Capa de métricas una única fuente de verdad para todas las definiciones de KPI

Una única fuente de verdad para todas las definiciones de KPI

¡Aprende por qué implementar una capa de métricas hará que la recopilación de información basada en datos sea mucho más sólida en tu organización!

La capa de métricas es un marco de trabajo que capacita a las organizaciones a desbloquear información valiosa y promover la toma de decisiones basada en datos, al consolidar, analizar y visualizar los indicadores clave de rendimiento de manera unificada e intuitiva.

En este artículo, exploraremos la importancia de la capa de métricas, sus beneficios, las principales diferencias en comparación con la capa semántica y los requisitos para una implementación exitosa.

¿Qué es la capa de métricas?

Una capa de métricas (también conocida como el almacén de métricas o BI sin cabeza) es un marco de trabajo para estandarizar las métricas, es decir, centralizar cómo una empresa calcula sus métricas. Se puede considerar como la única fuente de verdad cuando se trata de definir KPIs (o métricas, usaremos estos términos indistintamente) utilizados dentro de la organización.

💡 Dato curioso adicional: En caso de que te lo estés preguntando, el término “BI sin cabeza” proviene del hecho de que estas soluciones permiten que varias herramientas de BI se conecten a una API para acceder a las métricas. En consecuencia, proporcionan la flexibilidad de cambiar las herramientas mientras se mantiene la integridad de las definiciones de métricas.

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En esencia, el concepto de capa de métricas no es del todo desconocido. Por ejemplo, ya almacenas el código de un proyecto en un repositorio centralizado, versionado con Git. De manera similar, el almacén de datos o el lago de datos de la organización sirve como la única fuente de verdad para todos los datos. Analogamente, la capa de métricas funciona como la única fuente de verdad para las definiciones de todos los KPIs utilizados dentro de la organización.

Como se ilustra en el siguiente esquema, la capa de métricas debe residir entre el almacén de datos (o la fuente de datos en un sentido más amplio) y todas las aplicaciones relevantes (como paneles de control, informes, modelos de IA, etc.) que consumen estas métricas.

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