El modelo Delta, desarrollado por Davenport y Harris, es un marco estratégico que fomenta una cultura organizacional basada en datos. Su despliegue considera articular de manera complementaria sus componentes que permite transformar la información en decisiones que generan valor a la organización.
1. Componentes del Modelo Delta
· D (Data): refiere a la calidad, accesibilidad y relevancia de los datos. Las organizaciones con datos confiables pueden construir análisis sólidos. Por ejemplo, el banco BBVA ha invertido en plataformas de gestión de datos que garantizan consistencia y seguridad.
· E (Enterprise) Empleados y capacidades analíticas: implica la integración de datos en toda la organización, evitando silos. Entidades financieras como Banco de Bogotá, la analítica se extiende desde riesgos hasta marketing, generando una visión integral.
· L (Leadership) liderazgo: el liderazgo es fundamental para promover e impulsar una cultura analítica. Los directivos deben promover la toma de decisiones basada en evidencia. En el sector educativo, universidades como PUC de Chile han desarrollado estrategias institucionales de analítica para mejorar la retención estudiantil.
· T (Targets): refiere a la definición clara de objetivos estratégicos que guíen el uso de los datos. En bancos latinoamericanos, los objetivos suelen estar vinculados a la reducción de la morosidad o la personalización de productos financieros.
· A (Analytists): para transformar datos en conocimiento, el talento analítico es esencial. Organizaciones como banco Itaú han creado equipos especializados en ciencia de datos para diseñar modelos predictivos de riesgo crediticio.
Los componentes se integran e manera sistémica: el liderazgo fomenta una visión, sin datos de calidad no se puede gestionar análisis confiable y si talento no se pude generar modelos predictivos confiables.
2. Viabilidad en organizaciones públicas y educativas en América Latina
El modelo Delta en entidades públicas o educativas es totalmente viable y necesario para mejorar los servicios prestados a través de decisiones acertadas sobre la base de conocimiento generado, los desafíos que deben ser considerados son los siguientes:
· Liderazgo: en muchos de los casos se privilegia decisiones políticas sobre lo que se evidencia en la información generada desde los datos. Sin embargo, en algunas organizaciones especialmente educativas privadas muestran avances significativos hacía un liderazgo más orientado a los datos.
· Talento analítico: en América Latina aún persiste una gran brecha de profesionales especializados en analítica y en la formación de carreras que desarrollen estas competencias, sin embargo, las generaciones nativas digitales obligan a una reestructura de los programas de estudios que de a poco están cerrando esta brecha.
· Madurez tecnológica: la desigualdad en Latinoamérica en lo que respecta infraestructura es sensible. Mientras en la ciudad e instituciones financieras cuentan con sistemas robustos, en el área rural y en general en muchas Instituciones educativas públicas o no tienen plataformas o son plataformas básicas con precaria conectividad.
En conclusión, el Modelo Delta puede y debe ser implementado en América Latina, especialmente en la banca, donde la presión competitiva impulsa la adopción de analítica avanzada. en el ámbito educativo y público el éxito dependerá de la voluntad política, la inversión tecnológica y la formación de talento.