11 Analytic Maturity Models que diagnostican tu estrategia de datos

• Constructores de reportes.
• Constructores y desarrolladores de modelos.
• Constructores y desarrolladores de analítica.
• Proceso industrializado de analítica (fabrica analítica)
• Analítica enfocada en la estrategia corporativa.

• Se basa en tres componentes: modelos, infraestructura y operaciones analíticas.
• Es un marco de pensamiento basado en capacidades, similares a los de desarrollo de software
• Identifica oportunidades analíticas en seis áreas: 1. Construcción, 2. Desarrollo, 3. gestión y operación de infraestructura, 4. protección de activos analíticos y propiedad intelectual, 5. estructura para la gobernanza analítica, 6. identificación de necesidades analíticas y distribución eficiente de recursos.

Cada uno de los componentes del modelo es evaluado de 0 a 10 y se ponderan linealmente para ofrecer un puntaje así:

AMQ = DQ x (0,4*L + 0,3 * P + 0,2 *D + 0,1 * I)

• Se basa en la evaluación de: 1. Calidad de los datos  (DQ) como la base para la eficiencia y precisión, 2. Liderazgo basado en datos (L), 3. Talento con habilidades analíticas (P), 4. procesos de decisión orientados por datos (D) y 5. Infraestructura ágil (I). 

Al calificar cada una de las dimensiones estratégicas en una escala de 0 a 6, la empresa puede quedar clasificada en una de los siguientes niveles:

• Rezagado
• Seguidor
• Competidor
• Lider
• Innovador

• Evalúa seis grandes áreas estratégicas: 1. Estrategia, 2. Gobernanza, 3. Gestión de datos, 4. Aprendizajes, 5. Evolución, 6. Recursos.
• El proceso no solo provee una clasificación de la empresa en uno de los estadios de desarrollo, también provee un marco lógico para construir el roadmap así: 1. Evaluación, 2 Benchmark, 3. Roadmap, 4. Plan de acción.

Provee cinco niveles de madurez analítica:

• En aprendizaje
• En planificación
• En construcción
• En aplicación
• En liderazgo

El modelo propone herramientas para avanzar en el continuo analítico como 1. democratización de los datos. 2. Cultura centrada en datos, 3. KPI definidos con gobernanza, 4. repositorios de información centralizados, 5. programas de gobierno de datos.

• Es un modelo desarrollado principalmente para organizaciones sin ánimo de lucro dado que estas organizaciones proveen datos, información en ocasiones para construcción de política pública o para recaudar fondos, por lo que la calidad, integridad y transparencia de los datos son una bandera.
• Evalúa cuatro el elementos: 1. Organización y cultura, 2. Arquitectura y tecnología, 3. Gobierno de datos, 4. Alineación analítica.

El proceso de evaluación clasifica a las empresas en uno de cinco estados de desarrollo analítico:

• Discapacidad analítica (no orientados a datos)
• Analítica localizada (uso de reportes)
• Analítica aspiracional (Aprecian el valor de la analítica)
• Compañías analíticas (Administran activos analíticos)
• Competidores analíticos (marcan tendencia en la industria con sus procesos y resultados analíticos).

• Se basa en Analytic Maturity Assessment (AMA) evalua: capacidades analíticas, cultura analítica y la capacidad de usar herramientas analíticas.
• Los aspectos evaluados son: 1. Disponibilidad, calidad, acceso a datos. 2. Gestión orientada a los datos. 3. Liderazgo analítico, 4. Blancos estratégicos. 5. Talento y analistas 6. Tecnología, infraestructura, fluidez en la arquitectura tecnologica 7. Técnica analítica bajo tiempo y costo de procesamiento con alta precisión tras seleccionar motores adecuados de procesamiento de datos.

Provee una segmentación de 5 niveles de madurez analítica:

• Básicos: Reporteo simple, administrado por silos.
• Oportunistas: IT capitaliza la data, no hay democratización y los procesos de acceso y explotación de datos son burocráticos.
• Sistemáticos: integración de personas, procesos y tecnologías. reactivos a las necesidades analíticas.
• Diferenciados: productivos a las necesidades analíticas.
• Transformacional: El ingreso y el costo de la organización se gestionan desde la analítica. 

Se basa dos análisis fundamentales:

• Que tando la información esta centralizada o democratizada y cuantos procesos se requieren para que las personas accedan, procesen y transformen datos en beneficio de las preguntas de negocio.
• Que tan reactivos o productivos son los análisis que se proponen. Como se reacciona a las necesidades analíticas.

Es una herramienta de autoevaluación que facilita la clasificación de empresas en 5 niveles asi:

• Standalone analytics.
• Bolt-on analytics.
• Inline analytics.
• Infused analytics.
• Genius analytics.

Este es uno de los modelos de madurez que mayor énfasis hace en la técnica analítica. 

La clasificación se basa en la sofisticación de uso de algoritmos, la automatización del proceso y la dependibilidad de data externa.

Es el primer modelo que analiza los resultados de una encuesta auto aplicada en comparación con empresas de similares condiciones en términos de sectores económicos donde compiten y tamaño.

Es una posición percentil y facilita la comparación entre similares.

Este modelo balancea las expectativas organizacionales vs los compromisos que adopta a nivel analítico y de infraestructura.

El modelo evalúa seis dimensiones: 1. gestión, gobierno y liderazgo, 2. definición de objetivos, 3. alcances, 4. talento, equipo y expertise, 5. mejora continua.

 Los estadios de clasificación propuestos por este modelo son:

• Desconocedores analíticos.
• Conciencia analítica
• Astucia analítica
• Empoderamiento analítico
• Exploración y experimentación analítica.

 Este modelo evalúa cuatro dimensiones:

• Cultura de uso de analítica en la toma de decisiones.
• Incorporación de analítica en procesos internos
• Capacidades analíticas
• Entorno de datos: infraestructura de hardware y software.

Los estadios de desarrollo analítico propuestos por este modelo son:

• Nacientes.
• Pre - adopción.
• Adopción temprana.
• CHASM: solucionados de rivalidad y obstáculos a los proyectos de analítica.
• Adopción corporativa.
• Madurez visionaria.

Transforming Data With Intelligence

Evalúa cinco áreas de desempeño organizacional: 1. Organización, 2. Infraestructura, 3. Gestión de datos, 4. Sofisticación analítica, 5. Gerencia y liderazgo.

Otros aspectos que se consideran son la gestión, liderazgo y financiación de las iniciativas analíticas.