Una de las piezas clave que, por su importancia estratégica, deben tomarse en consideración a la hora de constituir un cuadro de mando táctico, es la disponibilidad de las fuentes origen de datos. Asegurar esta disponibilidad supone que no debería haber datos de entrada manual que no puedan ser automatizados en el cuadro de mando.
Para ello es importante identificar los datos que serán miembros de la formulación de los KPIs, y que la granularidad de los mismos esté, preferentemente, al mismo nivel o a niveles inferiores de agregación que las perspectivas definidas.
A la hora de definir los KPIs es necesario que esté claro:
- Su origen: de dónde viene cada componente (Saab, CRM, etc.), es decir, de dónde se extrae su fórmula. Hay que identificar los datos que conforman la ecuación que define a cada indicador.
- La fiabilidad que aportan: que se apoya en la consistencia de los datos y será decisiva en el momento de empezar a obtener resultados.
- La calidad de los mismos: para lo cual, en base a nuestra experiencia, es necesario desarrollar los siguientes procesos, que son la clave del éxito o la causa del fracaso si no se llevan a cabo correctamente y en su debido momento. Es imprescindible contar con:
Auditoría de la calidad de los datos: es el proceso de análisis y perfilado de los datos. Se plantea durante la fase de análisis para asegurar que se tienen identificados los problemas de calidad desde el inicio y, al mismo tiempo, se pone en marcha un plan para asegurar la mejora de la calidad antes del test de usuario.
Enriquecimiento y matching: hace referencia a la implementación de las reglas de limpieza y estandarización definidas (detectando duplicados e irregularidades y evitando su aparición posterior).
Trazabilidad de ciclo de vida de los datos: consiste en el seguimiento desde la fuente origen hasta la explotación de los mismos y obteniendo una panorámica que permite tanto un conocimiento global del desarrollo del dato como una visión en detalle, encuadrada en el enfoque único de la organización.
Monitorización de las métricas de calidad de los datos: se debe definir como se medirá su nivel de calidad y su umbral de aceptación de calidad. No sólo es importante trabajar con unos estándares, sino poder controlar que los niveles que se exigen se mantienen en el tiempo para, en el momento de detectarse que esto no es así, poder actuar para poner solución a esas casuísticas de calidad de datos para evitar su impacto en los resultados y minimizar el riesgo.
Integración e integridad de la información: basada en el dato único, consolidado a nivel corporativo desde cualquier perspectiva de análisis.
Así, finalmente, se puede garantizar que la información contenida en el cuadro de mando se presente a los usuarios que la requieran, en el momento que la necesiten, y en el formato que más les convenga, transmitiendo confianza en la fiabilidad de la misma.
La calidad, origen y fiabilidad del dato están íntimamente relacionados con la argumentación y legitimidad, permitiendo alcanzar niveles de detalle que hacen posible legitimar un resultado facilitando, al mismo tiempo, su comprensión en mayor medida.
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