Un KPI de datos debe estar conectado con un objetivo empresarial porque siempre se vió que los indicadores relacionados con datos estuvieron principalmente en manos de los equipos de tecnología. Cantidad de registros, tiempos de respuesta, disponibilidad de servidores o errores de procesos eran métricas habituales. Pero hoy los datos participan directamente en decisiones comerciales, financieras, operativas y estratégicas. Además, son la materia prima de proyectos de analítica e inteligencia artificial.
Por eso, la alta gerencia necesita una nueva perspectiva, no se trata de medir todos los datos, sino de identificar los indicadores que demuestran si los datos están generando valor, reduciendo riesgos y respaldando las decisiones del negocio.
¿Por qué la alta gerencia debe medir los datos?
Un dato puede tener excelentes características técnicas y, aun así, no aportar valor al negocio. Para un CEO o director ejecutivo, saber que una base de datos tiene millones de registros es mucho menos relevante que conocer cuánto de esa información es confiable, cuánto cuesta mantenerla y qué decisiones estratégicas dependen de ella.
Los marcos oficiales de calidad de datos destacan que la calidad debe evaluarse según el propósito para el cual la información será utilizada. Entre las dimensiones habituales se encuentran exactitud, completitud, unicidad, consistencia, oportunidad y validez.
1. Índice de calidad de datos
Este debería ser uno de los indicadores principales. Puede construirse combinando dimensiones como:
- Exactitud.
- Completitud.
- Consistencia.
- Unicidad.
- Validez.
- Oportunidad.
Por ejemplo, una empresa podría establecer un índice general de calidad del 94% para sus datos críticos. Sin embargo, recomendamos evitar un único número sin contexto. La dirección debería poder conocer también qué áreas, procesos o activos están deteriorando ese resultado.
El Government Data Quality Framework recomienda medir las dimensiones de calidad de forma periódica y establecer reglas que permitan determinar cuándo un conjunto de datos deja de cumplir el estándar requerido.
2. Porcentaje de datos críticos confiables
No todos los datos tienen la misma importancia. Un correo electrónico incorrecto puede afectar una campaña. Un dato financiero incorrecto puede afectar una decisión de inversión. Por eso, recomendamos identificar los datos críticos para el negocio y medir qué porcentaje cumple los estándares establecidos.
Fórmula propuesta:
Datos críticos conformes / Total de datos críticos × 100
Este KPI permite pasar de una visión genérica de calidad a una perspectiva directamente relacionada con el riesgo empresarial.
3. Costo de la mala calidad de datos
Este es uno de los KPIs que más debería interesar a la alta gerencia. ¿Cuánto dinero estás perdiendo por:
- Registros duplicados?
- Correcciones manuales?
- Reportes que deben rehacerse?
- Oportunidades comerciales perdidas?
- Errores de facturación?
- Integraciones defectuosas?
- Información incorrecta para tomar decisiones?
Una fórmula inicial puede ser:
Costo de mala calidad = horas de corrección + reprocesos + pérdidas comerciales + costos tecnológicos + impacto de incidentes
No necesitamos una cifra perfecta desde el primer día. Lo importante es empezar a convertir un problema invisible en una variable financiera.
4. Tiempo para detectar y resolver problemas de datos
Dos métricas especialmente útiles son:
- MTTD — Mean Time to Detect: tiempo promedio necesario para detectar un problema.
- MTTR — Mean Time to Resolve: tiempo promedio necesario para solucionarlo.
Si una organización tarda tres días en detectar un problema que afecta un dashboard ejecutivo y otros cinco en corregirlo, el problema no es solamente técnico. Puede estar afectando decisiones durante ocho días. Los marcos actuales de calidad de datos recomiendan establecer objetivos, medir el desempeño y priorizar los problemas según su impacto sobre el propósito del activo de datos.
5. Disponibilidad y oportunidad de los datos
La información correcta puede perder valor si llega demasiado tarde. Por ejemplo, un reporte financiero mensual puede requerir datos disponibles antes del cierre. Un sistema de logística puede necesitar información prácticamente en tiempo real. Por eso, la alta gerencia debería conocer el porcentaje de datos disponibles dentro del tiempo requerido por el negocio. Este indicador conecta directamente la calidad de datos con la velocidad de decisión.
6. Valor generado por los datos
Aquí encontramos uno de los KPIs más estratégicos. No basta con saber cuánto cuesta administrar los datos. Necesitamos saber cuánto valor producen. Algunos ejemplos:
- Ingresos generados mediante análisis de datos.
- Ahorros derivados de automatización.
- Reducción de costos operativos.
- Incremento de conversión mediante segmentación.
- Reducción de fraude.
- Tiempo ahorrado en procesos.
- ROI de proyectos de analítica.
Una organización madura debería poder conectar determinadas iniciativas de datos con resultados empresariales medibles.
7. Porcentaje de decisiones respaldadas por datos confiables
Este indicador puede ser especialmente interesante para un comité ejecutivo. La pregunta es sencilla:
¿Qué porcentaje de las decisiones estratégicas se toman utilizando información validada, trazable y con responsables definidos?
Esto transforma el concepto de data-driven company en algo medible.
8. Incidentes relacionados con datos
La dirección también debería conocer cuántos incidentes relacionados con información se producen y cuál es su impacto. Podemos medir:
- Número de incidentes.
- Severidad.
- Tiempo de resolución.
- Procesos afectados.
- Usuarios afectados.
- Costo estimado.
- Reincidencia.
La tendencia es incluso más importante que el número absoluto. Si los incidentes aumentan durante varios periodos, existe una señal de que el problema puede estar en la arquitectura, los procesos o el gobierno de datos.
Tu dashboard no necesita 50 KPIs
Como líderes de un equipo especializado en data, recomendamos evitar un error frecuente y es convertir el dashboard ejecutivo en un inventario interminable de métricas. La alta gerencia necesita pocos indicadores, pero relevantes. Un tablero inicial podría concentrarse en seis dimensiones:
| Dimensión | KPI ejecutivo |
|---|---|
| Calidad | Índice de calidad de datos |
| Riesgo | Incidentes críticos |
| Eficiencia | Costo de mala calidad |
| Velocidad | MTTD / MTTR |
| Disponibilidad | Datos disponibles a tiempo |
| Valor | ROI de iniciativas de datos |
La clave está en establecer objetivos, umbrales y responsables para cada indicador.
De medir datos a gobernar el negocio
Los KPIs de datos no deberían existir únicamente para el equipo de tecnología. Cuando la dirección comprende cómo la calidad, disponibilidad y confiabilidad de los datos afectan ingresos, costos, riesgos y decisiones, data management deja de ser una función técnica y se convierte en una capacidad estratégica.
En DBA Experts creemos que medir los datos correctamente es el primer paso para gobernarlos mejor. Y gobernarlos mejor permite convertirlos en un activo empresarial capaz de generar valor.
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Referencias bibliográficas
- Government Digital Service — GOV.UK. The Government Data Quality Framework. Marco oficial sobre principios, ciclo de vida y dimensiones para medir la calidad de los datos.
Government Data Quality Framework - Government Data Quality Hub — GOV.UK. Data quality issues framework. Guía oficial para establecer reglas, objetivos, niveles de desempeño y prioridades para problemas de calidad de datos.
Data quality issues framework - Government Data Quality Hub — GOV.UK. Implementing a data quality action plan. Orientaciones oficiales para utilizar dimensiones de calidad, establecer reglas y alinear los indicadores con las necesidades del negocio.
Data quality action plan - UK Office for Statistics Regulation. Data, quality and the Code. Referencia oficial sobre indicadores de calidad, confiabilidad, oportunidad y valor de la información para la toma de decisiones.
Data, quality and the Code
