Layer di metriche una singola fonte di verità per tutte le definizioni dei KPI

Layer di metriche una singola fonte di verità per tutti i KPI

Scopri perché implementare uno strato di metriche renderà molto più robusta la raccolta di informazioni basate sui dati nella tua organizzazione!

Lo strato di metriche è un framework che permette alle organizzazioni di sbloccare informazioni preziose e guidare la presa di decisioni basate sui dati consolidando, analizzando e visualizzando indicatori chiave di prestazione in modo unificato e intuitivo.

In questo articolo, esploreremo il significato dello strato di metriche, i suoi vantaggi, le differenze chiave rispetto allo strato semantico e i requisiti per una corretta implementazione.

Cos’è lo strato di metriche?

Uno strato di metriche (noto anche come archivio di metriche o BI senza interfaccia) è un framework per la standardizzazione delle metriche, ovvero per centralizzare il modo in cui un’azienda calcola le proprie metriche. Può essere considerato come la fonte unica di verità quando si tratta di definire gli indicatori chiave di prestazione (o metriche, useremo i due termini in modo intercambiabile) utilizzati all’interno dell’organizzazione.

💡 Curiosità bonus: Nel caso ti stessi chiedendo, il termine “BI senza interfaccia” deriva dal fatto che queste soluzioni consentono a vari strumenti di business intelligence di connettersi a un’API per accedere alle metriche. Di conseguenza, offrono la flessibilità di sostituire gli strumenti mantenendo l’integrità delle definizioni delle metriche.

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In sostanza, il concetto di strato di metriche non è del tutto sconosciuto. Ad esempio, già archivi una base di codice di un progetto in un repository centrale, versionato con Git. Allo stesso modo, il data warehouse o il data lake dell’organizzazione serve come fonte unica di verità per tutti i dati. Analogamente, lo strato di metriche funziona come la fonte unica di verità per le definizioni di tutti gli indicatori chiave di prestazione utilizzati all’interno dell’organizzazione.

Come illustrato nello schema sottostante, lo strato di metriche dovrebbe trovarsi tra il data warehouse (o la fonte dati in senso più ampio) e tutte le applicazioni pertinenti (come dashboard, report, modelli di intelligenza artificiale, ecc.) che utilizzano queste metriche.