Sobrecarga de métricas: cuando demasiados datos se convierten en un problema

Los datos importan. Y deberían formar parte de cada segmento de su organización para obtener información sobre la calidad del producto que ofrece, sus patrones de uso o la eficacia de sus procesos de RR. HH.

Mientras muchas organizaciones luchan contra la falta de datos, otras se enfrentan al desafío opuesto: una sobreabundancia de datos. Y cuando los equipos están saturados de datos, no pueden tomar decisiones porque se ven atrapados en una parálisis analítica.

Entonces, ¿cómo puede reconocer y abordar este desafío, e integrar procesos eficaces basados ​​en datos en su organización? Encuentre las respuestas en este artículo.

¿Cómo se produce la sobrecarga de métricas?

La sobrecarga de métricas ocurre cuando una organización recopila y rastrea un exceso de datos sin un enfoque ni una estrategia claros. Esto genera una cantidad abrumadora de información que dificulta la toma de decisiones, ya que información importante queda sepultada en un mar de métricas irrelevantes. En última instancia, los equipos sufren una parálisis analítica y no implementan las mejoras que sugieren los datos.

La sobrecarga de métricas es común en las organizaciones que se encuentran en transición hacia una mayor madurez de datos mientras operan de forma inmadura. Inicialmente, las organizaciones de datos que operan de forma inmadura carecen por completo de recopilación y análisis de datos, y se basan en cambio en la intuición o en la evidencia anecdótica.

Por ejemplo, una pequeña empresa podría depender únicamente de la experiencia del propietario y del boca a boca para la toma de decisiones. Con el tiempo, a medida que aumenta el conocimiento de los datos, la empresa integra herramientas de datos en varios departamentos. Sin embargo, surgen problemas cuando esta integración se realiza sin una estrategia clara. Se obsesionan demasiado con el seguimiento de todos los datos posibles, lo que provoca una sobrecarga de métricas.

Ejemplos de sobrecarga de métricas

He observado esto en muchas situaciones y con diversos equipos. Los equipos recopilan métricas excesivas sin una priorización clara y sin conectarlas con un objetivo estratégico superior. Esta falta de enfoque genera una sobrecarga de datos, lo que dificulta la extracción de información significativa o la adopción de medidas eficaces.

A continuación se muestran algunos ejemplos.

Un primer ejemplo es un equipo de plataforma encargado de implementar la observabilidad para supervisar el rendimiento del sistema. Entusiasmado con el potencial, el equipo incorpora una gran cantidad de métricas: uso de CPU, uso de memoria, tiempos de respuesta del servidor, latencia, fallos de página de memoria, etc.

Sin embargo, sin una estrategia clara, el gran volumen de datos se vuelve inmanejable, se pierde información crucial entre la confusión y el equipo tiene dificultades para identificar las métricas realmente relevantes. En consecuencia, la empresa se enfrenta a altos costos derivados del almacenamiento y procesamiento innecesarios de datos, y el equipo no puede justificar los gastos ni tomar decisiones informadas.

Para el segundo ejemplo, pensemos en un equipo de desarrollo de productos que integra una herramienta de control de calidad para mejorar la calidad del software. Esta herramienta los inunda con cientos de métricas e informes de infracciones para cada fragmento de código: tamaño de los métodos utilizados, complejidad del código, métricas sobre la cobertura de las pruebas y métricas que contabilizan diferentes tipos de vulnerabilidades de seguridad en el código, entre otras.

Claro que todas estas son ideas excelentes, pero sin un objetivo claro y una estrategia para priorizar, el equipo se ve abrumado y termina ignorando las métricas por completo. Sí, pueden marcar la casilla superficialmente y afirmar que están usando una herramienta avanzada de control de calidad.

En la realidad, sin embargo, no se han producido mejoras: siguen lanzando software con problemas sin resolver y asumiendo los costes de una herramienta infrautilizada.

El siguiente ejemplo es un equipo que debe registrar meticulosamente las horas de trabajo y hacer un seguimiento de cómo los empleados dedican su tiempo a un proyecto para medir la productividad. Por lo tanto, los empleados deben completar formularios exhaustivos con datos. Sin embargo, muchos completan los datos apresuradamente, a menudo con inexactitud, y simplemente para cumplir con las obligaciones.

Como resultado, los datos recopilados producen información distorsionada, lo que lleva a decisiones equivocadas y a empleados insatisfechos, anulando así el propósito previsto de mejorar la productividad.

Síntomas de sobrecarga de métricas

La sobrecarga de métricas puede manifestarse de diversas maneras. Si observa estas señales, quizá sea momento de replantear su estrategia de datos y simplificar las cosas:

• Paneles ignorados : ¿Hay paneles en su organización que nadie consulta? La sobrecarga de métricas podría ser la razón. Cuando los paneles están repletos de datos, pero no ofrecen información clara ni resaltan áreas clave, es inevitable que pasen desapercibidos.
• Sin acción, no hay cambio . ¿Su equipo no ha estado tomando nuevas decisiones? ¿O su empresa ha estado operando con métricas estancadas o en declive? Estas son señales de alerta. Las métricas deben impulsar el cambio. Y analizarlas tiene como objetivo identificar el camino hacia la mejora, no simplemente languidecer en el ciberespacio y acumular telarañas digitales.
• Enfoque erróneo : ¿Su equipo realiza cambios basados ​​en datos, pero estos no están dando resultados? Esto indica una estrategia de métricas inmadura. Incluso si no se trata de una sobrecarga de métricas, es una señal de que sus esfuerzos en el uso de datos necesitan una reorientación.
• Fuga de recursos : ¿Los miembros de su equipo dedican mucho tiempo a debatir la recopilación de datos y los desafíos que enfrentan? Esto indica que sus métricas no están integradas eficazmente. Si se dedica demasiado esfuerzo a la recopilación y el análisis de datos, es hora de optimizarlos.

Estrategias para combatir la sobrecarga de métricas

¿Cómo puedes evitar caer en la trampa de la sobrecarga de métricas?

Defiendo firmemente la idea del pensamiento lean en lo que respecta a la recopilación de métricas. El objetivo principal de la recopilación de métricas no es obtener más datos, sino mejorar el statu quo y alcanzar objetivos más ambiciosos alineados con las principales prioridades de la empresa.

Enfatizar la simplicidad y el enfoque al recopilar métricas no solo mantiene a los equipos motivados, alineados e impulsados ​​hacia el cambio, sino que también conduce a una toma de decisiones más efectiva y a mejores resultados comerciales.

Repasemos algunas estrategias prácticas para combatir la sobrecarga de métricas.

Mantenlo simple

Si estás empezando, mantenlo simple y conciso. Empieza con algunas métricas importantes, fundamentales y de alto nivel. A medida que adquieras conocimientos, te familiarices con estas métricas y ganes impulso, perfeccionarás esta visión con métricas más detalladas.

Lo mismo se aplica a los paneles de control: manténgalos limpios y simples también.

Si bien puede ser comprensiblemente tentador crear paneles completos con varios gráficos, especialmente si la herramienta que utiliza lo facilita, es fundamental tomar una decisión estratégica acertada. Evite presentar un panel con 15 gráficos a las partes interesadas cada semana; este enfoque puede resultar abrumador y perder valor sin una narrativa clara.

En su lugar, acuerden algunas ideas clave que proporcionen una visión integral del rendimiento del equipo y centren las conversaciones en ellas. Es fundamental centrarse en lo más importante y considerar el resto como información complementaria.

Alinear las métricas estratégicamente

No quiere que su organización se limite a recopilar datos; quiere impulsar el cambio con ellos. Por lo tanto, antes de implementar métricas para tomar decisiones para cualquier equipo o para toda la organización, comience desde una perspectiva estratégica más amplia. Considere preguntas como:

• ¿Cuál es el objetivo del equipo para el cual estás implementando las métricas?
• ¿Qué información busca obtener al implementar estas métricas?
• ¿Qué decisiones prácticas deberían impulsar estas métricas?

Los objetivos y las métricas que implemente deben estar alineados con la estrategia de la empresa. Por lo tanto, utilice los puntos críticos clave que la empresa desea abordar en el próximo trimestre para guiar a sus equipos en la implementación de las métricas.

Define KPI para monitorear el rendimiento de tu equipo y los OKR donde quieres marcar la diferencia. Usa estos objetivos para obtener las métricas .

Además, algunas organizaciones utilizan una única métrica como guía , basándose en la idea de la única métrica que importa . Por ejemplo, una empresa como Netflix podría adoptar la cantidad de videos vistos al día como su métrica principal.

Básicamente, lo que tu equipo mide y analiza debe estar alineado con el norte de tu organización. Claro que no todos tus KPI se alinearán directamente con esta métrica (piensa en la deuda tecnológica de un equipo de desarrollo). Sin embargo, debe haber una justificación clara de cómo la mejora de estas áreas contribuirá al propósito general de la organización.

Además, asegúrese de que las métricas que analice puedan utilizarse para generar cambios prácticos y significativos. Cada métrica debe tener un propósito y ayudar a su organización a alcanzar sus objetivos estratégicos.

Hazlo motivador para el equipo

Las métricas son solo números si las personas no las conectan con los valores de la empresa, sus propios objetivos y su trabajo diario. Por eso, seleccionar métricas que sean importantes para todos es fundamental.

Interactúa con tu equipo, capacítalo y asegúrate de que todos estén en sintonía. Cuando las personas comprenden y valoran las métricas, estas se convierten en algo más que simples números: se convierten en un motor de mejora.

Además, el equipo debe estar motivado por la pasión para implementar las métricas correctamente. Las partes interesadas también deben confiar en los datos para tomar decisiones informadas.

Cuando todos están alineados, revisar el panel puede generar debates significativos. Esta alineación facilita la discusión de acciones clave, como aumentar la inversión en una iniciativa que muestra resultados positivos o mejorar un proceso indicado por una métrica en descenso. En definitiva, se crea una cultura basada en datos donde las decisiones informadas impulsan el éxito y la mejora continua.

Equilibrar las métricas y la intuición

Las métricas son, sin duda, esenciales, pero son solo una pieza de un rompecabezas más grande. Y para obtener información completa y pertinente, se necesita una combinación de datos: cualitativos y cuantitativos.

Y, por supuesto, los datos deben complementar, y no suplantar, la intuición y la experiencia humanas. No podemos extraer conclusiones sobre el rendimiento de los empleados ni tomar decisiones importantes basándonos únicamente en los datos recopilados. Por lo tanto, interactúe con los directamente involucrados, ya sea su equipo, clientes o usuarios. Comprenda por qué recopila los datos, qué acciones debe tomar a partir de la información obtenida o qué decisiones desea tomar. Además, anime a los equipos a usar las métricas como guía y no como el único factor determinante al tomar una decisión importante.

A largo plazo, al equilibrar las métricas y los conocimientos humanos, se logra un enfoque más matizado y eficaz para la toma de decisiones.

Recuerde, en el mundo de las métricas, menos es más. Céntrese en lo que realmente importa y deje que la claridad y la simplicidad guíen su estrategia de datos hacia un mayor éxito.

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