Elementele de bază ale tuturor KPI-urilor cantitative și ale măsurilor de performanță sunt elemente de date.
Definiți-le suficient de bine, astfel încât KPI-urile să nu devină inutile!
Corpul de gestionare a cunoștințelor de date este foarte complex și conceptual. Este o lume cel mai bine navigată de către profesioniștii de management al datelor. Dar asta nu înseamnă că practicienii care evaluează performanța, ar trebui să-și îngroape capetele în nisip și să spere că altcineva sortează cerințele de date ale KPI-urilor lor (sau măsură de performanță).
Dacă nu specificăm în mod clar elementele de date de care au nevoie KPI-urile noastre, vom ajunge să implementăm KPI-uri greșite. Altcineva va face presupuneri despre ceea ce înseamnă KPI-uri, ce date sunt disponibile și, în consecință, cum vor fi calculate.
Noi suntem deținătorii KPI-urilor; suntem responsabili pentru felul în care le punem în aplicare aplicare conform destinației.
În ciuda complexității lumii gestionării datelor, putem ajunge cu ușurință la un punct de articulare a datelor de care avem nevoie, într-un mod pe care profesioniștii noștri de date îl pot traduce în cerințe tehnice. Pentru a ajunge la acest punct, avem nevoie de o bună înțelegere a patru concepte simple:
1. Evaluarea performanței se obține numai din calcule cantitative.
2. Calculele evaluărilor de performanță sunt rezumate statistice ale datelor brute.
3. Datele brute ale unei evaluări de performanță sunt descrise utilizând elemente de date.
4. Elementele de date ale măsurii de performanță se pot defini.
1. Evaluarea performanței se obține numai din calcule cantitative.
Evaluările de performanță sunt cuantificări ale dovezilor directe ale unui rezultat de performanță pe care dorim să-l monitorizăm, în perioadele regulate de timp. Pentru a fi cantitativă, o evaluare de performanță are nevoie de o formulă matematică sau statistică.
Formula unui KPI descrie modul în care datele brute vor fi rezumate în valori pentru fiecare perioadă de timp. Datele brute sunt cele pe care le colectăm în procesele noastre de business. De exemplu, datele brute pot fi:
- evaluarea satisfacției unui client din cel mai recent sondaj;
- veniturile obținute dintr-o anumită vânzare;
- costul facturii de energie electrică de luna trecută;
- data de început și data de sfârșit a mandatului unui angajat.
Fiecare evaluare de performanță are nevoie de date brute pentru trei părți ale calculului:
- formula de calcul a valorilor, cum ar fi evaluările de satisfacție a clienților;
- o perioadă de timp în care valorile sunt calculate, cum ar fi lunar;
- un factor de domeniu de aplicare pentru segmentarea sau filtrarea populației la care se referă măsura, cum ar fi clienții activi.
Uneori, valorile unei măsuri de performanță sunt calculate pe baza uneia sau mai a multor măsuri (cum ar fi modul în care EBIT <Earnings Before Interest and Taxes – câștigul înainte de dobândă și taxe> este calculat din venituri, costul bunurilor vândute și cheltuielile de funcționare). Dar la baza sa, fiecare valoare de măsură de performanță este calculată prin rezumarea unuia sau a mai multor elemente diferite de date brute.
2. Calculele evaluărilor de performanță sunt rezumate statistice ale datelor brute.
Sintetizăm cantitativ datele brute utilizând procese statistice, ar fi un număr, o sumă, un procent sau o medie. Fiecare măsură de performanță are o frecvență de calcul, ceea ce înseamnă că valorile sale vor fi calculate în anumite perioade de timp, cum ar fi lunar sau săptămânal.
Prin urmare, procesele statistice se vor aplica numai datelor brute colectate în cursul fiecărei perioade de timp specifice. Pentru a calcula o măsură lunară de performanță a relucrării, numai datele brute privind cantitatea de relucrare efectuată în luna respectivă sunt utilizate pentru calculul lunii respective.
Desigur, depinde de proiectul măsurii noastre ce statistică alegem , cea care răspunde cel mai bine la întrebarea la care ar trebui să răspundă măsura. Dacă dorim, de exemplu, să urmărim cât de implicați sunt angajații noștri, un procent nu va fi nici pe departe la fel de util ca o medie. Procentul ne spune cât de mult din forța noastră de muncă are un anumit nivel de implicare. Dar media ne spune cât de multă implicare există.
3. Datele brute ale unei evaluări de performanță sunt descrise utilizând elemente de date.
Datele brute pe care le sintetizăm pentru evaluările noastre de performanță provin din depozitele în care sunt stocate datele. Fără îndoială, fiecare organizație are o bază de date în care stochează date brute despre cheltuieli, cum ar fi datele de plată, sumele plătite, tipuri de cheltuieli, numele furnizorilor, și așa mai departe.
Fiecare tip de date brute este un câmp dintr-un tabel în acea bază de date. În PuMP (procesul de măsurare a performanței), aceste câmpuri sunt numite „elemente de date”. De exemplu:
- într-un tabel Satisfacție a clienților, există un câmp de date numit „Evaluarea generală a satisfacției”;
- într-un tabel Vânzări, există un câmp de date numit ”Sumă primită”;
- într-un tabel Cheltuieli, există un câmp de date numit „Sumă plătită”, un câmp de date numit „Tip cheltuială” și așa mai departe;
- într-un tabel de Angajare a salariaților, există un câmp de date numit „Data de începere a activității” și un câmp numit „Data de încheiere a activității”.
Când definim cerințele de date pentru o evaluare de performanță, trebuie să aflăm numele corect al câmpului și numele tabelului. Pentru o evaluare de performanță numită Cheltuieli de energie electrică, calculată lunar, calculul poate fi scris astfel:
Suma (Suma plătită), după (Data plății) formatată ca „mm/ yyyy”, unde (Tip cheltuieli) = „Energie electrică”
Vor exista mai multe modalități de a scrie formula oricărei evaluări. Aceasta nu este o problemă, atâta timp cât o scriem destul de clar încât oricine poate înțelege ceea ce încercăm să realizăm.
De asemenea, este important ca pe măsură ce începem să implementăm evaluările noastre, să înțelegem puțin mai multe despre specificul modului în care elementele noastre de date sunt sau ar trebui să fie definite. Acest lucru contează în două situații:
- atunci când avem nevoie să găsim cele mai bune date pentru o evaluare;
- atunci când avem nevoie să creăm date noi pentru o evaluare.
4. Elementele de date ale măsurii de performanță se pot defini.
Imaginați-vă dacă am descoperit că măsurarea timpului ciclului de livrare (Delivery Cycle Time) a fost calculată din date bazate pe zile, dar am vrut să preluăm modificări ale măsurii doar în câteva ore. Sau măsura noastră de cheltuielile pe viață ale clienților (Customer Lifetime Spend) a fost calculată pe baza datelor în care o mulțime de clienți au mai multe coduri diferite de identificare, care sunt contorizate ca și cum ar fi clienți separați.
Aceste probleme provin din elementele de date care nu sunt configurate pentru a corespunde cerințelor măsurilor noastre. Din acest motiv, vă ajută să fiți atenți la cinci părți specifice ale definiției unui element de date:
- Nume – astfel încât definiția măsurii noastre se referă la elementul de date corecte.
- Descriere – pentru a fi sigur că elementul de date este cel despre care credem că este vorba. De exemplu,”Suma plătită” poate fi diferită de ”Sumă facturată”, deoarece este suma facturii minus orice credit care ar fi putut exista.
- Format – pentru a vă asigura că unitățile de date se potrivesc cu unitățile prevăzute pentru măsura noastră. De exemplu, este posibil să avem nevoie de ”Sumă plătită” pentru a fi în dolari australieni, ”Data de început a activității” pentru a fi o valoare dată-oră, cum ar fi yy-mm-dd, și ”Evaluare generală de satisfacție” pentru a fi un întreg.
- Intervale de valori valide – pentru a facilita identificarea erorilor de date și remedierea acestora înainte de a calcula valorile măsurătorii noastre. De exemplu, „Evaluarea generală a satisfacției” poate lua numai valorile de la 0 la 10, iar „Data de încheiere a activității” poate să nu fie o valoare în viitor.
- Standardizare – astfel încât este posibil să se facă legătura între datele din seturi de date sau tabele sau baze de date, unde măsura noastră este calculată din mai multe elemente de date colectate în locuri diferite.
Aceste cinci lucruri pe care le-am menționat mai sus, sunt lucruri care trebuie discutate cu profesioniștii în managementul datelor. Numai prin aceste conversații – care fuzionează cerințele de business și cerințele tehnice – putem fi siguri că măsurile corecte sunt puse în aplicare în modurile corecte.
Elementele de date sunt elementele de bază ale KPI-urilor. Dacă nu reușim să le definim în mod clar, KPI-urile se destramă.
Sursă articol: www.measureupblog.com
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, vă rugăm accesați pagina: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, vă recomandăm QQblog-ul !