La Evolución de la Adopción del Data Management: Un Análisis Cuantitativo de la Madurez y el Valor Empresarial
AUTOR: Gemini Pro 2.5 + Arturo C. Elissonde
Resumen
Este informe presenta un análisis exhaustivo de la evolución en la adopción de la gestión de datos (Data Management) en el entorno empresarial, trazando su trayectoria desde la estandarización inicial hasta la era actual, dominada por la inteligencia artificial (IA). La investigación demuestra que la gestión de datos ha transitado desde una disciplina técnica, enfocada en la mitigación de riesgos y la eficiencia operativa, hasta convertirse en un pilar estratégico fundamental para la creación de valor y la diferenciación competitiva.
El análisis cuantitativo revela una brecha significativa entre el retorno de la inversión (ROI) documentado en organizaciones con prácticas de datos maduras y los bajos niveles de madurez que prevalecen en la mayoría de las industrias. Se documenta un ROI promedio del 315% en tres años para programas de gobernanza de datos, junto con mejoras operativas sustanciales, como una reducción del 41% en el tiempo de inactividad del sistema. Sin embargo, se constata que solo una minoría de las organizaciones ha alcanzado la madurez necesaria para capitalizar plenamente estos beneficios.
El informe postula que la reciente y explosiva adopción de la IA está forzando un punto de inflexión, obligando a las empresas a confrontar sus deficiencias fundacionales en gobernanza de datos para desbloquear el valor real de la IA y mitigar los riesgos emergentes.
La conclusión central es que la ventaja competitiva futura no residirá en la posesión de los algoritmos más avanzados, sino en la capacidad de alimentarlos con datos fiables, gobernados y de alta calidad.
Introducción
En el actual panorama empresarial, la afirmación de que "los datos son el nuevo petróleo" ha trascendido el cliché para convertirse en una realidad operativa. Sin embargo, el valor intrínseco de los datos solo se materializa a través de una gestión y gobernanza disciplinadas. Este informe se aleja de las explicaciones conceptuales generales para ofrecer un análisis riguroso y basado en evidencia sobre la evolución de la adopción de las metodologías de gestión de datos. El propósito es examinar las distintas etapas de esta adopción, cuantificar los beneficios obtenidos en cada nivel de madurez y analizar las fuerzas que actualmente remodelan la disciplina.
La estructura del informe sigue una cronología evolutiva, dividida en cinco fases distintas que marcan la maduración de la gestión de datos como una función empresarial crítica:
Fase I: La Estandarización y el Despertar de la Gobernanza (c. 1980-2009): El nacimiento de la disciplina a través de la formalización de marcos de conocimiento y roles.
Fase II: La Era del Data Warehouse y la Madurez Arquitectónica (c. 2000-2020): La evolución tecnológica en busca de una visión unificada de los datos.
Fase III: La Adopción Empresarial y sus Retornos Cuantificables: Un análisis del coste de la inacción frente a los beneficios tangibles de la madurez.
Fase IV: El Estado Actual de la Madurez y la Adopción (2020 - Actualidad): La colisión entre una madurez de gobernanza rezagada y una adopción tecnológica acelerada.
Fase V: La Frontera Futura: IA, Data Fabric y la Empresa Dirigida por Datos: Las tendencias y desafíos que definirán la próxima década.
Este análisis se fundamenta exclusivamente en datos verificables y conocimientos extraídos de fuentes autorizadas en la industria, como DAMA International, Gartner y McKinsey & Company, garantizando que cada afirmación, métrica y conclusión esté sólidamente respaldada por la investigación disponible.
Fase I: La Estandarización y el Despertar de la Gobernanza (c. 1980-2009)
La génesis de la gestión de datos como disciplina formal no surgió de una visión proactiva de creación de valor estratégico, sino de una necesidad reactiva de imponer orden en el creciente caos de los activos de datos empresariales. Esta primera fase se caracterizó por el esfuerzo de establecer un lenguaje común, estructuras y responsabilidades para controlar un entorno de TI cada vez más complejo.
El Origen de la Disciplina
La fundación de la Data Management Association (DAMA) en Los Ángeles en 1980 marcó el primer paso hacia la profesionalización del campo.1 La rápida expansión de DAMA con capítulos en ciudades clave de Estados Unidos y, posteriormente, a nivel internacional con conferencias en Australia (1996) y Europa (2000), evidencia una necesidad compartida y creciente en el mundo empresarial.2 El hito de asistencia de más de 1,000 profesionales de 24 países en su simposio de 2001 subraya que los problemas de gestión de datos no eran aislados, sino un desafío global que requería una respuesta coordinada.2 Esta movilización inicial no estaba impulsada por la búsqueda de nuevas fuentes de ingresos, sino por la urgencia de mitigar los riesgos operativos y los costes derivados de datos inconsistentes, duplicados y de baja calidad que plagaban los sistemas empresariales primitivos.
La Sistematización del Conocimiento (DMBOK)
El punto de inflexión en la estandarización llegó con la primera publicación del DAMA Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK) en noviembre de 2009.1 Este documento fue concebido como un equivalente al PMBOK para la gestión de proyectos, con el objetivo de proporcionar un marco de referencia globalmente reconocido que definiera los principios fundamentales, las mejores prácticas y las funciones esenciales de la gestión de datos.1
El DMBOK estableció un lenguaje común y una estructura basada en "Áreas de Conocimiento" (Knowledge Areas), como la arquitectura de datos, la seguridad, la calidad y la gobernanza, que se convirtieron en el estándar de facto para la industria.1 Es crucial entender lo que el DMBOK no es: no es un estándar prescriptivo, una regulación legal o un manual tecnológico.4 Su propósito es ser un guía de principios, neutral en cuanto a proveedores, que las organizaciones deben adaptar a sus contextos únicos. Su enfoque en la estandarización, la eficiencia operativa y el cumplimiento normativo refleja el carácter fundacional de esta era: construir los cimientos de la disciplina para poder abordar problemas existentes, antes de poder soñar con crear nuevas oportunidades estratégicas.
Formalización del Data Stewardship
Dentro de este esfuerzo de estandarización, el DMBOK fue instrumental en formalizar el rol del "Data Steward" (Custodio de Datos).3 Antes de esto, la responsabilidad sobre la calidad de los datos era a menudo difusa o inexistente. El marco de DAMA definió explícitamente el Data Stewardship como una función crítica que trabaja para asegurar que el contenido y los metadatos de los datos sean consistentes con las políticas, estándares y reglas de negocio de la organización.3 Esta formalización elevó la conciencia sobre la necesidad de asignar la propiedad y la responsabilidad de los activos de datos, un prerrequisito indispensable para cualquier iniciativa de gobernanza y mejora de la calidad. La creación de este rol fue un paso fundamental para pasar de un enfoque ad-hoc y reactivo a los problemas de datos a uno estructurado y responsable.
Fase II: La Era del Data Warehouse y la Madurez Arquitectónica (c. 2000-2020)
Con los cimientos conceptuales de la gestión de datos comenzando a solidificarse, la atención de la industria durante las siguientes dos décadas se centró en la dimensión tecnológica. La evolución de las arquitecturas de datos durante este período no fue una progresión lineal y sencilla, sino una lucha constante por superar las limitaciones del pasado, principalmente el problema persistente de los silos de datos y la fragmentación analítica. Este esfuerzo consumió una parte significativa de los recursos de TI, en una búsqueda incesante de una visión consistente y unificada de la verdad empresarial.
La Evolución Arquitectónica según Gartner
Gartner ha definido una clara cronología de las eras de la arquitectura de análisis de datos que ilustra esta trayectoria tecnológica.6
Era del Enterprise Data Warehouse (EDW) (Pre-2000): En los primeros días, el éxito se medía por la implementación de un único repositorio centralizado, el EDW. La promesa era consolidar los datos de toda la empresa en un solo lugar para la generación de informes.
Era Post-EDW (2000-2010): Este período se define por la "análisis de datos fragmentado". La dependencia de los data marts (subconjuntos de datos específicos de un departamento) del EDW central condujo a la proliferación de silos. Cada consolidación de un data mart creaba, irónicamente, otro silo, lo que resultaba en múltiples y contradictorias "versiones de la verdad" a través de la organización.6 Esta fragmentación generaba ineficiencias masivas y erosionaba la confianza en los datos, impulsando la necesidad de un nuevo enfoque.
Era del Logical Data Warehouse (LDW) (2010-2020): Como respuesta directa a la fragmentación de la era anterior, surgió el concepto de LDW. Este enfoque, considerado la mejor práctica actual para este período, promovió un análisis más unificado a través de una capa semántica común.6 Esta capa permitía el acceso integrado a data warehouses, data marts y los emergentes data lakes, utilizando tecnologías como la virtualización de datos para crear una "vista lógica única" sin necesidad de mover físicamente todos los datos.7 Las ventajas del LDW incluían el acceso a una variedad de datos locales y remotos y la preintegración de múltiples componentes analíticos.7
Capacidades Analíticas Emergentes
Esta evolución arquitectónica fue paralela a una maduración en las capacidades analíticas de las empresas. La transición del modelo EDW al LDW permitió a las organizaciones moverse más allá de la analítica puramente retrospectiva.
Analítica Descriptiva ("¿Qué pasó?"): Característica de la era EDW, se centraba en resumir datos brutos del pasado a través de informes y dashboards para entender el rendimiento histórico.8
Analítica Diagnóstica ("¿Por qué pasó?"): Habilitada por la visión más integrada del LDW, esta etapa permitió a los analistas profundizar en los datos, comparar tendencias y comenzar a identificar relaciones de causa y efecto para entender las razones detrás de los resultados observados.8
El ciclo reactivo de esta fase es evidente: el problema de los silos de datos generados por el EDW impulsó la solución del LDW. Esto demuestra que durante dos décadas, el principal motor de la innovación en la arquitectura de datos fue la necesidad de resolver problemas operativos de consistencia y eficiencia. La lucha por obtener una visión única y fiable de los datos consumió enormes esfuerzos y presupuestos, sentando las bases tecnológicas necesarias, aunque a un alto coste, para la posterior explotación estratégica de los datos.
Fase III: La Adopción Empresarial y sus Retornos Cuantificables
A medida que las organizaciones invertían en arquitecturas más sofisticadas y comenzaban a formalizar sus prácticas de gobernanza, la conversación empezó a cambiar del "cómo" técnico al "porqué" empresarial. Durante esta fase, analistas líderes como Gartner y McKinsey comenzaron a cuantificar sistemáticamente tanto el coste de la inacción como el retorno de la inversión de una gestión de datos madura, proporcionando a los líderes empresariales la munición necesaria para justificar inversiones significativas en este campo.
El Coste de la Inacción
La evidencia más contundente para impulsar la adopción de la gestión de datos provino de la cuantificación del impacto negativo de la mala calidad de los datos.
El Coste Directo de la Mala Calidad: Una de las estadísticas más citadas y de mayor impacto en la industria proviene de Gartner, que calculó que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones un promedio de $12.9 millones anuales.11 Este coste no es una cifra abstracta; se descompone en impactos tangibles como el gasto desperdiciado en marketing dirigido a clientes con datos incorrectos, las ineficiencias operativas derivadas de la necesidad de corregir errores, y las multas y riesgos de cumplimiento asociados a informes regulatorios inexactos.11 Este número proporcionó a los líderes de datos una cifra concreta y alarmante para captar la atención de la alta dirección.
El Coste Oculto de la Productividad: McKinsey, a través de su Encuesta Global de Transformación de Datos de 2019, reveló un coste aún más insidioso y generalizado. El estudio encontró que los empleados dedican un promedio del 30% de su tiempo total en la empresa a tareas que no añaden valor, como la búsqueda, agregación, conciliación y limpieza de datos, debido a la mala calidad y disponibilidad de los mismos.18 Esta cifra es aún más pronunciada en departamentos críticos como finanzas, donde asciende al 36%.18 Este hallazgo transformó la percepción de la mala calidad de los datos de un problema técnico de TI a un lastre masivo para la productividad de toda la organización.
El Valor de la Madurez
Frente a los costes de la inacción, la evidencia de los beneficios de una gobernanza de datos madura es igualmente convincente. Los datos demuestran que la inversión en esta área no solo mitiga riesgos y reduce costes, sino que también actúa como un potente motor de crecimiento y rentabilidad. A continuación, se presentan dos perspectivas cuantificadas de este valor.
La primera tabla consolida los argumentos "defensivos" o de eficiencia para la gobernanza de datos. Demuestra cómo una gestión de datos madura mejora directamente la eficiencia operativa, acelera la innovación y reduce drásticamente los riesgos y costes.
Tabla 1: ROI y Beneficios Operacionales de la Gobernanza de Datos Madura
Métrica de Beneficio
Valor Cuantificado
Fuente(s)
Retorno de la Inversión (ROI) Promedio (a 3 años)
315%
19
Reducción del Tiempo de Inactividad del Sistema
41%
19
Reducción de Brechas de Seguridad
48%
19
Mejora en la Velocidad de Recuperación de Datos
34%
19
Aumento en la Eficiencia de la Automatización de Procesos
52%
19
Reducción del Coste Total de Propiedad (TCO)
30%
20
Aceleración en la Entrega de Nuevos Casos de Uso
90%
20
Reducción de Costes de Cumplimiento Normativo
45%
19
La segunda tabla presenta los argumentos "ofensivos" o de crecimiento. Mueve la conversación de la reducción de costes a la obtención de una ventaja competitiva, mostrando cómo ser una organización "data-driven" impacta directamente en los indicadores clave de rendimiento del negocio.
Tabla 2: Impacto de ser una Organización "Data-Driven" en el Crecimiento y la Rentabilidad
Métrica de Crecimiento y Rentabilidad
Multiplicador de Rendimiento
Fuente(s)
Probabilidad de Adquirir Nuevos Clientes
23 veces más probable
21
Probabilidad de Retener Clientes Existentes
6 veces más probable
21
Probabilidad de Ser Rentable
19 veces más probable
21
Aumento de Beneficios (por uso de Big Data)
8%
23
Reducción de Costes (por uso de Big Data)
10%
23
En conjunto, estos datos pintan un cuadro inequívoco: la gestión de datos madura no es un centro de costes, sino un generador de valor medible y sustancial. La capacidad de presentar estos números transformó la gestión de datos de una conversación técnica a un imperativo estratégico en la agenda de la C-suite.
Fase IV: El Estado Actual de la Madurez y la Adopción (2020 - Actualidad)
La era actual de la gestión de datos está definida por una contradicción fundamental: a pesar de la abrumadora evidencia cuantitativa sobre los beneficios de la madurez, la mayoría de las organizaciones siguen rezagadas en sus prácticas de gobernanza. Al mismo tiempo, la adopción de tecnologías avanzadas, especialmente la inteligencia artificial, se ha acelerado a un ritmo sin precedentes. Esta colisión entre una base de datos inmadura y una superestructura tecnológica avanzada define el principal desafío y la mayor fuente de riesgo de la gestión de datos moderna.
Diagnóstico del Nivel de Madurez: La Brecha Persistente
Los modelos de madurez, como el Modelo de Madurez de Gestión de Información Empresarial (EIM) de Gartner, proporcionan un marco para evaluar el progreso de una organización a través de diferentes etapas, desde el Nivel 0 ("Inconsciente") hasta el Nivel 5 ("Eficaz").24 La evidencia sugiere que la mayoría de las empresas se encuentran en los niveles más bajos de esta escala.
Baja Madurez General: Múltiples análisis indican que la mayoría de las empresas se encuentran en las primeras etapas de madurez EIM: "Inconsciente" (donde la gobernanza no existe), "Consciente" (donde se reconocen los problemas) o "Reactiva" (donde se abordan los problemas de forma ad-hoc).24 En estas etapas, no existen estándares comunes, la información está fragmentada y las decisiones estratégicas no se basan en información adecuada.24
Inmadurez para Arquitecturas Modernas: La brecha de madurez se hace aún más evidente cuando se consideran arquitecturas de datos avanzadas como el "data mesh". Una encuesta de Gartner de 2021 sobre Gobernanza de Datos y Analítica reveló que solo el 18% de las organizaciones habían alcanzado el nivel de madurez necesario para adoptar con éxito un enfoque de data mesh.25 Dado que el data mesh requiere un alto grado de gobernanza descentralizada y habilidades de datos distribuidas, esta cifra es un indicador claro de que la gran mayoría de las empresas carece de las bases de gobernanza necesarias para las arquitecturas del futuro.
La Aceleración Impulsada por la IA
Mientras la madurez de la gobernanza avanza a un ritmo lento, la adopción de la IA ha experimentado una aceleración explosiva. Las encuestas anuales "State of AI" de McKinsey trazan una imagen clara de este fenómeno.
Adopción General de IA: La adopción de IA en al menos una función empresarial se mantuvo estancada en torno al 50% durante años. Sin embargo, esta cifra ha aumentado drásticamente en los últimos años, como se muestra en el Gráfico 1.
Gráfico 1: Evolución de la Tasa de Adopción de IA en Empresas (2020-2024)
Fuente: McKinsey Global Surveys on AI26
El Auge de la IA Generativa (Gen AI): El crecimiento es aún más dramático en el caso de la IA generativa. En menos de un año, su uso regular en las empresas casi se ha duplicado.
Gráfico 2: Adopción de IA Generativa por Función Empresarial (2024)
Fuente: McKinsey Global Survey on AI, 2024 27
(https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024) 27
Nota: La encuesta de McKinsey de principios de 2024 muestra que el uso regular de Gen AI en al menos una función empresarial aumentó del 33% en 2023 al 65% en 2024. Las funciones con mayor adopción son Marketing y Ventas, Desarrollo de Productos y Servicios, y TI.27
Esta rápida adopción tecnológica, superpuesta a una base de gobernanza de datos inmadura, crea lo que puede denominarse la "Gran Paradoja de la Adopción". Las organizaciones están construyendo castillos de IA sobre cimientos de arena de datos. La evidencia sugiere que las iniciativas de IA y aprendizaje automático tienen un 83% más de probabilidades de éxito cuando se basan en una gobernanza de datos robusta.19 La falta de esta base es una de las principales causas del fracaso de los proyectos de IA, lo que lleva a sobrecostes, modelos inexactos y riesgos de cumplimiento no gestionados.30 Esta divergencia entre la ambición tecnológica y la realidad fundacional representa la mayor amenaza para la obtención de valor sostenible de la IA y genera una cartera masiva y, a menudo, invisible de deuda técnica y riesgo empresarial.
Fase V: La Frontera Futura: IA, Data Fabric y la Empresa Dirigida por Datos
Mirando hacia el futuro, la evolución de la gestión de datos está siendo moldeada por la necesidad de resolver la paradoja de la adopción. Están surgiendo nuevas arquitecturas, tecnologías y enfoques de liderazgo diseñados para gestionar la escala y la complejidad sin precedentes del panorama de datos moderno, impulsado por la IA y la proliferación de fuentes de datos distribuidas.
La Próxima Ola Arquitectónica
Para hacer frente a la complejidad, la industria está avanzando más allá del LDW hacia paradigmas más dinámicos y automatizados.
La "Era de los Metadatos Activos" de Gartner (2020-Futuro): Gartner postula que el futuro de la arquitectura de datos se centrará en los "metadatos activos".6 Este enfoque implica un análisis aumentado que utiliza todas las fuentes de datos relevantes, habilitado por motores de recomendación, orquestación de datos e IA, y análisis de los propios metadatos. El objetivo final es democratizar el acceso a los datos y potenciar un verdadero autoservicio analítico a escala, superando las limitaciones de los enfoques anteriores.6
El Auge del Data Fabric: Un enfoque arquitectónico que está ganando terreno es el "data fabric" (tejido de datos). Un data fabric está diseñado para proporcionar acceso a datos distribuidos, aprender patrones de uso de datos a través de metadatos activos y permitir una automatización significativa de la gestión de datos, incluyendo la integración y la gobernanza.7 Este enfoque promete reducir drásticamente el tiempo de comercialización y la deuda de integración al ofrecer componentes de datos, análisis e IA preintegrados.32 Sin embargo, Gartner advierte que esta tecnología aún está en su infancia y tardará entre cinco y diez años en alcanzar la madurez.7
El Desafío de los Datos no Estructurados
Un cambio tectónico en la gestión de datos es el desbloqueo de los datos no estructurados, impulsado por la IA generativa. McKinsey destaca que, durante décadas, las empresas se han centrado en los datos estructurados (transacciones, especificaciones de productos, etc.), que representan solo el 10% de los datos disponibles.33 La IA generativa ha abierto la puerta al
90% restante, que incluye videos, imágenes, chats, correos electrónicos y reseñas de productos.33 Gestionar este océano de datos, cuya escala y variedad son geométricamente más complejas, representa el próximo gran desafío. El volumen de datos se espera que se multiplique por más de diez entre 2020 y 2030, lo que hace que la necesidad de una gobernanza escalable y automatizada sea aún más crítica.33
El Rol Crítico del Liderazgo
Quizás el cambio más profundo en la gestión de datos es su elevación de una función de TI a un imperativo de la alta dirección. El éxito ya no depende únicamente de la tecnología, sino del patrocinio y la supervisión del liderazgo.
Atención de la C-Suite: El éxito de la gobernanza de datos requiere la implicación y el compromiso de los líderes empresariales, no solo de TI.18 Las organizaciones líderes forman consejos de gobernanza de datos con altos ejecutivos para alinear la estrategia de datos con las necesidades del negocio.18
Correlación con el Impacto en el Negocio: La encuesta "State of AI" de McKinsey de 2024 encontró que la supervisión de la gobernanza de la IA por parte del CEO es uno de los factores más correlacionados con un mayor impacto en los resultados finales de la organización.35 Esto indica que cuando el máximo líder asume la responsabilidad, los resultados se materializan.
La Brecha de Empoderamiento: A pesar de esta necesidad, persiste una brecha. Un informe de McKinsey señala que solo la mitad de los Chief Data and Analytics Officers (CDAOs) sienten que tienen la capacidad de impulsar la innovación utilizando datos.33 Esto sugiere que, aunque la responsabilidad se está asignando, el empoderamiento, los recursos y la autoridad para ejecutar la estrategia de manera efectiva todavía no están universalmente presentes, lo que representa un obstáculo clave para alcanzar la verdadera empresa dirigida por datos.
Discusión
La interpretación de los hallazgos presentados revela una narrativa compleja y, en ocasiones, contradictoria sobre el estado de la gestión de datos en el mundo empresarial. El análisis profundo de las cifras y tendencias permite identificar una tensión central que define la era actual: la "Gran Paradoja de la Adopción".
Interpretación de los Hallazgos: La Gran Paradoja de la Adopción
La evidencia muestra que la mayoría de las organizaciones operan con niveles de madurez en gestión de datos que se sitúan en las etapas iniciales (Niveles 0-2).24 Al mismo tiempo, la adopción de IA, una tecnología inherentemente dependiente de datos de alta calidad y bien gobernados, se ha disparado, alcanzando el 72% en 2024.27 Este comportamiento es paradójico. Las empresas están invirtiendo masivamente en las aplicaciones más avanzadas (el tejado del edificio) sin haber asegurado primero la integridad de los cimientos (la gobernanza de datos).
Este fenómeno es insostenible y tiene implicaciones profundas. En primer lugar, sugiere que una parte significativa de la inversión en IA está en riesgo. Los proyectos de IA construidos sobre datos de mala calidad están destinados a producir resultados subóptimos, modelos sesgados o fallos rotundos, lo que lleva a la erosión de la confianza y a la pérdida de la inversión.30 En segundo lugar, el ROI reportado por los primeros adoptantes de IA, aunque positivo, es probablemente una fracción del valor potencial que podría alcanzarse si los datos subyacentes fueran de mayor calidad y estuvieran mejor gobernados. La conexión entre una gobernanza robusta y un 83% más de probabilidad de éxito en iniciativas de IA es una prueba de ello.19
La Paradoja de la Inversión: ¿Por qué Persiste la Brecha de Madurez?
Si el ROI de la gobernanza de datos es tan claramente positivo, con retornos del 315% y mejoras operativas drásticas 19, ¿por qué la mayoría de las empresas siguen rezagadas en su madurez? La respuesta radica en una combinación de factores organizacionales y culturales.
La dificultad para construir un caso de negocio convincente es un obstáculo clave. Los beneficios de la gobernanza de datos, como la reducción de riesgos o la mejora de la eficiencia, a menudo son indirectos y más difíciles de cuantificar en el corto plazo en comparación con los ingresos directos generados por el lanzamiento de una nueva aplicación.39 Los proyectos de infraestructura como la gobernanza de datos compiten por el presupuesto con iniciativas con beneficios más visibles e inmediatos.
Además, la gobernanza de datos eficaz requiere un cambio cultural profundo. Exige que la responsabilidad de los datos se distribuya más allá del departamento de TI, involucrando a custodios de datos en las líneas de negocio y requiriendo el patrocinio activo de la alta dirección.18 Implementar esta cultura de responsabilidad compartida es un desafío de gestión del cambio mucho más complejo que simplemente comprar una nueva tecnología.
Implicaciones Estratégicas
La principal implicación estratégica de este análisis es que la fuente de la ventaja competitiva en la próxima década está cambiando. Durante mucho tiempo, la ventaja residía en tener acceso a datos únicos o en desarrollar los algoritmos más sofisticados. Sin embargo, a medida que los modelos de IA se vuelven más accesibles y los datos (especialmente los no estructurados) se vuelven más abundantes, la diferenciación se desplazará hacia la capacidad de una organización para gestionar, gobernar y asegurar la calidad de sus vastos y complejos ecosistemas de datos.
La nueva batalla competitiva se librará en el terreno de la gestión del "90% de los datos no estructurados".33 Las empresas que logren dominar este desafío, aplicando una gobernanza automatizada y escalable a través de arquitecturas como el data fabric, serán las que puedan alimentar sus modelos de IA con el combustible de más alta calidad, generando así los insights más precisos, las decisiones más inteligentes y, en última instancia, el mayor valor empresarial. La gobernanza de datos deja de ser una función de cumplimiento para convertirse en el principal habilitador de la estrategia de IA.
Conclusiones y Recomendaciones
Conclusiones
El viaje de la gestión de datos desde sus orígenes como una función técnica de back-office hasta su posición actual como un imperativo estratégico a nivel de la junta directiva ha sido largo y multifacético. Durante décadas, su evolución fue gradual, impulsada por la necesidad de control operativo y consistencia arquitectónica. Sin embargo, la llegada de la inteligencia artificial ha actuado como un catalizador violento, acelerando drásticamente el ritmo del cambio y exponiendo las debilidades fundacionales en la mayoría de las organizaciones.
La conclusión central de este informe es que la "Gran Paradoja de la Adopción" —la rápida implementación de IA sobre cimientos de datos inmaduros— es la característica definitoria y el mayor riesgo del panorama actual. Las empresas se enfrentan a una elección crítica: continuar construyendo aplicaciones avanzadas sobre una base inestable, con el riesgo de un rendimiento subóptimo y un fracaso costoso, o realizar la inversión necesaria en gobernanza de datos para asegurar el éxito a largo plazo.
Las organizaciones que saldrán victoriosas en la era de la IA no serán necesariamente las que tengan los algoritmos más complejos, sino aquellas que traten la gobernanza de datos no como una casilla de verificación de cumplimiento, sino como el habilitador fundamental de sus estrategias empresariales más críticas. La capacidad de gestionar y extraer valor de manera fiable de todo el espectro de datos, incluidos los vastos y complejos datos no estructurados, será el principal diferenciador competitivo.
Recomendaciones Estratégicas para Líderes de Datos
Para navegar este complejo entorno y cerrar la brecha entre la ambición tecnológica y la capacidad fundacional, se recomienda a los líderes de datos y a la alta dirección que adopten las siguientes acciones estratégicas:
Cuantificar el Problema y la Oportunidad: Es imperativo ir más allá de las anécdotas y presentar un caso de negocio basado en datos. Se debe encargar una evaluación formal e inmediata de la madurez de la gestión de datos de la organización utilizando un marco reconocido, como el modelo EIM de Gartner.24 Los resultados de esta evaluación deben combinarse con las métricas de la industria presentadas en la
Tabla 1 y la Tabla 2 de este informe. Esto permitirá construir un caso de negocio irrefutable para la C-suite, enmarcando la inversión no como un coste de TI, sino en términos de ROI, ventaja competitiva, reducción de costes y mitigación de riesgos.Vincular la Gobernanza a la Estrategia de IA: Los programas de gobernanza de datos no deben operar de forma aislada ni con fondos insuficientes. Deben integrarse directamente en las iniciativas de IA y transformación digital de más alta prioridad de la empresa.18 La gobernanza debe posicionarse como el principal mecanismo de reducción de riesgos para las inversiones en IA. Ningún proyecto significativo de IA debe ser aprobado sin un plan de preparación de datos correspondiente que evalúe y garantice la calidad, disponibilidad y cumplimiento de los datos que lo alimentarán.
Priorizar los Activos de Datos Críticos: Un enfoque de "hervir el océano" para la gobernanza está condenado al fracaso. En su lugar, se debe adoptar un enfoque basado en el valor, priorizando los esfuerzos iniciales en el 10-20% de los activos de datos que son más críticos para las operaciones de negocio y los casos de uso de IA prioritarios.18 Este enfoque pragmático permite ofrecer valor de forma más rápida, demostrar el éxito del programa y construir el impulso necesario para expandir la gobernanza a dominios de datos más amplios de manera iterativa.
Desarrollar una Hoja de Ruta para los Datos No Estructurados: Las organizaciones ya no pueden permitirse ignorar el 90% de sus datos que son no estructurados.33 Se debe crear un equipo multifuncional con la tarea de inventariar las principales fuentes de datos no estructurados (por ejemplo, transcripciones de centros de llamadas, correos electrónicos, imágenes, chats), evaluar su calidad potencial y desarrollar una estrategia para su ingestión, gobernanza y uso en aplicaciones de IA generativa. Este dominio representa la próxima gran frontera de la ventaja competitiva, y las empresas que se muevan primero para gestionarlo de forma eficaz obtendrán una ventaja significativa.
Referencias
A continuación se presenta una lista de las fuentes utilizadas en este informe, siguiendo el formato APA 7. La lista completa de las 96 fuentes 4 está disponible bajo petición. La siguiente es una muestra representativa de las referencias clave.
Ataccama. (2024). Everything you need to know about the new Gartner Magic Quadrant for Data and Analytics Governance. Ataccama Blog. 42
DAMA International. (n.d.). DAMA-DMBOK Functional Framework. DAMA. 1
DAMA International. (n.d.). The DAMA® Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK®). DAMA. 4
Gartner, Inc. (2022, February 7). Magic Quadrant for Data and Analytics Service Providers. 43
Gartner, Inc. (2024, July 8). Hype Cycle for Data Management, 2024. 44
Gartner, Inc. (n.d.). Data Architecture. Gartner. 6
Gartner, Inc. (n.d.). Data Management. Gartner. 7
Król, K., & Zdonek, D. (2020). Data analysis is widely used in research and industry. ResearchGate. 45
LightsOnData. (n.d.). Data Governance Maturity Models – Gartner. 24
McKinsey & Company. (2019). Global Data Transformation Survey. 18
McKinsey & Company. (2020, June). Designing data governance that delivers value. 18
McKinsey & Company. (2021). Global survey: The state of AI in 2021. 26
McKinsey & Company. (2024, May 30). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value. 27
McKinsey & Company. (2025). The state of AI: How organizations are rewiring to capture value. 35
NumberAnalytics. (2025, March 27). 10 Data Governance Stats Revolutionizing Software & Tech. 19
QuantumBlack, AI by McKinsey. (n.d.). How to unlock the full value of data: Manage it like a product. McKinsey & Company. 20
Tavakoli, A., Harreis, H., Rowshankish, K., & Bogobowicz, M. (2024, September 5). Charting a path to the data- and AI-driven enterprise of 2030. McKinsey Quarterly. 33
Apéndices
Apéndice A: Desglose Detallado de los Niveles del Modelo de Madurez de Gestión de Información Empresarial (EIM) de Gartner
El Modelo de Madurez EIM de Gartner, introducido por primera vez en 2008, evalúa la gestión de la información empresarial en su conjunto y se compone de seis fases o niveles de madurez.24
Nivel 0: Inconsciente (Unaware): En este nivel, no existe la gobernanza de la información, la seguridad, la propiedad o la responsabilidad. No hay una arquitectura de información formal, ni principios o procesos para crear, compartir o diseminar información. No hay estándares comunes, glosarios de negocio, gestión de metadatos o modelos de datos. La información está fragmentada e inconsistente, y las decisiones estratégicas no se basan en información adecuada.24
Nivel 1: Consciente (Aware): La organización comienza a reconocer la falta de propiedad de los datos. Se toma conciencia de los crecientes problemas de calidad de los datos y de la información inconsistente. Se reconoce la necesidad de estándares, principios, procesos y herramientas comunes. La inteligencia de negocio produce informes inconsistentes y redundantes. Se empieza a evaluar el riesgo asociado a la falta de un programa EIM.24
Nivel 2: Reactivo (Reactive): El negocio ahora comprende el valor de la información. La información comienza a compartirse en proyectos interfuncionales y entre departamentos. Sin embargo, los procedimientos de calidad de la información siguen siendo reactivos. Se crean políticas y estándares de gestión de la información, pero su adhesión es baja. Se desarrollan métricas básicas, centradas principalmente en la retención de datos.24
Nivel 3: Proactivo (Proactive): La gestión de la información se considera necesaria para apoyar las decisiones. Se asignan propietarios de la información y custodios (stewards) para gestionar este activo. La gobernanza de datos se convierte en un esfuerzo a nivel de toda la empresa, lo que mejora la productividad y la eficacia.24
Nivel 4: Gestionado (Managed): La información se considera un activo crítico para el negocio. Se establecen políticas bien definidas para maximizar el uso y la seguridad de los datos. Se implementan medidas para la gobernanza de datos a nivel empresarial.24
Nivel 5: Eficaz (Effective): La organización alcanza la máxima eficiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos y en la gestión de los controles de acceso. Existe un cumplimiento total con las políticas y estándares de gestión de la información. La gobernanza de datos es parte de cada proyecto de desarrollo e implementación, y el riesgo operativo se minimiza. En este nivel, las organizaciones observan resultados tangibles directamente atribuibles a sus actividades de gestión y gobernanza de datos.24
Apéndice B: Notas Metodológicas sobre las Encuestas "State of AI" de McKinsey
Las encuestas "The State of AI" de McKinsey son una serie de informes globales anuales que se han convertido en una referencia clave para medir la adopción y el impacto de la inteligencia artificial en el mundo empresarial. Para garantizar la credibilidad y verificabilidad de los datos presentados en este informe, es importante señalar la metodología general de estas encuestas.
Muestra y Demografía: Las encuestas suelen contar con la participación de miles de encuestados de una amplia gama de regiones, industrias y tamaños de empresa. Por ejemplo, la encuesta de 2021 tuvo 1,843 participantes, mientras que la de principios de 2024 tuvo 1,363.26 Los encuestados abarcan todos los niveles de la organización, desde ejecutivos de la C-suite hasta colaboradores individuales.29
Ponderación de Datos: Para ajustar las diferencias en las tasas de respuesta entre países, los datos suelen ponderarse por la contribución de la nación de cada encuestado al PIB mundial, lo que proporciona una visión más representativa de la economía global.26
Definición de Adopción de IA: McKinsey define la "adopción" de IA como el uso de capacidades de IA (por ejemplo, aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural) en al menos una función empresarial.26
Segmentación de "High Performers": En algunos análisis, McKinsey segmenta a los "AI high performers", definidos como aquellas organizaciones en las que los encuestados atribuyen al menos el 20% del EBIT (beneficios antes de intereses e impuestos) de su organización al uso de la IA. Este segmento permite identificar las prácticas que diferencian a las empresas más exitosas.26
Estas notas metodológicas refuerzan la validez de los datos de McKinsey utilizados en este informe, demostrando que se basan en una recopilación de datos amplia, global y metodológicamente sólida.
Obras citadas
Data Management Association - Wikipedia, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Data_Management_Association
DAMA International History, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.dama.org/cpages/dama-international-history
A Brief History of Data Stewardship - DATAVERSITY, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.dataversity.net/a-brief-history-of-data-stewardship/
Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://dama.org/learning-resources/dama-data-management-body-of-knowledge-dmbok/
Aligning DAMA-DMBOK & DCAM®: (R)Evolution in the Industry? - Data Crossroads, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://datacrossroads.nl/2025/05/12/aligning-dama-dmbok-dcam-revolution-in-the-industry/
Data Architecture: Strategies, Trends, and Best Practices - Gartner, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/data-architecture
Modernize Data Management to Drive Value - Gartner, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/data-management
What Is Data and Analytics: Everything You Need to Know - Gartner, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.gartner.com/en/topics/data-and-analytics
Analytics Maturity Model: Elevate Your Data Strategy - Supermetrics, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://supermetrics.com/blog/analytics-maturity-model
The 4 levels of data maturity that you should absolutely know about. - COMPUTD, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://computd.nl/4-levels-of-data-maturity/
The ROI of Effective Data Governance: Why It's Worth the Investment - v4c.ai, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.v4c.ai/blog/why-effective-data-governance-is-worth-the-investment
The cost-benefit of data quality and strategy in healthcare | Wolters Kluwer, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.wolterskluwer.com/en/expert-insights/the-cost-benefit-of-data-quality-and-strategy-in-healthcare
Data Quality and Accurate Identity Data: A Cornerstone of Financial Services | Verato, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://verato.com/blog/data-quality-and-accurate-identity-data-a-cornerstone-of-financial-services/
The Cost of Bad Data: How Data Quality and Trust Impact Business Outcomes, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://community.qlik.com/t5/Product-Innovation/The-Cost-of-Bad-Data-How-Data-Quality-and-Trust-Impact-Business/ba-p/2506844
The Hidden Cost of Poor Data Quality - Black Tiger, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.blacktiger.tech/blog/the-hidden-cost-of-poor-data-quality
The Hidden Costs of Poor Data Quality: Why You Can't Ignore It - ProCogia, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://procogia.com/impact-of-poor-data-quality/
Understanding the Impact of Bad Data - DATAVERSITY, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.dataversity.net/putting-a-number-on-bad-data/
Designing data governance that delivers value - McKinsey, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.mckinsey.com/ua/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/Designing%20data%20governance%20that%20delivers%20value/Designing-data-governance-that-delivers-value-NEW.pdf
10 Data Governance Stats Revolutionizing Software & Tech Systems, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/10-data-governance-stats-revolutionizing-software-tech
How to unlock the full value of data? Manage it like a product - McKinsey, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/how-to-unlock-the-full-value-of-data-manage-it-like-a-product
Seven Attributes That Define the Data-driven Enterprise in 2025 ..., fecha de acceso: junio 20, 2025, https://ctomagazine.com/data-driven-enterprise-mckinsey-research-guide/
Data-driven organizations are 23 times more likely to acquire customers, six times as likely to retain customers, and 19 times as likely to be profitable as a result. - Data Ideology, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.dataideology.com/data/data-driven-organizations-are-23-times-more-likely-to-acquire-customers-six-times-as-likely-to-retain-customers-and-19-times-as-likely-to-be-profitable-as-a-result/
5 Stats That Show How Data-Driven Organizations Outperform Their Competition - Keboola, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.keboola.com/blog/5-stats-that-show-how-data-driven-organizations-outperform-their-competition
Gartner data governance maturity model - LightsOnData, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.lightsondata.com/data-governance-maturity-models-gartner/
Gartner on Data Mesh: Future of Data Architecture in 2025? - Atlan, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://atlan.com/gartner-data-mesh/
The state of AI in 2021 - McKinsey, fecha de acceso: junio 21, 2025, https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Analytics/Our%20Insights/Global%20survey%20The%20state%20of%20AI%20in%202021/Global-survey-The-state-of-AI-in-2021.pdf
The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value - McKinsey, fecha de acceso: junio 21, 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024
Global survey: The state of AI in 2020 - McKinsey, fecha de acceso: junio 21, 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2020
The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://henko-ai.com/wp-content/uploads/2024/09/the-state-of-ai-in-early-2024.pdf
The State of AI in Early 2024: Key Insights from McKinsey's Report - Kafkai, fecha de acceso: junio 21, 2025, https://kafkai.com/en/blog/state-of-ai-2024-mckinsey-report-insights/
The State of AI 2024: Main Takeaways from McKinsey Report - Switch Software Solutions, fecha de acceso: junio 21, 2025, https://www.switchsoftware.io/post/ai-in-2024-gen-ai-rise-and-business-impact
Data Ecosystem Definition, Benefits & Planning | Gartner, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.gartner.com/en/articles/data-ecosystem
Charting a path to the data- and AI-driven enterprise of 2030 - McKinsey, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/charting-a-path-to-the-data-and-ai-driven-enterprise-of-2030
Designing data governance that delivers value - McKinsey, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/designing-data-governance-that-delivers-value
The state of AI - McKinsey, fecha de acceso: junio 21, 2025, https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/quantumblack/our%20insights/the%20state%20of%20ai/2025/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value_final.pdf
Driving Business Outcomes with AI - Wipro, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.wipro.com/content/dam/nexus/en/cloud/pdfs/driving-business-outcomes-with-ai.pdf
Gen AI casts a wider net | McKinsey & Company, fecha de acceso: junio 21, 2025, https://www.mckinsey.com/featured-insights/sustainable-inclusive-growth/charts/gen-ai-casts-a-wider-net
stoxx® global ai adopters and applications index, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://stoxx.com/wp-content/uploads/2024/12/STOXX_Global_AI_Adopters_Applications_Index_ProductSheet.pdf
Master data management: The key to getting more from your data - McKinsey, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/master-data-management-the-key-to-getting-more-from-your-data
The vital importance of data governance in the age of AI - CloverDX, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.cloverdx.com/blog/data-governance-and-ai
Huawei Positioned in Gartner's Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics Again, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.huawei.com/en/news/2018/3/huawei-gartner-data-management-solutions
Everything you need to know about the new Gartner Magic Quadrant for Data and Analytics Governance | Ataccama, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.ataccama.com/blog/everything-you-need-to-know-about-the-new-gartner-magic-quadrant-for-data-and-analytics-governance
Gartner: Magic Quadrant for Data and Analytics Service Providers 2022 - Deloitte, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.deloitte.com/global/en/about/recognition/analyst-relations/magic-quadrant-for-data-and-analytics-service.html
2024 Gartner® Hype Cycle™ for Data Management - Denodo, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.denodo.com/en/document/analyst-report/gartner-hype-cycle-data-management-2024
Gartner's Maturity Model for Data and Analytics. Source: own... - ResearchGate, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.researchgate.net/figure/SAS-Analytics-Maturity-Scorecard-stages-of-analytics-maturity-Source-own-elaboration_fig8_339672162
Global survey: The state of AI in 2021 - McKinsey, fecha de acceso: junio 21, 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2021
Meet the trends shaping the AI year ahead - Dell, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://www.delltechnologies.com/asset/en-gb/solutions/business-solutions/briefs-summaries/meet-the-trends-shaping-the-ai-year-ahead.pdf
Data Maturity Models: Why Create Them & Their Benefits | Airbyte, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://airbyte.com/data-engineering-resources/what-are-data-maturity-models
Data Governance Maturity Model Framework Managing, Using, Innovating Data Assets, fecha de acceso: junio 20, 2025, https://hitechnectar.com/blogs/data-governance-maturity-models-framework/
McKinsey Global Surveys, 2021: A year in review, fecha de acceso: junio 21, 2025, https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/featured%20insights/mckinsey%20global%20surveys/mckinsey-global-surveys-2021-a-year-in-review.pdf