes de datos en un solo lugar para mejorar y hacer un uso más eficiente de sus datos, mientras que otras están más avanzadas, desarrollando algoritmos con R o Python o preparando datos para modelos predictivos de aprendizaje automático.
Para nosotros, esta relación directa con muchas empresas, pero también a través del contacto directo con nuestra base de clientes, nos proporciona una perspectiva única desde la que observar el progreso que los equipos de datos están experimentando en todo el mundo y, en consecuencia, los resultados que están obteniendo. Por tanto, no solo acumulamos conocimiento, sino que nos permite hacer recomendaciones más personalizadas para cada caso.
Pero veamos a continuación con más detalle los distintos niveles y cómo evoluciona la madurez de la estrategia de datos según nuestra experiencia.
El desarrollo evolutivo de la madurez de datos
Responder a preguntas con datos o tomar decisiones más informadas no son ideas nuevas: ser una organización data-driven o decision-centric tal vez sí, especialmente esta última.
Sea como sea, las técnicas modernas de inteligencia de negocio han evolucionado rápidamente y se han extendido ampliamente. Y Sisense es un claro exponente de este avance en la industria del software.
Como puedes imaginar, muchas empresas en todo el mundo se encuentran en fases de experimentación con los datos. ¿Qué hemos aprendido estos últimos 15 años?
En líneas generales, la mayor parte de las empresas que se acercan a nosotros están tratando de comprender qué tipo de decisiones se pueden tomar mediante un análisis más profundo de los datos. Algunas están inmersas en proyectos y pilotos con tecnologías de analítica avanzada, IA y GenAI y buscan la mejor estrategia para transformar su cultura, desarrollar habilidades (de forma orgánica o a través de alianzas), al mismo tiempo que estudian cómo diseñar estrategias y servicios basados en datos para ganar ventajas competitivas. Otras, en cambio, están en fases más tempranas, pero son conscientes de que deben comenzar a dar pasos en una u otra dirección.
Como se puede ver en la matriz que mostramos a continuación, dado que estos objetivos se alcanzan a diferentes velocidades, existen diferencias entre los distintos niveles de madurez, incluso cuando comparamos empresas o industrias similares.
Matriz de los niveles de madurez de la estrategia de datos
Los 5 niveles del modelo de Madurez de los Datos
Veamos a analizar cada uno de las espatas, cuáles son sus características principales, los evidencias que describen cada uno de los niveles y el valor que aporta al negocio.
Esta visión ejecutiva, en base a nuestra experiencia, puede orientarte a determinar el nivel en que se encuentra tu empresa hoy. Puedes utilizar esta simple guía de referencia para hacer un diagnóstico a vista de pájaro, y después, dibujar la hoja de ruta para sentar las bases que te llevarán a conseguir el objetivo: convertir los datos en un recurso más potente.
Siempre tendrás la opción de hablar con nosotros si quieres o consideras que podemos ayudarte en estas fases exploratorias previas.
Nivel 1: Inicial - Reactivo
Descripción general:
Esta etapa representa el comienzo del viaje de datos de cualquier empresa. Normalmente, en este nivel las organizaciones no cuentan con procesos estructurados para la gestión de los datos: la información está fragmentada, distribuida en silos y con muy baja calidad, y se consideran (casi) exclusivamente análisis con datos descriptivos y retrospectivos.
Por ejemplo, las Pymes y las startups en fases tempranas o iniciales se encuentran, normalmente, en este nivel. Y aunque reconocen la necesidad de recopilar datos para sus registros, no han creado ningún tipo de estructura para realizar un análisis serio de esos datos, probablemente porque creen que no lo necesitan.
Principales evidencias:
- Dependencia de hojas de cálculo y procesos manuales.
- Ausencia de gobernanza, roles o políticas de datos.
- Acceso limitado y no controlado a fuentes de datos.
- Baja confianza en los datos disponibles.
- Reportes a demanda, lentos, costosos, incoherencia de datos y retrabajos
- Inexistencia de autoservicio analítico
- Niveles mínimos o básicos de habilidades relacionadas con los datos.
- Alta dependencia de consultores externos (IT o BI).
Modelo de decisiones:
En estas empresas abundan los procesos de exportación de datos entre ERPs y entornos locales; los datos están aislados y dispersos en una serie (infinita en muchos casos) de hojas de cálculo, no compartidos, lo que impide combinarlos para realizar un análisis interfuncional en una plataforma de análisis.
En consecuencia, la toma de decisiones es reactiva, basada en la intuición o en la experiencia de los ejecutivos y responsables de áreas clave más que en evidencias objetivas. Los informes se realizan a demanda y suele haber una carencia absoluta de automatización o de alertas y notificaciones críticas para el seguimiento de los procesos.
Impacto para el negocio:
Altos niveles de incertidumbre y baja confianza en los datos, duplicidad de esfuerzos, errores frecuentes por la incoherencia de los indicadores entre áreas, incapacidad para escalar el uso de datos y alta dependencia de IT. En muy pocos casos se toman decisiones informadas; pero el coste de elaboración es muy alto.
Nivel 2: Básico - Operacional
Descripción general:
En esta etapa, se establecen procesos mínimos para recolectar y reportar con datos. En muchos casos, se inicia la adopción de herramientas de BI tradicionales y se realizan ciertos esfuerzos (aislados en muchos casos) de mejora de la calidad de datos. Y aunque el uso es mayormente descriptivo y retrospectivo, comienza a consolidarse un modelo de inteligencia operacional, esencial para ver la eficiencia y el ROI tras los primeros progresos.
Aunque existe una alta dependencia de IT, comienzan a aparecer los primeros síntomas de la necesidad del autoservicio analítico.
Principales evidencias:
- Reportes recurrentes generados de forma más estructurada, centralizados y con la lógica de negocio integrada.
- Conjuntos de datos estandarizados y cadencia de actualización entre fuentes dispersas, pero sin procesos bien optimizados.
- Primeros intentos de integración entre áreas (aunque parcialmente).
- Iniciativas básicas de gobernanza, aún no institucionalizadas.
- Los datos se usan para justificar decisiones, no para descubrir oportunidades.
Modelo de decisiones:
En esta etapa, muchas empresas han conseguido fusionar los datos en un único almacén de datos (Data Warehouse). Tienen una visión más holística y disponen de un panorama más amplio que en el nivel anterior. Ahora pueden ir más allá de preguntas como: “¿Cuáles fueron las ventas del último trimestre?” y plantearse otras como “¿Cómo afectaron las campañas de marketing del último trimestre a las ventas?”.
Por ejemplo, estas empresas no tienen una fuente para sus datos de Operaciones (Salesforce o SAP) y otra para los datos de Google Analytics o cualquier solución de CRM del mercado. Disponen de una única fuente (consolidada) para ver todos sus datos, aunque estos provengan de fuentes dispares.
En consecuencia, muchas de las decisiones comienzan a tomarse con datos y se asientan los fundamentos de la inteligencia empresarial, pues las ventajas van apareciendo a medida que va escalando su despliegue, aunque la mayor parte de las iniciativas se focalizan más en la mejora operacional que en ámbitos estratégicos.
Impacto en el negocio:
Se gana eficiencia operativa en reporting, pero la analítica, sigue siendo un elemento táctico que no aporta ventajas competitivas por lo que cuesta justificar la inversión (ROI y TCO) para avanzar al siguiente nivel. Sin duda, comienzan a darse cuenta de que no pueden seguir mirando por el espejo retrovisor.
Nivel 3: Gestionado - Integrado
Descripción general:
En esta etapa, los datos se integran y se estandarizan entre áreas funcionales. Existen políticas de calidad de datos, estructuras de gobierno definidas y roles asignados (Data Stewards, Owners).
En este nivel, la organización da un salto cualitativo en los análisis con la aplicación de modelos analíticos de diagnóstico y la trazabilidad de las decisiones. Los informes son lo suficientemente sofisticados como para realizar análisis de investigación y desarrollar modelos rápidamente.
Las capacidades de almacenamiento son esenciales, los lagos de datos (Data Lakes) y los almacenes centralizados (Data Wahrehouse) son útiles y proporcionan escalabilidad y mejoran el procesamiento analítico a escala.
Principales evidencias:
- Herramientas de integración (ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake).
- Calidad de datos medida, con procesos correctivos en marcha.
- Gobernanza formal: lineamientos, responsables, políticas.
- Colaboración transversal en iniciativas de datos.
- Datos conectados entre fuentes, entorno de análisis abstraído de las tablas de origen.
- Definiciones empresariales centralizadas en un almacén/modelo.
- Capacidad para realizar consultas en datos modelados y no modelados.
- Máxima flexibilidad para realizar análisis e Informes Ad hoc.
Modelo de decisiones:
En esta etapa, las empresas ganan más autonomía en el proceso analítico con capacidades para preguntar y obtener respuestas de forma dinámica con el uso de lenguaje natural. Antes, podían obtener respuestas de sus fuentes de datos, pero no podían formular sus propias preguntas específicas: ahora pueden hacerlo.
Alcanzado este nivel, es muy importante que una empresa cuente con un equipo de datos independiente con personal lo suficientemente sofisticado como para utilizar SQL, Python o R para crear sus propios modelos de datos. Si no lo puede hacer de forma orgánica, contar con un aliado tecnológico como Parapentex Studios puede contribuir a ir avanzando progresivamente al siguiente nivel.
Es natural que las empresas empiecen a hablar de la democratización de los datos como una forma de ampliar el alcance de los conocimientos existentes.
Impacto en el negocio:
Decisiones más coherentes entre áreas, mejor control operativo, cumplimiento regulatorio más sólido, reducción de errores y reprocesos.
Nivel 4: Avanzado - Predictivo
Descripción general:
La organización comienza a explotar el valor predictivo y prescriptivo de los datos. Se implementan modelos de machine learning y analítica avanzada. Los usuarios de negocio acceden directamente a insights a través de herramientas de autoservicio.
A estas alturas, el análisis de datos es lo suficientemente sofisticado como para formar parte de las operaciones rutinarias de todos los equipos de una empresa. La demanda de datos es alta y es vital encontrar una forma de priorizar las solicitudes para aprovechar al máximo los recursos del equipo de datos.
Normalmente, se originan cambios en la estructura organizativa hacia un modelo híbrido. El equipo de datos centralizado sigue existiendo como medio para recopilar información en una única fuente de verdad y crear modelos de datos sólidos, pero empezamos a ver analistas individuales integrados en diferentes funciones empresariales que se encargan de responder a preguntas específicas de esa línea de negocio.
Si bien la maduración hasta esta etapa se caracteriza por cambios de personal, también exige mucho más de las herramientas y de la tecnología. Ahora hay requisitos en materia de gobernanza e ingeniería que antes no existían. Existen varios pasos adicionales en el proceso general de análisis de datos, pero el resultado es una función de datos flexible y escalable que puede responder a varias preguntas comerciales urgentes a la vez.
Principales evidencias:
- El panorama de los datos es holístico: las reglas de negocio se versionan y gestionan.
- El modelo de negocio se basa en datos armonizados entre los departamentos de producto, ventas, éxito, marketing y operaciones.
- Modelos predictivos en áreas como ventas, operaciones, marketing, logística, riesgo, etc.
- Los equipos centrales definen los sistemas y métodos, y los analistas integrados aportan un valor específico.
- Los datos tienen representación y visibilidad a nivel directivo, y son críticos para el negocio.
- Democratización del acceso a datos (self-service BI).
- Automatización de decisiones operativas basadas en datos.
- Cultura incipiente de experimentación y de mejora continua.
Modelo de decisiones:
Muchas de las decisiones rutinarias están orquestadas, documentadas y automatizadas, con mínima supervisión en ámbitos operacionales gracia a las capacidades predictivas y prescriptivas de los modelos. Y la fricción entre los equipos se reduce drásticamente gracias a las capacidades de autoservicio de datos desplegadas, que facilitan que cada equipo se concentre en lo importante.
Impacto para el negocio:
La organización está más preparada para anticipar situaciones a eventos clave y responder con mayor agilidad, y los procesos de resiliencia están documentados y gobernados en base a datos. Mayor capacidad para anticiparse a las necesidades con niveles aceptables para personalizar y mejorar la experiencia cliente. Las decisiones se toman más informadas que en el nivel anterior, sobre todo, gracias a las capacidades de predicción y prescripción en base a datos.
Nivel 5: Transformacional - Data-driven
Descripción general:
Cuando una organización alcanza este nivel, el dato es un activo estratégico totalmente integrado a la cultura, las operaciones y en la estrategia de la organización. Se utilizan datos en tiempo real para tomar decisiones automatizadas. La innovación, la eficiencia y la resiliencia se apalancan en el uso inteligente y ágil de los datos. Podemos decir que la empresa ha llegado a transformarse en una organización data-driven madura o en una empresa decision-centric que ha iniciado su viaje hacia la nueva generación de inteligencia empresarial.
Desde el punto de vista de los modelos organizativos, muchas compañías que alcanzan este nivel se estructuran con unidades centralizadas que consolidan estas habilidades y competencias en spin-off independientes (no aislados) cuyos objetivos se concentran, entre otros, por la monetización de los datos o la innovación disruptiva en modelos de negocio inteligentes.
Principales evidencias:
- IA y machine learning integrados en los procesos de negocio.
- Arquitecturas modernas: Data mesh, MLOps, streaming, etc.
- Cultura transversal de alfabetización y accountability en datos.
- Ciclos de innovación basados en datos (productos, procesos, modelos de negocio).
- Las previsiones y la planificación empresarial se basan en datos proyectados.
- Los modelos on-line tienen un impacto directo en los productos y en las operaciones empresariales.
- Los modelos off-line se utilizan para gestionar y mitigar las dinámicas empresariales negativas.
Modelo de decisiones:
Esta organizaciones toman decisiones inteligentes e informadas basadas en datos predictivos y prescriptivos, de forma ágil y con alto nivel de automatización y resiliencia. Llegados a este punto, cuentan con las tecnologías y las herramientas para responder preguntas que otras empresas ni siquiera se plantean todavía.
Sus capacidades de observación y análisis, les capacita para innovar y mejorar de forma continua gracias a la información que ven en cada momento, como una forma de tomar decisiones sobre futuros productos, mercados, clientes, personal, etc.
Impacto para el negocio:
Los datos dejan de ser una función táctica para transformarse en un activo estratégico. En esta etapa, las empresas invierten en algo más que en el buen funcionamiento de su negocio: buscan formas de realizar mejoras disruptivas en sus industrias basándose en sofisticados modelos de datos.
Sacando provecho de nuestra DROM Matrix
En las primeras reuniones de trabajo que tenemos con las empresas que se acercan a nosotros, solemos comenzar con una breve Discovery Call que nos ayuda a obtener una visión preliminar a modo de diagnóstico, donde nos concentramos en recoger información de estas cuatro dimensiones.
De esta forma, ayudamos a nuestros clientes a pensar en términos estratégicos, pero de una forma práctica y aterrizados con casos de uso habituales.
Dolores (Pains)
Los dolores (Pain points) son problemas concretos y cotidianos que afectan directamente las operaciones, la experiencia del cliente o los resultados de la empresa o de equipo. Son situaciones reales, a menudo ya identificadas, que suelen generar frustración, pérdida de tiempo, dinero o clientes.
Por ejemplo: “Mi equipo pierde horas consolidando informes manualmente cada semana, no damos a basto con las peticiones que se acumulan en la bandeja de tarea: necesitamos desplegar un autoservicio real porque casi siempre llegamos tarde”.
Retos (Challenges)
Los retos (Challenges) más estratégicos, a menudo complejos o de largo plazo, bloquean el crecimiento o la transformación de la organización. No siempre duelen a corto plazo, pero si no se abordan, pueden costar caro a medio-largo plazo. Suelen implicar cambios culturales, evolución tecnológica o nuevas capacidades.
Por ejemplo: “Necesitamos pasar de decisiones intuitivas a una cultura que tome decisiones rápidamente; muchas se pueden automatizar, otras supervisar”.
Objetivos (To Achive)
Los objetivos describen lo que queremos lograr, son las metas concretas que un líder quiere alcanzar, normalmente medibles y alineadas con el negocio.
Por ejemplo: “Sí, más margen, más eficiencia, menos desperdicio… todo esto está muy bien, pero todos debemos remar en la misma dirección con métricas claras, sin discrepancias, en las que podamos (todos) confiar”.
Motivaciones (Why we have to act)
Estas son más profundas, y en muchas ocasiones no se manifiestan en voz alta, pero son las razones humanas y políticas que impulsan y mueven a la acción.
Por ejemplo: “Nuestra unidad digital tiene que ser un caso de éxito, no una piedra en el zapato: necesitamos anticiparnos a los problemas, no apagar incendios cada semana”.
DROM Matrix by Parapentex Studios: un caso de uso real
Con esta información, podemos mostrarle cómo Sisense les ayudará a superar sus desafíos para alcanzar el nivel esperado de madurez de datos, de una forma factible y progresiva, aplicado a sus casos de uso específicos, sean internos como para integrar inteligencia en sus productos para clientes finales.
Además, elaboramos el plan de acción con el que orquestaremos el despliegue, pero de forma equilibrada y de acuerdo con las habilidades, las soluciones tecnológicas existentes y las capacidades de inversión en cada caso.
Comprendiendo el punto de partida es más fácil planificar el futuro y determinar la contribución de nuestros productos y servicios con el fin de alcanzar el objetivo: que nuestros clientes tomen decisiones informadas y más inteligentes con Sisense.
Conclusiones
Superar cada nivel de madurez requiere cada vez más tiempo y recursos, pero es posible hacerlo con un ROI adecuado paso a paso. Para llegar al máximo nivel se requiere una transformación organizacional y, en muchos casos, una fuerte inversión en tecnología y personal. La recompensa es grande, pero la inversión tarda más tiempo en recuperarse.
A medida que se alcanza la madurez de datos, es importante gestionar las propias expectativas y ser realista sobre el valor que se obtiene de estas inversiones y cuándo se obtendrán los beneficios.
Pero tenemos experiencia y podemos guiarte paso a paso en el proceso.
¿Quieres saber cómo tu organización puede alcanzar la madurez de datos y transformar el modelo de decisiones, la cultura y los análisis, de forma que se abra el camino para ser una empresa centrada en las decisiones?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, August 2025