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■■ ■ Novedades científicas

Los modelos de regresión no sólo se utilizan para lor cualitativo puede ser sujeto de interpretación
la reconstrucción de métricas, también pueden utili- tanto de quien diseñó la métrica como de quien eva-
zarse para la proyección o diagnóstico de comporta- luó y, finalmente, de quien pretende comparar los
mientos, lo cual puede ser muy útil para saber lo que resultados entre objetos o sistemas.
podría estar sucediendo con ciertas métricas críticas En algunos ambientes organizacionales se habla
en un futuro. Pero estos modelos deben ser siempre también de objetivos y resultados. Con esto se preten-
sujetos de una prueba; es decir, no confiar en un de relacionar mediciones de desempeño enfocadas
primer resultado sino generar diferentes escenarios muy específicamente en los objetivos de una orga-
que nos permitan valorar si el resultado final va a ser nización, a un nivel tan detallado como lo requiera
o no válido, sin olvidar que es un valor de tipo pro- la misma organización, cuidando, nuevamente, los
nóstico, no lo que ciertamente va a suceder. En la aspectos cualitativos y cuantitativos.
gráfica de la Figura 3 se pueden observar una serie de Una métrica puede ser un número o valor simple;
puntos resultantes de mediciones de comportamien- por ejemplo, la cantidad de gasolina disponible en un
to de un objeto. Con estos datos se puede obtener un tanque de almacenamiento. En algunos casos podrían
nuevo valor sobre la horizontal y saber cuál sería su ser un conjunto de valores con los que se genera un
foda correspondencia sobre la vertical, o viceversa. vector. Un ejemplo de vector podría ser el conjunto
Técnica de análisis que El proceso de diseño de una métrica debe obedecer de valores que se obtiene al medir el desempeño de
se usa para identificar
las fortalezas, las a un plan estratégico sobre el uso o comportamiento una computadora con los valores de la memoria ram
oportunidades, de los objetos, considerando su dinámica estructural ocupada, de velocidad, de transferencia del disco
las debilidades y e interacción con otros sistemas. Es común que la ge- duro, de frecuencia de ejecución del cpu y tiempo de
las amenazas de un
negocio o proyecto neración de las métricas sea a partir de un estudio de respuesta al ejecutar un programa determinado. Todos
específico. fortalezas y debilidades del sistema (foda), ya que éste estos valores integran un vector. Si se miden varias
nos marca la pauta sobre lo que debemos conocer para computadoras, por ejemplo, cada una tendrá su vector
controlar, clasificar, identificar y pronosticar. propio y estos valores podrán ser comparados para to-
Se recomienda que las métricas sean valores cuan- mar decisiones respecto al desempeño.
titativos y que se traten de evitar elementos cua-
litativos. Un elemento cuantitativo es un número
específico que puede ser comparado con otro valor Guardado de las métricas
medido del mismo sistema o de otro similar. El va- Es muy conveniente almacenar de forma ordenada,
sistemática y computarizada todas las métricas que se
generan a lo largo del tiempo. Una forma idónea es
con un sistema de bases de datos; sin embargo, esto
requiere de ciertos conocimientos técnicos, por lo que
una buena alternativa y sin mayor preámbulo son las
hojas de cálculo, aunque para su manejo se presenta-
rán restricciones de integración y exploración.

Tipos de métricas
Las métricas pueden ser dinámicas y siempre estar
cambiando, aunque debe establecerse un rango de
valores aceptables. Por ejemplo, la cantidad de com-
bustible en un tanque de vehículo automotor. Otro
tipo de métrica es aquella que se espera que no cam-
■Figura 3. Ejemplos de muestras de métricas y línea de tendencia. Tomado de: ‹https://es.
wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_lineal›. Dominio público. bie en un periodo de tiempo largo –aunque al final

92 ciencia ♦ volumen 77 número 2 ♦ abril-junio de 2026