¿Cómo la capa de métricas potencia el análisis avanzado?
En medio del creciente entusiasmo en torno al análisis de datos avanzado impulsado por la IA, un componente fundamental a menudo pasa desapercibido: la capa de métricas. Este elemento crítico es donde las métricas se definen y gestionan meticulosamente, transformando las señales de datos brutos en conocimientos significativos y accionables. A pesar de su creciente importancia para un análisis eficaz, el proceso de creación de métricas con frecuencia recibe una atención insuficiente dentro de los marcos más amplios de inteligencia de negocios (BI), lo que lleva a muchas empresas a malinterpretar su papel fundamental.
En esencia, una métrica traduce una idea conceptual en algo cuantificable y medible. Las métricas proporcionan el marco esencial que permite a las partes interesadas rastrear cambios, identificar patrones y evaluar mejoras o degradaciones. Sin la conversión de datos brutos en métricas claramente definidas, las organizaciones carecen de los medios para medir el rendimiento de manera efectiva. Los términos “capa de métricas”, “creación de métricas”, “almacén de métricas”, “plataforma de métricas” o incluso “BI sin cabeza” se refieren a este concepto unificado de crear, gestionar, definir, hacer cumplir y entregar estas mediciones cruciales. Este conjunto de mejores prácticas, características y herramientas reside estratégicamente entre las fuentes de datos brutos de una organización y las aplicaciones que consumen estos datos para ofrecer información.
Una capa de métricas robusta sirve como la fuente única de verdad para todas las métricas en los diversos paneles, informes y aplicaciones de una organización. Almacena meticulosamente información sobre cómo calcular cada métrica y los atributos específicos necesarios para evaluar los indicadores clave de rendimiento (KPIs), de manera muy similar a un repositorio de datos para datos o GitHub para código. Cuando un usuario solicita una métrica, la capa traduce esta solicitud en una consulta SQL precisa, la ejecuta y luego devuelve la métrica consistente. Crucialmente, define métricas clave, aclara lo que representan los datos subyacentes (por ejemplo, si un aumento es favorable o negativo) e ilustra cómo se interrelacionan varias métricas. Según Gartner, pionero en la identificación de este caso de uso crucial, la creación de métricas “permite a las organizaciones conectarse a los datos, preparar los datos y definir métricas estandarizadas que se pueden compartir en toda la organización”. Christina Obry, gerente de producto en Tableau, coincide, explicando que “Una capa de métricas permite a una organización estandarizar sus métricas y cómo se calculan. Construye una fuente única de verdad para todas las definiciones de métricas o KPI para todas las fuentes de datos en la organización.”
Gartner considera que una capa de métricas sólida es un componente obligatorio para cualquier plataforma de BI moderna, afirmando que sin ella, las soluciones de BI luchan por ofrecer inteligencia de negocios verdaderamente útil. Las empresas de hoy están inundadas con vastas cantidades de datos, a menudo gestionados por una multitud de herramientas que, a su vez, generan métricas inconsistentes. Incluso las métricas aparentemente sencillas pueden volverse confusas, con diferentes herramientas produciendo mediciones contradictorias. Avi Perez, CTO y cofundador de Pyramid Analytics, enfatiza que “Las organizaciones maduras entienden la necesidad de un protocolo que asegure que las fórmulas se calculen de manera consistente, maximizando su utilidad para los usuarios en todos los departamentos. No promueven el autoservicio a expensas de una fuente única de verdad, y buscan mecanismos para estandarizar las métricas”. Los datos solo generan valor cuando se transforman en conocimientos accionables, y estos conocimientos deben llegar a los tomadores de decisiones con el contexto correcto. Una capa de métricas facilita la creación de un glosario universal de métricas, empoderando a cada parte interesada del negocio para tomar decisiones informadas.
La ausencia de una capa de métricas gestionada universalmente plantea riesgos significativos. Considere la sencilla tarea de contar los “usuarios activos” para una aplicación. Sin una definición centralizada, los departamentos podrían medir esto de manera diferente: ¿semanalmente, mensualmente o anualmente? ¿Cuánto tiempo puede estar inactivo un usuario antes de que ya no se le considere “activo”? ¿Cómo se deben segmentar geográficamente? Tales lagunas definitorias conducen a la pérdida de tiempo, la erosión de la confianza en los datos y una confusión generalizada. Los departamentos pueden desalinearse, midiendo la misma métrica de manera diferente, lo que en una era de toma de decisiones basada en datos, puede llevar a elecciones dañinamente erróneas. Rectificar estas inconsistencias se convierte en una pesadilla, ya que están dispersas en varias fuentes de datos, herramientas de análisis y consultas personalizadas, proliferando cada vez que se reutilizan sin supervisión. Chris Nguyen, analista de BI en Keller Williams Realty International, advierte contra la ineficiencia de definir la lógica de negocio para las métricas repetidamente en múltiples paneles y herramientas de BI. Si la lógica cambia, el riesgo de definiciones desactualizadas o ligeramente erróneas aumenta, lo que podría llevar a malas decisiones. Una capa de métricas centralizada resuelve esto definiendo y almacenando métricas en una única ubicación, asegurando una lógica consistente en toda la organización.
Además de abordar la necesidad crítica de consistencia, una capa de métricas centralizada ofrece numerosos beneficios. Fomenta una mayor confianza en los datos debido a la uniformidad de las métricas utilizadas en toda la organización, al mismo tiempo que mejora la accesibilidad para los usuarios de línea de negocio que pueden no ser expertos en datos. Este enfoque centralizado también mejora la escalabilidad de la lógica de negocio en toda la empresa, lo que lleva a tiempos más cortos para obtener información y permite actualizaciones en tiempo real. Además, mejora significativamente la adaptabilidad de una organización a las necesidades cambiantes del negocio. Como destaca el consultor de TI Sean Michael Kerner, “los almacenes de métricas proporcionan una forma consistente para que las organizaciones usen y reutilicen las definiciones y cálculos de métricas en diferentes herramientas y equipos de datos”. Esta transparencia permite a todos inspeccionar las definiciones de métricas, lo que refuerza aún más la confianza.
La integración de la gestión centralizada de métricas con la arquitectura de datos moderna simplifica el proceso de actualización de definiciones a medida que cambian los requisitos comerciales, propagando estas actualizaciones sin problemas por toda la organización. Esto fomenta tanto la escalabilidad como la colaboración, asegurando que toda la organización hable un “lenguaje” de datos común sin malentendidos. Los almacenes de métricas también están diseñados para integrarse de forma nativa con API abiertas, lo que permite que las métricas se muestren directamente dentro de los flujos de trabajo y las aplicaciones donde los usuarios de negocios más las necesitan. La infraestructura subyacente de BI sin cabeza permite actualizaciones en tiempo real y casi en tiempo real, manteniendo la toma de decisiones relevante y bien informada. Además, una capa de métricas es una bendición para los ingenieros de software. Al traducir las definiciones de métricas a código, fomenta la adhesión a las mejores prácticas establecidas, como el control de versiones, el seguimiento y el principio “no te repitas” (DRY), lo que en última instancia aumenta la eficiencia y reduce el trabajo redundante.
En última instancia, la creación de métricas robustas es el pegamento esencial que une las soluciones avanzadas de BI. Sin esta capacidad crucial, los datos languidecerían sin usar, las métricas divergirían en toda la organización, los equipos lucharían por coordinarse y los conocimientos valiosos llegarían demasiado tarde, si es que llegaban.