¿Cómo podemos alinear los esfuerzos técnicos con métricas de resultados significativas?

En la información general sobre resultados empresariales se analizaron formas de medir y comunicar cuán eficiente será la transformación en la empresa. Los resultados empresariales de su organización pueden tardar años en generar resultados medibles. La dirección de su empresa podría no estar satisfecho con las presentaciones de salas de mesa que muestran datos que muestran un cambio del 0 % durante largos períodos.

Las métricas de resultados son medidas pertinentes de rendimiento e impacto recopiladas en toda la organización y abordan la pregunta "¿Cómo he logrado correctamente mi objetivo de cambio[x]? —¿estos cambios son observables y cuantificables?". Estas métricas de resultados se pueden tener en cuenta en incrementos a corto plazo —y, a continuación, vincularse al progreso hacia los resultados empresariales a largo plazo de la organización. Las métricas de resultados se asignan de forma eficaz a la perspectiva de crecimiento del conjunto de C y la sala de juntas, y pueden ayudar a posicionar la cultura de la empresa para que sea más resistente. En lugar de apuntar a una posible falta de progreso hacia un objetivo empresarial a largo plazo, las métricas de resultados resaltan los primeros resultados de éxito que marcan el progreso incremental hacia los objetivos a largo plazo. Estas métricas también resaltan los primeros resultados de error, lo que puede generar oportunidades para aprender y ajustar el enfoque estratégico.

Lo más probable es que ya esté familiarizado con el recorrido de transformación que se adapta más estrechamente a los resultados empresariales deseados. Para ilustrar el concepto general, proporcionamos métricas de resultados para cada recorrido de transformación.

Migración a la nube

Esta transformación se centra en el costo, la complejidad y la eficacia, con énfasis en las operaciones de TI. Los datos más fáciles de medir detrás de esta transformación son los del traslado de recursos a la nube. En este tipo de transformación, el patrimonio digital se mide en máquinas virtuales (VM), bastidores o clústeres que hospedan esas máquinas virtuales, costos operativos del centro de datos, gastos de capital necesarios para mantener los sistemas y amortización de dichos recursos a lo largo del tiempo.

A medida que las máquinas virtuales se trasladan a la nube, se reduce la dependencia de los recursos heredados locales. También se reduce el costo del mantenimiento de recursos. Desafortunadamente, las empresas no pueden materializar la reducción de costos hasta que los clústeres se desaprovisionan y las concesiones de centros de datos expiran. En muchos casos, el valor completo del trabajo no se materializa hasta que se completan los ciclos de amortización.

Póngase siempre de acuerdo con el director financiero o el departamento de finanzas antes de crear informes financieros. Aunque los equipos de TI generalmente pueden calcular los valores de costo monetario actual y de costo monetario futuro para cada máquina virtual en función del consumo de CPU, memoria y almacenamiento. Luego puede aplicarse ese valor a cada máquina virtual migrada para estimar el ahorro de costos inmediato y el valor monetario futuro del trabajo de migración.

Innovación en las aplicaciones

La innovación en las aplicaciones habilitadas para la nube se centra en gran medida en la experiencia del cliente y en su disposición para consumir productos y servicios ofrecidos por la empresa. Se tarda cierto tiempo para que los incrementos de cambio afecten a los comportamientos de compra del consumidor o del cliente. Pero los ciclos de innovación de las aplicaciones suelen ser mucho más cortos que en otras formas de transformación. Se recomienda empezar por comprender los comportamientos que desea influir y usar esos comportamientos como métricas de resultados. En una aplicación de comercio electrónico, el total de compras o compras de complementos podría ser el resultado objetivo y, para una empresa de vídeo, quizás el tiempo dedicado a ver secuencias de vídeo.

Las métricas de resultados del cliente se pueden ver afectadas por variables externas, por lo que es importante incluir datos estadísticos que están en proceso de medición de la cadencia de la versión, errores resueltos por versión, cobertura de código de pruebas unitarias, vistas de página, rendimiento de página, tiempo de carga de página y métricas relevantes para el rendimiento de la aplicación. Cada estadística puede mostrar diferentes actividades y cambios en la base de código y la experiencia del cliente que se correlacionan con patrones de resultados de los clientes nivel superior.

Innovación en los datos

Puede tardarse años en cambiar un sector, transformar radicalmente los mercados o transformar productos o servicios. En un trabajo de innovación de datos habilitado para la nube, la experimentación es la clave para medir los resultados de éxito. Sea transparente compartiendo métricas de predicción, como la probabilidad porcentual, el número de experimentos con errores y la cantidad de modelos entrenados. Los errores se acumularán con mayor rapidez que los éxitos. Estos resultados pueden ser desalentadores y es importante que el equipo ejecutivo comprenda el tiempo y la inversión que se requieren para utilizarlos adecuadamente.

Los resultados positivos asociados con la detección controlada por datos suelen ser: centralización de conjuntos de datos heterogéneos, entrada de datos y democratización de los datos. Aunque los equipos interfuncionales recopilan continuamente más datos sobre el cliente omnicanal del futuro, puede generar resultados observables hoy en día. Las métricas de resultados de apoyo pueden incluir:

• Número de modelos disponibles.
• Número de orígenes de datos de asociados consumidos.
• Dispositivos que producen datos de entrada.
• Volumen de datos de entrada.
• Tipos de datos.

Una métrica de resultados aún más valiosa es el número de paneles creados a partir de orígenes de datos combinados. Este número refleja los procesos empresariales de estado actual que se ven afectados por los nuevos orígenes de datos. Al compartir nuevos orígenes de datos abiertamente, su empresa puede aprovechar los datos mediante herramientas de informes como Power BI para generar información incremental e impulsar el cambio empresarial.

Pasos siguientes

Después de alinear las métricas de resultados, está listo para empezar a medir los resultados empresariales mediante objetivos y resultados clave (OKR).

Medición de resultados empresariales