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¿KPI? Cuidado con la infoxicación de KPIs en BI

Ejemplo de KPI en un Dashboard

Hace un par de años atrás, mientras analizaba un proyecto DW/BI con un grupo de colegas, salió a discusión lo siguiente sobre KPI:

¿Cuál es la diferencia entre KPI y Medidas de Desempeño/Rendimiento?

Luego de dudarlo un poco, llegamos a una respuesta débil, pero que como expertos en BI deberíamos saberlo. Sin embargo, a ese entonces mi falta de humildad, no me permitió aprender BIEN sobre el tema, a pesar de que el proyecto iba desplegar más de 60 “KPIs” en un ”Dashboard” encargado de reflejar un Balanced Scorecard.

Pareciera ser que tanto al cliente como a nosotros no nos era relevante entender la diferencia, sino más bien que la tecnología permitiera desplegar dichos KPIs y navegarlos. Después de un par de experiencias similares, “me juramenté” seguir la filosofía de un gran amigo personal, Will Smith, (él no lo sabe, guárdeme el secreto), cuando en una película nos regaló una frase más o menos así:

“soy el tipo de persona que si me pregunta algo y no sé la respuesta, voy a decirle que no la sé, pero le apuesto que si se cómo encontrar la respuesta, investigaré a fondo para buscar esa respuesta“

El objetivo de esta entrada es compartir parte del resultado de “esa búsqueda”, ya que muchas medidas de rendimiento NO SON realmente KPIs. Además, muchas de ellas tienen un efecto negativo y por si fuera poco existe la tendencia de agregar más y más a los reportes, cuando lo correcto sería eliminarlas. Como diría Eric Ries: “Vanity Metrics

Vanity Metrics (KPI)
Metáfora de Vanity Metrics(KPI)

Tipos de Medidas de Rendimiento o Desempeño

Según David Parmenter podemos clasificar las medidas de rendimiento en:

  1. Indicadores de Resultado (RI – Result Indicator)
  2. Indicadores de Desempeño (PI – Performance Indicator)

Los RI son aquellos resultados de sumarizar entradas de diversos equipos (financiero, contable, ventas, rrhh, etc.), en cambio los PI son medidas que se pueden trazar a un equipo concreto enfocados en un objetivo particular. Podemos notar que si queremos mejorar un RI, nos toparemos con la dificultad que dicho “valor” no depende de un team concreto, por lo que mejorarlo no es trivial. En cambio un PI al ser de un “team en concreto”, su ownership se torna trazable y mejorable.

¿Qué es un KPI? ¿Qué es un KRI?

¿Habrá algún RI o PI más influyente que otro? Sí, de hecho es ahí cuando incorporamos la palabra “Key o Clave” generando las categorías:

  1. Indicadores de Resultado Clave (KRI – Key Result Indicator): Medidas que se obtienen producto de las acciones de varios equipos a un periodo de tiempo, de ahí la palabra “resultado”. Se suelen actualizar trimestral o bimensualmente, y sirven para que el directorio pueda entender cómo se progresa respecto a la estrategia. Por defecto siempre miden el pasado.
  2. Indicadores de Desempeño Clave (KPI – Key Performance Indicator): Medidas que se obtienen producto de las acciones críticas que realiza un equipo para operar una empresa tanto en el presente como en el futuro. Una característica clave es que no tienen un foco financiero, por ejemplo, no se expresarán en UF, Pesos o Dólares.

Will Smith: Lenin, ¿me podrías dar un ejemplo?

Por supuesto, vamos a por ello.

Ejemplos de KRI y KPI

Como mencioné los KRI son producto de una serie de acciones combinadas para llegar a un resultado, donde es difícil apuntar a un equipo concreto para que mejore el resultado. Algunos ejemplos serían: Ebitda, Satisfacción de Clientes y/o empleados, ROCE (Return on Capital Employed) e Implementaciones a Tiempo (On time delivery).

Para el caso de KPI debemos recordar que su “valor” debe ser trazable a un equipo que podamos llamar para que nos explique dicho valor. Algunos ejemplos serían:

Ebitda, Satisfacción de Clientes y/o empleados, ROCE (Return on Capital Employed) e Implementaciones a Tiempo (On time delivery).

De los ejemplos podemos notar que los KPI suelen ser generados con una mayor frecuencia que los KRI y son mucho más específicos a la hora de “asociarlos a una actividad”.

Will Smith: Ok Lenin, voy entendiendo, pero

¿Cuántos KPIs deberíamos tener?

Por el 2012, SAP presentaba un caso de éxito, donde a través de SAP HANA destacaban su capacidad para poder desplegar 200 KPI “Online”. Puede que te sientas tentado a copiar estos comportamientos, aun cuando nuestro sentido común nos dice: “En serio 200 KPI? por mucho que tenga la mejor UX/UI no miraremos todo”.

V. Pareto: Lenin, “Cuántas veces te he dicho 80/20 Rules!!!”

La recomendación de autores como Kaplan & Norton (K&P) y David Parmanter, es usar menos medidas, y a su vez invertir en definirlas mejor. K&P sugieren no más de 20 KPIs. David nos propone lo siguiente:

“Para empresas sobre 500 empleados full time (FTE), no deberían superar las 100 medidas (o indicadores) distribuidos en la regla 10/80/10 KRI al directorio, 80 RI/PI y 10 KPI reportados diaria, semanal o mensualmente.” Sin embargo, los KPI pueden ocasionar problemas.

El lado Oscuro de los KPI

Los KPI si no son cuidadosamente diseñados pueden generar consecuencias negativas, ocasionando comportamientos disfuncionales en nuestra empresa. Un ejemplo que se me viene a la mente es las llamadas “con un acento caribeño” para atender/captar clientes.

Ya cuando quiso hablar había cortado, probablemente a dichos ejecutivos los midan por el “número de llamadas hechas” o el “tiempo que tienen a sus clientes o potenciales, al teléfono”. Un Horror!!!

La relación entre Big Data, IoT, BI y tus KPI

Si hay alguien sospechoso de promover iniciativas de datos probablemente sea yo, me gano la vida con esto pero también es claro que aunque las tecnologías y herramientas nos permitan desplegar 1.000 “KPI”, si estos no están ligados a los factores críticos de cada compañía, solo terminan siendo un entretenido ejercicio “tecnológico”.

Si bien términos como Big Data, BI, Data Warehouse o IoT habilitan el acceso a la mayor cantidad de datos posible, también aumenta la tentación de medir lo “que sea” con datos, fallando en áreas donde incluso no hay datos y es super importante medirlas, “infoxicación pura”.

Por otra parte está de moda hablar de Data Lakes, pero lo que no está de moda decir, es que varios Data Lakes rápidamente se convierten en Data Swamps. Entonces, ¿estoy en desacuerdo con lo que hago? Absolutamente no, pero debemos empujar a que soluciones que ayuden a medir procesos de negocio, sigan (i) una arquitectura de datos sólida, (ii) eviten palabras vagas para describir medidas de rendimiento y (iii) los KPI y KRI se desplieguen mediante los principios de percepción visual.

Finalmente cuando entendemos la esencia, las medidas de desempeño pueden: tener un impacto positivo en nuestra organización, ayudar a que las cosas pasen (accionables), motivar el progreso del equipo, aumentar la objetividad, entre otros beneficios. Por lo tanto, debemos aprender a diseñarlas mejor para luego facilitarlas con DW/BI, Big Data, Data Science o algún término de moda que nos toque vivir en un futuro cercano.

Fuentes de Inspiración.

[1] Key Performance Indicators: Developing, Implementing, and Using Winning KPIs, 4 edition.

[2] The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action, 2 edition.

[3] Transforming Performance Measurement: Rethinking the Way We Measure and Drive Organizational Success.

[4] Practical Performance Measurement: Using the PuMP Blueprint for Fast, Easy and Engaging KPIs.

Difusión

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