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Las métricas son medidas númericas que pueden incluir un estado numérico en un momento en el tiempo o agregaciones como promedios, totales, etc.
Supongamos que tenemos el siguiente registro:
Se tienen un conjunto de valores calculados, los cuales representan diferentes métricas que comparten nombre, tiempo e inspección; en este caso, estamos rastreando tanto el valor total de la compra como el valor promedio de la compra. Con ello, podemos realizar ciertas preguntas como: ¿Cuáles fueron mis ventas durante un período de tiempo específico?
Aquí es donde hemos perdido algunos detalles, ya que no sabemos cuáles fueron las tres compras específicas, ni tenemos acceso a sus valores individuales.
La principal diferencia entre una métrica y un evento, radica en la preferencia de registros específicos por sobre un efoque homologado recolectado.
Las métricas funcionan bien para grandes cantidades de datos, pero sobretodo cuando se sabe lo que se quiere preguntar con anticipación.
Los eventos son útiles cuando los datos son relativamente pequeños o de naturaleza esporádica, pero sobretodo cuando no se conoce los agregados específicos que desea ver con anticipación.
Contribución creada por: Emmanuel Rodríguez
Aportes 12
Preguntas 1
Evento: capturas todo lo que ocurre
Métrica: puedes observas que está pasando
Mi primer aporte 😄 , un breve resumen.
Evento: Registra un resumen de cada cosa que sucede.
(Ejemplo) Cada compra que se hace en una maquina registradora.
Métrica: Usando los eventos, puede calcular información que puede ser de mayor interés.
(Ejemplo) Ventas de la maquina expendedora por día.
¿Qué es MELT?
M-etrics: es un valor agregado y calculado al observar muchos eventos diferentes durante un periodo de tiempo.
E-vents: es una acción distintiva que ocurre en un momento especifico en el tiempo.
L-ogs
T-races
5 Ejemplos de métricas de ventas:
Se necesitan eventos para realizar métricas.
Eventos: son los sucesos y sus fechas exactas en que se se hicieron.
**Métricas: **suma de sucesos y tiempos que se realizaron, dentro de un intervalo de tiempo.
El concepto de evento se utiliza también en:
¡Fantástico! 🤟
.
Con una métrica acotamos nuestra población y con un evento, definimos banderas de observación.
Las métricas se generan a través del tiempo con un valor calculado, obtenido de la observación de eventos durante mucho tiempo.
Como se menciono anteriormente los eventos son muy específicos, por lo que cuando se tiene una gran cantidad de eventos es mas complicado tener conocimiento de lo que ocurre, aquí es donde las métricas entran, puesto que al definirlas desde manera clara sabemos lo que estas expresaran, es decir, sabemos con que frecuencia ocurre un tipo de evento, la cantidad de veces que ocurre un evento durante el día, el evento que tiene mayor ocurrencias, por dar algunos ejemplos.
Del Sitio de New Relic se puede bajar un documento (White Paper) donde se describen los conceptos explicados por Ricardo, también se puede consultar el contenido en línea.
Metric
Evento: Registro con marca de tiempo de una acción
Métrica: Representación de datos medidos durante un intervalo de tiempo
Métricas:
Usar data de los eventos recolectados nos puede servir para calcular métricas (valor calculado al observar muchos eventos diferentes durante un período de tiempo)
Las métricas no permiten hacer preguntas relevantes para el negocio.
5 Ejemplos de métricas de ventas:
Duración media del ciclo del cliente.
Tasa de cierre o de conversión.
Leads para un cliente.
Tasa de ventas de cada vendedor.
Costo de adquisición del cliente (CAC).
Se necesitan eventos para realizar métricas.
Eventos: son los sucesos y sus fechas exactas en que se se hicieron.
**Métricas: **suma de sucesos y tiempos que se realizaron, dentro de un intervalo de tiempo.
Métricas:
Usar data de los eventos recolectados nos puede servir para calcular métricas (valor calculado al observar muchos eventos diferentes durante un período de tiempo)
Las métricas no permiten hacer preguntas relevantes para el negocio.
No importan los datos de cada transacción individual obtenida en los eventos, sino un cálculo de datos cruzados que nos van a dar una información más compleja. Consolidar los eventos es más eficiente para comprender los datos de nuestro negocio.
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