📘 Referencia: Capítulo 4.6.1 – Metrics
🎯 Arco narrativo: Acto V – Fundar sobre cimientos sólidos
🧠 Cierre oficial del capítulo de Arquitectura de Datos

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✨ Storytelling

Eran las 9:10 a. m. y Cristina revisaba la propuesta del nuevo flujo de datos para el portal de clientes.
Todo se veía bien. Técnicamente, impecable.
El diagrama estaba completo, el linaje trazado, y hasta los procesos de carga estaban versionados.

Pero algo la incomodaba.

—“¿Cómo sabemos que esto está funcionando?” —preguntó en la reunión.

Silencio.

Un arquitecto respondió con confianza:
—“El diseño se aprobó según los estándares.”

Cristina levantó una ceja:
—“¿Y cómo medimos si ese diseño ayuda realmente al negocio? ¿Qué estamos observando: rendimiento, cobertura, reutilización?”

Otro analista intervino:
—“Podríamos crear KPIs… pero no lo hemos hecho aún.”

Cristina pensó en voz alta:
—“Una arquitectura sin métricas es como una casa sin planos de mantenimiento. La estructura puede estar bonita, pero nadie sabe si está a punto de colapsar.”

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🧠 Reflexión narrativa

El mayor error en muchos programas de arquitectura de datos no es técnico.
Es no medir si lo que se construyó está ayudando a generar valor.

Muchos equipos se enfocan en herramientas, modelado y documentación, pero olvidan algo esencial:
👉 ¿Cómo sabemos que lo que hicimos… está funcionando como se espera?

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📊 Conceptos técnicos claves del día

Concepto clave	¿Qué implica?
Métricas de arquitectura	Indicadores que permiten evaluar si la arquitectura de datos cumple con sus objetivos de negocio y tecnológicos.
KPIs recomendados (según el DMBOK2)	– Porcentaje de reutilización de componentes – Tiempo de implementación de cambios – Número de excepciones o bypasses – Alineamiento con modelos de negocio – Nivel de cumplimiento de estándares
Relación con Gobierno de Datos	La arquitectura debe ser medida, evaluada y gobernada, no solo diseñada.
Visibilidad transversal	Las métricas deben poder ser comprendidas por áreas técnicas y de negocio. No basta con medir; hay que interpretar y comunicar.

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🧩 Herramientas que ayudan

• Enterprise Architecture Repositories (como ArchiMate o Sparx EA)
• Dashboards de Métricas de Gobierno (Power BI, Tableau, Qlik)
• Scorecards personalizados por dominio de datos

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💡 Cierre

Cristina lo anotó en su cuaderno de trabajo:

“No basta con diseñar bien. Hay que demostrar que ese diseño está dando frutos.”

Y eso implica algo incómodo pero esencial:
👉 Medirnos a nosotros mismos.