Qué tiene que saber un analista IA sobre tus métricas

Ventas de septiembre puede significar pedidos creados en septiembre o facturas emitidas durante ese mes. Si el negocio utiliza ambas lecturas, hay que nombrarlas y distinguirlas. El problema empieza cuando las dos se presentan simplemente como ventas.

Un asistente necesita esas decisiones por escrito. La estructura física de una base describe dónde están los datos, pero no siempre explica cómo los utiliza finanzas o cuándo operaciones considera completado un pedido.

Empieza con las métricas que sostienen las primeras preguntas del equipo. Para cada una, registra la fórmula, el periodo, los filtros y quién puede resolver una discrepancia. Incluye un resultado conocido para comprobar la definición.

Si el ingreso está por línea de pedido y el transporte por pedido completo, unir ambos sin repartir el transporte puede multiplicarlo. Conviene documentar el nivel de detalle de cada importe y las relaciones entre conjuntos de datos.

Los porcentajes requieren cuidado al agregar. El margen conjunto se calcula a partir de ingresos y costes totales; promediar porcentajes de productos sin ponderar puede dar otra cifra. El ejemplo de margen de estos recursos permite comprobarlo con dos canales.

No todas las preguntas necesitan una aclaración. Si la empresa tiene una definición predeterminada, el asistente puede utilizarla y explicarla. Si dos interpretaciones cambian la decisión y no hay criterio acordado, preguntar antes de calcular suele ahorrar trabajo.

Anota cómo se nombran los periodos fiscales, las monedas y los clientes. Un pequeño glosario con términos del equipo ayuda más que una lista extensa de nombres de tablas sin explicación.

Las métricas cambian: una devolución empieza a imputarse en otra fecha o se añade un canal. Cada cambio necesita un responsable, una fecha de vigencia y una comprobación contra resultados conocidos. Revisa también los análisis recurrentes que dependen de esa fórmula.

Rumbleo usa el modelo semántico de la empresa como referencia para interpretar preguntas. Prepararlo es un trabajo compartido con quienes conocen los datos. Esa preparación evita pedir al asistente que adivine decisiones de negocio.