Link Search Menu Expand Document

Modelo de Madurez


El Modelo de Madurez es el instrumento metodológico que permitirá medir el grado de avance de la implementación de la Política de Gestión de Datos.

La madurez de la gestión se refiere al grado en que los componentes del MGD-CDMX evolucionan a partir del establecimiento de una línea base, determinada mediante un diagnóstico del estado inicial de la gestión.

¿En qué consiste?

El modelo de madurez medirá el avance en la gestión de datos según los siguientes niveles.

Imagen no fue encontrada

Nivel de madurez inicial:

El Ente de la Administración Pública no tiene definidos los procesos necesarios para mantener las prácticas de gestión de datos. La gestión de datos se caracteriza por ser ad hoc o caótica. Se depende completamente de individuos, con poco o incluso nulo conocimiento de las prácticas de gestión de datos. Hay una calidad variable de los datos, baja previsibilidad de resultados y poca o ninguna repetibilidad de los procesos.

Nivel de madurez repetible:

El Ente de la Administración Pública podría saber dónde existe experiencia a nivel interno en materia de gestión de datos y tiene cierta capacidad para replicar buenas prácticas y éxitos. Existe calidad variable con cierta previsibilidad de los datos. Las personas mejor versadas en datos son asignadas a proyectos críticos para reducir el riesgo y mejorar los resultados.

Nivel de madurez definido:

El Ente de la Administración Pública utiliza un conjunto de procesos definidos que se publican como recomendaciones de uso. Se producen resultados de buena calidad dentro de las tolerancias esperadas la mayor parte del tiempo. Las personas que inicialmente poseían menores conocimientos mejoran sus habilidades y las que destacaban antes logran aún más influencia, consolidándose papeles y roles específicos de gestión.

Nivel de madurez gestionado:

Se utiliza un conjunto de procesos definidos, que se publican para el uso obligatorio. Se producen resultados de buena calidad dentro de las expectativas de tiempo esperadas la mayor parte de los casos. La confiabilidad y la previsibilidad de los resultados, como la capacidad de determinar el progreso, se mejoran significativamente.