Las métricas en el ámbito empresarial, Business Intelligence (BI), y Machine Learning (ML) son indicadores cuantitativos que se utilizan para evaluar, medir y seguir el rendimiento de diversos procesos y actividades. Estas métricas varían según el área y el objetivo específico. A continuación, se describen algunas métricas comunes en estos campos:
Métricas en el Ámbito Empresarial:
- Ventas: Mide el ingreso generado por la venta de productos o servicios.
- ROI (Retorno de Inversión): Calcula la rentabilidad de una inversión específica.
- CAC (Costo de Adquisición de Clientes): Determina el costo promedio para adquirir un nuevo cliente.
- Tasa de Retención de Clientes: Indica el porcentaje de clientes que una empresa retiene en un período determinado.
Métricas en Business Intelligence (BI):
- Eficiencia Operativa: Mide la relación entre los insumos utilizados y los outputs generados en los procesos empresariales.
- Satisfacción del Cliente: Evalúa la percepción y satisfacción de los clientes con respecto a los productos o servicios.
- Tiempo de Ciclo: Mide el tiempo que toma completar un proceso desde su inicio hasta su finalización.
Métricas en Machine Learning (ML):
- Precisión del Modelo: Calcula el porcentaje de predicciones correctas hechas por un modelo de ML.
- Recall (Sensibilidad): Mide la capacidad del modelo para identificar correctamente las instancias positivas.
- F1-Score: Combina precisión y recall en una sola métrica para evaluar la calidad del modelo.
- Error Cuadrático Medio (MSE): Utilizado en modelos de regresión, mide el promedio de los cuadrados de los errores entre los valores predichos y los reales.
Estas métricas son fundamentales para la toma de decisiones basadas en datos, permitiendo a las empresas y profesionales de BI y ML evaluar eficazmente su rendimiento, identificar áreas de mejora y ajustar estrategias y modelos para alcanzar objetivos específicos.