La Asociación Argentina de Marketing y Data (DMA), a través de su Comisión de Data Analytics, puso en marcha el primer estudio regional de madurez en el uso de los datos. El relevamiento se desarrolla en conjunto con la Asociación AMDD de Chile y con la colaboración de otras entidades de la región vinculadas a México, Colombia, Perú y Bolivia.

La encuesta convoca a profesionales de toda Latinoamérica y está abierta a participantes de cualquier área. Es anónima, se completa 100% online en cuatro minutos y, al finalizar, entrega un diagnóstico para cada organización. El cuestionario se responde en datamaturity.dma.org.ar.

Brecha entre consenso y práctica

El punto de partida del estudio es una brecha que la entidad describe como conocida: existe acuerdo en que los datos de calidad mejoran las decisiones, pero pocas organizaciones lo logran en la práctica. En ese marco, se citan antecedentes de estudios realizados en Estados Unidos, Canadá, el Reino Unido y Colombia.

Esos estudios señalan que, aun con 2,3 veces más datos que en 2020, uno de cada cuatro ejecutivos asegura no contar con datos suficientes para decidir. A la vez, el 70% ubica a su organización en un nivel inicial o de leve madurez, con herramientas aisladas y poca integración.

En relación con el objetivo del relevamiento regional, Gustavo Saientz, CEO de Resultics y co-líder de la Comisión de Data Analytics de DMA Argentina, afirmó: “Con este estudio queremos saber dónde está parada América Latina”.

Periodicidad y ejes de evaluación

El informe tendrá periodicidad anual. El esquema busca que las organizaciones puedan diagnosticar su situación, compararse con un benchmark regional e identificar brechas por región y sector.

El estudio evalúa seis ejes: integración y disponibilidad de datos (conexión y automatización de fuentes clave); calidad y confiabilidad de la información (confianza en los datos y acceso a indicadores actualizados); cultura data-driven (uso de datos en la gestión y autonomía de los equipos para interpretarlos); decisiones, activación y valor económico (traducción de datos en acciones y resultados medibles); gobernanza, seguridad y privacidad (responsabilidades y prácticas de protección y acceso); y automatización e inteligencia artificial (procesos automatizados y uso de IA sobre datos propios).