KPI Data Analytics: qué métricas se deben medir

Uno de los elementos más importantes en la era digital para el éxito de una industria es el manejo y control de datos, ya que de estos se pueden tomar decisiones empresariales que determinan la dirección de una organización, y sobre todo, permite un análisis para descubrir oportunidades de mejora. 

Una buena forma de mantener la eficiencia en esta lectura de información mediante el uso de los indicadores clave de rendimiento o KPI, pues ayudan a tener una visión clara de la manera en que se están desempeñando los equipos de trabajo enfocados en este rubro e identificar nuevas estrategias.

En este artículo vamos a conocer cuáles son los KPI principales que se deben tomar en consideración para el análisis de datos y por qué es importante contar con una solución que responda de manera efectiva a estos procesos. 

Los KPI principales que debes medir

Los datos son la clave de cada organización y los equipos que se están encargando de la gestión tienen un desafío por delante. Ante los avances tecnológicos, el uso de herramientas empresariales puede definir un antes y un después.

Sin embargo, antes de comprender cómo estas soluciones pueden ayudar a una empresa es importante comprender cuáles son los principales KPI que debes tomar en cuenta, a fin de que exista claridad en el equipo de trabajo con respecto a la información recopilada y sus posteriores análisis. 

KPI para análisis de datos

Entre los KPI más importantes tenemos los siguientes, cada uno orientado a los diferentes grupos como analistas, ingenieros y científicos de datos.

1. Insights generados en el mes

Un primer indicador clave de rendimiento lo encontramos en los descubrimientos o comportamientos de los datos que se van desarrollando, lo cual muestra la eficacia que tiene tu equipo de trabajo para identificar y comprender patrones.

A medida de insights a lo largo del mes, será más sencillo elaborar predicciones y efectuar recomendaciones para responder a los desafíos que se tienen delante con la información obtenida.

2. La cantidad de veces que se usan los datos para tomar decisiones

Las personas que están encargadas de tomar decisiones deben utilizar siempre los datos que se van obteniendo, analizando y clasificando; de esta forma son mucho más inteligentes y óptimas.

Este KPI nos permite verificar que sea constante la lectura de la información y no ocasional, ya que esta última probablemente arroje resultados más bajos de eficiencia, y sea perjudicial para una industria. 

3. Precisión en las predicciones realizadas

Un objetivo fundamental del análisis de datos es la capacidad de predecir tendencias y comportamientos futuros de un mercado, por lo que debe ser considerado esencial como lectura para el indicador de rendimiento.

La manera más sencilla es rastrear la precisión de estos para asegurarse que el equipo de trabajo está proporcionando conocimientos valiosos para la industria y que existe una mejora constante.

4. Tiempo en que el equipo de trabajo genera resultados

Con el mercado agitado en el que nos encontramos actualmente, la diligencia es un elemento clave, aunque también lo es la precisión. Cuanto más rápido se puedan generar resultados de los análisis de datos, mejor competitividad existirá.

‘Rápido y preciso’, es la respuesta correcta para brindar el mejor valor a una industria. 

KPI para ingeniería de datos

Ahora veremos qué ocurre en el caso del equipo de ingeniería de datos y los KPI que se deben medir:

1. Tiempo de actividad para flujos de datos

Este indicador clave de rendimiento puede señalar la eficacia del equipo de ingeniería de datos, y la manera más sencilla es leer el tiempo de actividad que se va desarrollando.

Si existe mucho tiempo es más probable que reduzcas las interrupciones en el flujo de datos de tu empresa al mínimo. 

2. Errores ocurridos en el mes

Aquí se puede tener un dato preciso sobre la cantidad de errores que se cometen durante el transcurso de un mes. La manera es simple; a menor cantidad de errores e incidentes más efectivo está siendo la estrategia. 

3. Tiempo de respuesta frente a los errores

Este KPI nos puede ayudar a conocer el tiempo que tiene el equipo de trabajo frente a las incidencias que ocurren durante un ciclo de trabajo. Es la forma en que se logran resolver los problemas y el tiempo empleado para ello.

Entre más rápido se consigue responder menos tiempo de inactividad existe dentro de la organización, lo que es un buen indicador para el éxito de tu negocio. 

4. Tasa de éxito en producción

Los datos permiten también implementar estrategias para el área de producción, ya que pueden ayudar a ahorrar tiempo para reducir la cantidad de trabajo manual gracias a las automatizaciones.

5. Número de cambios entregados por mes

Aquí podemos hacer una lectura para revisar la actividad del equipo de ingeniería de datos, si hay muchos cambios o nuevas características mayor será la probabilidad de mejorar el flujo de datos, lo que siempre tiene beneficios para cualquier tipo de industria. 

KPI para ciencia de datos

Finalmente, tenemos algunos puntos que debes considerar para los indicadores clave de rendimiento en el área de ciencia de datos:

1. Modelos desarrollados por mes

La productividad del equipo de ciencia de datos está determinada por la cantidad de modelos que se desarrollan a lo largo de un mes. Este KPI muestra la eficiencia del equipo, a mayor número es mucho mejor por los tiempos de actividad.

2. Precisión en las predicciones

Como ocurre con los analistas de datos, la tasa de precisión indica que los modelos que han estado utilizando son efectivos para resolver cualquier tipo de problema que surja dentro de la industria. 

3. Problemas resueltos por los modelos

La resolución de problemas se mide en este KPI;  tiene que ver con la efectividad que tiene la ciencia de datos para responder a las problemáticas. Un número alto de casos positivos señala que los modelos están proporcionando datos y conocimientos útiles. 

4. Proyectos en tiempo y forma

Este KPI permite medir si un equipo es eficiente y efectivo en la gestión de proyectos, pues un alto porcentaje de proyectos en el horario previsto indica que estamos haciendo un buen trabajo. 

Importancia de los KPI en eL análisis de datos

Al ser métricas específicas y medibles se puede rastrear el desempeño, calidad e impacto que tienen los datos dentro de cualquier tipo de empresa, a fin de poder usarse para gestionar de manera óptima estos y tomar mejores decisiones.

Su objetivo primordial es brindar información procesable para que las empresas puedan mejorar sus operaciones y alcanzar las metas de manera mucho más sencilla. Es así que los KPI fungen como herramientas vitales para este propósito.

Entre las razones que los hacen cruciales podemos señalar las siguientes:

• Alineación estratégica: los KPI aseguran que las actividades se alineen con los objetivos de la empresa.
• Medición objetiva y responsabilidad: brindan una base objetiva para medir el desempeño de gestión y análisis de datos.
• Identificación de áreas de mejora: resalta las brechas de desempeño a fin de iniciar acciones correctivas.
• Optimización de recursos: se puede identificar en dónde se asignan los recursos para eficientar procesos.
• Mejora en la toma de decisiones: cuando se conocen los datos y se tiene un análisis adecuado se pueden efectuar mejores respuestas ante cualquier evento. 
• Aumento de la calidad de los datos: ayudan a las industrias a mantener siempre información de primer nivel. 
• Gestión de riesgos: permiten rastrear el cumplimiento de los requisitos y reglas relacionadas con la información a fin de mantener siempre una regulación vigente. 
• Ventaja competitiva: cuando una empresa adopta una estrategia de análisis de datos puede obtener fácilmente una ventaja competitiva en el mercado. 
• Satisfacción del cliente: algunos de los KPI pueden impactar de forma directa o indirecta en la satisfacción de nuestros principales consumidores. 

Finalmente, los KPIs ofrecen una manera sencilla para comprender y mejorar la gestión de los datos dentro de cualquier tipo de negocio, y son esenciales para garantizar que la estrategia sea efectiva y esté alineada con los objetivos de una organización. 

Una solución a la medida para el análisis de datos

La importancia de contar con una solución empresarial es definitiva. En este caso Analytics, Data and BI de London Consulting Group, que está enfocado en la analítica de datos a través de distintas tecnologías para potenciar los procesos. 

La solución de London Consulting Group es la ideal para cualquier industria, ya que su objetivo es el análisis exhaustivo para que los colaboradores de una empresa sepan manejar correctamente las herramientas para eficientar el análisis mencionado. 

El objetivo es simple, tener la posibilidad de emitir informes personalizados que faciliten la medición precisa de toda la información que va entrando, y que todos los equipos tengan los datos siempre en tiempo real. 

Además, la apuesta clara por el uso de datos confiables es siempre una prioridad, para que tengan los negocios la posibilidad de impulsar sus análisis y acciones para obtenerlos y trabajar con ellos. 

Con London Consulting Group, la implementación de KPIs es un proceso sencillo y brindará a una organización la capacidad de incrementar su eficiencia y productividad, lo que los convierte en el aliado estratégico perfecto.

Conclusión

Los KPIs para el análisis de datos en una industria son muy importantes ya que nos permiten conocer las métricas de todos los procesos que se van desarrollando y ver en dónde se puede mejorar la manera de llevarlo a cabo.

Si una empresa desea alcanzar la competitividad en un mercado, es necesario medir todo el tiempo los resultados. Implementar estrategias sin la capacidad de verificar su eficacia es un esfuerzo desperdiciado.

Aunque el proyecto no es sencillo, la ayuda de aliados como London Consulting Group puede facilitar el proceso, permitiendo una implementación exitosa de manera más eficiente.