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El modelo DELTA (Data, Enterprise, Leadership, Targets, Analysts) fue desarrollado en 2010 por Davenport y Harris para evaluar la madurez analítica de una organización a través de cinco componentes clave.

5 Componentes Clave del Modelo DELTA

  • Datos:
    • Se refiere a la gestión de los datos, su calidad, integración entre diferentes sistemas y accesibilidad para su análisis. Dentro del modelo DELTA, una alta madurez implica contar con datos bien gobernados, confiables e integrados entre todas las áreas. Por ejemplo, una aerolínea con alta madurez tendría datos de reservas, pasajeros, rutas y finanzas perfectamente integrados.
  • Empresa / Estrategia:
    • Apunta a la amplia utilización de análisis en toda la organización, promovida desde la alta dirección. Una empresa con alta madurez analítica tiene cultura data-driven, capacitación en analítica en todos los niveles y unidades de negocio guiadas por insights analíticos. Un minorista online como Amazon es un claro ejemplo.
  • Liderazgo:
    • Se enfoca en el patrocinio, visión y compromiso de los líderes con la analítica. Una compañía madura cuenta con un Chief Analytics Officer (CAO) o equivalente que crea la hoja de ruta analítica e impulsa su democratización. Un caso es Google con ingenieros expertos lidereando la innovación en analítica.
  • Objetivos:
    • Son las aspiraciones organizacionales respecto a la adopción de capacidades analíticas. Una empresa madura tiene objetivos analíticos claros respaldados por inversiones significativas en personal, tecnología y arquitectura de datos. Un ejemplo es Uber orientado 100% a analítica para sus innovaciones.
  • Analistas:
    • Se trata de las habilidades técnicas y de negocios de los profesionales dedicados al análisis de datos. En la alta madurez, los analistas tienen profundos conocimientos técnicos y de la industria para traducir hallazgos en acciones de negocio. Un perfil destacado es el de analistas de Google o Microsoft.

Otras perspectivas

Posteriormente, en 2017, se agregó una capa más a este modelo, creando DELTA Plus, que agrega una P de «Predictive Analytics» o Analítica Predictiva. Esto apunta a las capacidades de pronóstico y machine learning integradas a los procesos de negocio, permitiendo la automatización de decisiones a partir de insights analíticos. Por ejemplo, un banco con alta madurez predeciría de forma automática el riesgo de crédito de un cliente para aprobar o rechazar solicitudes de préstamos.

También se suelen incorporar otras perspectivas relacionadas con:

  1. Tecnología (Technology): La infraestructura tecnológica necesaria para soportar análisis avanzados. Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones que invierte en tecnologías de big data y plataformas de análisis en tiempo real.
  2. Cultura de Datos (Data Culture): La creación de una cultura organizacional que respalda y promueve el uso de datos y análisis en la toma de decisiones. Una empresa de tecnología que integra la analítica en su cultura corporativa, alentando a todos los empleados a basar sus decisiones en datos, sería un ejemplo.

Evolución de la Analítica en las Organizaciones: Factores Clave de Éxito

En el dinámico campo de la analítica de negocios, las organizaciones atraviesan diversas etapas de madurez. Cada etapa representa un conjunto único de capacidades y desafíos en cinco áreas críticas: datos, empresa, liderazgo, objetivos y analistas.

A continuación, exploramos algunos de los factores clave de éxito en cada etapa de la madurez analítica.

Primera Etapa: Analíticamente Impedido

  • Datos: La calidad de los datos es inconsistente y de baja calidad, lo que dificulta la realización de análisis sustanciales. Existen pocos grupos con una fuerte orientación a los datos y solo se dispone de herramientas básicas para reportes y análisis descriptivos.
  • Empresa / Estrategia: No hay una perspectiva empresarial en datos o analítica. Los sistemas están pobremente integrados y no existe un modelo de gobernanza de datos.
  • Liderazgo: Hay poca conciencia o interés en la analítica.
  • Objetivos: No se realiza una focalización de oportunidades.
  • Analistas: Poseen pocas habilidades y están asignados a funciones específicas.

Segunda Etapa: Analítica Localizada

  • Datos: Los datos son utilizables, pero están fragmentados en silos funcionales o procesos. Los ejecutivos superiores no discuten los datos; se dispone de inteligencia de negocios básica y herramientas analíticas.
  • Empresa / Estrategia: Se perciben como islas de datos, y la tecnología no entrega valor local sustancial. Existen intenciones y pasos referenciales para implementar un modelo de gobernanza de datos.
  • Liderazgo: Surgen líderes locales, pero con poco enfoque en la conexión.
  • Objetivos: Los objetivos son múltiples y desconectados, típicamente no alineados con una estrategia de importancia estratégica.
  • Analistas: Hay bolsas desconectadas de analistas; hay una mezcla desorganizada de habilidades.

Tercera Etapa: Aspiraciones Analíticas

  • Datos: Se identifican dominios clave de datos y se comienza a crear almacenes de datos, incluyendo la expansión a datos no estructurados y NoSQL.
  • Empresa / Estrategia: Existe un enfoque en procesos o unidades de negocio para la analítica. Se comienza a desarrollar la infraestructura para que la analítica se consolide. Existen responsables de datos y modelos de levantamiento, enriquecimiento y activación de datos.
  • Liderazgo: Los líderes superiores reconocen la importancia de las capacidades analíticas.
  • Objetivos: Los esfuerzos analíticos se concentran detrás de un pequeño conjunto de objetivos importantes.
  • Analistas: Se reconocen como talento clave y están enfocados en puntos de interés importantes.

Cuarta Etapa: Empresas Analíticas Integradas

  • Datos: Los datos son manejados, precisos y comunes en toda la organización; sin embargo, aún hay mucho trabajo en IT para manejar datos únicos; uso de análisis NoSQL no estructurado.
  • Empresa / Estrategia: Los datos clave y los analistas se gestionan desde una perspectiva empresarial. Existen responsables de datos y modelos documentados de levantamiento, enriquecimiento y activación de datos.
  • Liderazgo: Los líderes superiores desarrollan planes analíticos y construyen capacidades analíticas.
  • Objetivos: La analítica se centra en unos pocos negocios y dominios clave, con resultados explícitos y medibles.
  • Analistas: Son altamente capaces, reclutados explícitamente y comprometidos.

Quinta Etapa: Competidores Analíticos

  • Datos: Hay una búsqueda incansable de nuevos datos y métricas; la organización separa la información de IT local y en el extranjero; los datos se manejan como un activo estratégico.
  • Empresa / Estrategia: Los recursos analíticos clave se centran en la diferenciación y la especialización empresarial. Existe una clara política y modelo documentado de gobernanza de datos.
  • Liderazgo: Los líderes fuertes demuestran una pasión analítica y muestran una competencia evidente.
  • Objetivos: La analítica es integral para la empresa y contribuye a la estrategia y capacidad distintiva.
  • Analistas: Son de clase mundial; profesionales de la analítica con visión y estrategia.

La madurez analítica en las organizaciones es un viaje que requiere una evolución constante en la calidad de los datos, la integración empresarial, la claridad de liderazgo, la precisión de los objetivos y la competencia de los analistas. Entender estos factores y trabajar para mejorarlos es clave para convertirse en una organización líder en analítica.

Madurez en analítica modelo DELTA

Modelo de evaluación de analítica modelo DELTA

Con base en el modelo DELTA, se puede crear un modelo de evaluación que califica los siguientes aspectos en una organización de 1 a 5 (siendo 5 el más alto) para determinar su nivel de madurez:

  1. Calidad de datos
  2. Integración de datos
  3. Acceso a datos y tecnología o herramientas
  4. Cultura de toma decisiones guiada por datos
  5. Inversión en capacitación y software de analítica
  6. Presencia de líderes orientados a impulsar la analítica
  7. Claridad de objetivos corporativos en torno a la analítica
  8. Dotación de analistas y científicos de datos
  9. Habilidades técnicas de los analistas
  10. Utilización de analítica predictiva y machine learning

Sumando las calificaciones de estos 10 aspectos y dividiéndolas por 10 se puede establecer un «Puntaje DELTA» que denota el grado de madurez analítica global en la empresa evaluada. Este modelo es adaptable y cada organización puede ajustarlo a sus necesidades específicas. La idea es tener una herramienta sistemática para evaluar el estado actual y monitorear el progreso hacia una mayor madurez analítica impulsada por un liderazgo visionario.

Test DELTA - Madurez en Analítica

Juan Pablo Del Alcázar Ponce

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