[en] The strong, progressive interaction between decision-making processes (DMP) and information technologies has led to breakthroughs in how business is conducted. These developments represent the advent of significant trends for data-driven DMP in terms of increased competitive advantages and business opportunities. However, there is still a gap between technological capabilities and organizational needs due to the fact that the adoption of technology solutions in many companies is faster than their capacity to adapt at the managerial level. Balancing this situation implies a process of self-recognition in which aspects that need to be addressed for the application of better analytical practices must be highlighted. Such evaluation is necessary to embrace more rigorously the use of data and analytics insights within organizations attempting to become information-driven companies. This thesis presents an evaluation methodology that is based on the foundations of maturity models and provides a framework for assessing and ranking the level of organizations' proficiency regarding their information-driven DMP. In this vein, the "Circumplex Hierarchical Representation of Organization Maturity Assessment" (CHROMA) model and its variant, "Simplified Holistic Approach to DMP Evaluation" (SHADE), which is applied to small and medium-sized enterprises (SMEs), provide a novel and holistic approach that embraces the most relevant aspects at the technological and management level to make more objective and better supported decisions. In this respect, the key factors that influence making better-informed decisions are grouped into 5 dimensions: data availability, data quality, data analysis & insights, information use, and decision-making. Both the CHROMA model with its 5X5X5 structure (5 dimensions subdivided into 5 attributes, each classifiable into 5 proficiency levels) and its SHADE variant with a 5X3X5 structure, were conceived to be applied in an organized and systematic way in accordance with this structure in order to characterize the organization's use of information in DMPs from an uninitiated stage to a completely embedded one. In this sense, its application consists of a methodology that involves interviewing key company personnel plus a brief web questionnaire, and the subsequent evaluation of the dimensions and attributes of the model. Both models were tested in a field study campaign in six family-run SMEs, which were deployed in two blocks. In the first block, three SMEs were analyzed through the application of the CHROMA model. In the second block, the SHADE version of the CHROMA model was applied to the other three SMEs that collaborated with the study. This field study campaign was very significant in terms of reaching a deeper understanding of the extent to which organizations are supporting their decisions with information obtained from data analysis and their willingness to improve accordingly. The findings indicate that, overall, data quality problems are the biggest challenge facing organizations. Moreover, data analysis remains limited, reactive and timid, is mainly focused on senior management and middle managers, and is very scarce at operational levels. Despite this, the findings in the "decision-making" dimension demonstrate that these organizations have, to some extent, been able to leverage their available data to support their decisions. These results confirm that both models are useful for collecting relevant and firsthand information through a close and personalized treatment to consequently identify strengths and weaknesses of specific aspects, thus providing a broader view that leads companies to prioritize improvement actions that could have a meaningful impact on the success and growth of the organization.

[es] La fuerte y progresiva interacción existente entre el proceso de toma de decisiones (DMP) y las tecnologías de información (IT) ha conllevado a un gran avance que ha repercutido en la forma en que los negocios son conducidos. Estos avances han representado el advenimiento de tendencias significativas para el DMP impulsado por datos en términos de mayores ventajas competitivas y oportunidades de negocio. Sin embargo, existe aún una brecha entre las capacidades tecnológicas y las necesidades de la organización debido a que la adopción de soluciones tecnológicas conducidas por datos en muchas compañías es más rápida que su capacidad de adaptarse a nivel gerencial. Equilibrar este desbalance implica un proceso de auto-reconocimiento donde sean resaltados los aspectos que requieren ser atendidos para la aplicación de mejores prácticas analíticas. Tal evaluación es necesaria dentro de las organizaciones que intentan dar un uso más riguroso a sus datos y conocimientos analíticos para convertirse en compañías impulsadas por información. Esta tesis presenta una metodología de evaluación que basada en los fundamentos de los modelos de madurez proporciona un marco para evaluar y categorizar el nivel de competencia de las organizaciones en el DMP impulsado por información. En tal sentido, el modelo "Circumplex Hierarchical Representation of OrganizationMaturity Assessment" (CHROMA) y su variante "SimplifiedHolistic Approach to DMP Evaluation" (SHADE) para pequeñas y medianas empresas, ofrecen un enfoque novedoso y holístico que abarca los aspectos más relevantes a nivel tecnológico y de gestión para tomar decisiones más objetivas y mejor soportadas, en orden de hacer frente a esta situación. Al respecto, estos factores que influyen en la toma de decisiones mejor informada son agrupados en 5 dimensiones: disponibilidad de datos, calidad de datos, análisis de datos e insights, uso de la información y toma de decisiones. Tanto el modelo CHROMA con su estructura 5£5£5 (5 dimensiones subdivididas en 5 atributos clasificables en 5 niveles de aptitud) como su variante SHADE de estructura 5£3£5, fueron concebidos para ser aplicados de una forma estructurada y sistemática en concordancia con dicha estructura, en orden de caracterizar el uso de la información en el DMP de la organización desde una etapa no iniciada a una completamente embebida. En este orden de ideas, su aplicación consiste de una metodología que involucra realizar entrevistas a personal clave de la compañía más un breve cuestionario web, y la posterior evaluación de las dimensiones y atributos del modelo. Ambos modelos fueron probados en una campaña de estudios de campo en seis empresas familiares pymes, los cuales fueron desplegados en dos bloques. En el primer bloque, fueron analizadas tres pymes a través de la aplicación del modelo CHROMA. En el segundo bloque, se procedió a aplicar el modelo SHADE de CHROMA a las otras tres pymes que colaboraron con el estudio. Esta campaña de estudios de campo resultó muy significativa en términos de alcanzar una comprensión más profunda del grado en el cual las organizaciones están tomando decisiones impulsadas en la información resultante del análisis de datos y su disposición a mejorar en consecuencia. Los hallazgos señalan que, en términos generales, los problemas de calidad de datos constituyen el mayor desafío al que se enfrentan las organizaciones. Asimismo, el análisis de datos continúa siendo limitado, reactivo y poco audaz, principalmente concentrado en la alta gerencia y mandos intermedios, siendo muy escaso a niveles operativos. A pesar de esto, los hallazgos en la dimensión "toma de decisiones" demuestran que estas organizaciones, en cierta medida, han logrado aprovechar sus datos disponibles para soportar sus decisiones. Los resultados confirman que ambos modelos son útiles para recolectar información relevante y de primera mano a través de un trato cercano y personalizado para consecuentemente identificar fortalezas y debilidades de aspectos específicos, proporcionando así una visión más amplia que conduzca a las compañías a priorizar acciones de mejora, que podrían significar el éxito y crecimiento de la organización.