ANEXO 17

Biblioteca de KPIs FARO

Este anexo corresponde a la Fase 5 — Medición, etapa “Biblioteca de KPIs”. Es una de las piezas centrales de FARO Connect, porque define qué se mide, cómo se mide, con qué fórmula, desde qué fuente, con qué frecuencia, quién responde y qué decisión habilita.

1. Objetivo del anexo

El objetivo de la Biblioteca de KPIs FARO es construir una base ordenada, técnica y ejecutiva de indicadores que permita medir la empresa de forma coherente.

La pregunta central es:

¿Qué indicadores necesita FARO para entender si la empresa está sana, tensionada o perdiendo control?

Un KPI en FARO no debe ser solo un número bonito en una pantalla.

Debe tener:

nombre
objetivo
fórmula
fuente de datos
área responsable
frecuencia
umbral
interpretación
riesgo si se desvía
tensiones relacionadas
acciones sugeridas
impacto en FARO Score

Porque medir por medir es deporte corporativo. FARO mide para dirigir.

2. Tesis del Anexo 17

La tesis es:

FARO Connect no puede detectar tensiones, generar alertas, recomendar acciones ni calcular score si antes no tiene una biblioteca sólida de KPIs.

Los KPIs son la base de la lectura ejecutiva.

La cadena es:

Datos normalizados
→ KPIs
→ Señales
→ Reglas
→ Alertas
→ Tensiones
→ Diagnóstico
→ Prioridad
→ Acción
→ Seguimiento
→ FARO Score

Sin KPIs bien definidos, todo lo demás queda flojo.

Ejemplo:

Si no se mide margen bruto:
FARO no puede detectar margen deteriorado.

Si no se mide días de cobranza:
FARO no puede detectar caja débil.

Si no se mide stock crítico:
FARO no puede anticipar quiebres.

Si no se mide cumplimiento de acciones:
FARO no puede saber si la empresa ejecuta.

3. Qué es un KPI para FARO

Para FARO, un KPI es una unidad de medición ejecutiva.

No es solo una métrica.

Un KPI debe conectar:

Dato
+ fórmula
+ área
+ responsable
+ objetivo
+ umbral
+ lectura
+ tensión posible
+ acción posible
+ impacto en score

Ejemplo:

{
  "kpi_code": "gross_margin_rate",
  "nombre": "Margen bruto",
  "area": "Comercial / Finanzas",
  "formula": "(ventas_netas - costo_ventas) / ventas_netas",
  "fuentes": ["ventas", "costos", "productos"],
  "responsable": "Gerente Comercial",
  "consultados": ["Finanzas", "Compras"],
  "frecuencia": "diaria / semanal",
  "umbral_rojo": "< 20%",
  "umbral_amarillo": "20% - 25%",
  "umbral_verde": "> 25%",
  "tensiones_relacionadas": [
    "margen_deteriorado",
    "crecimiento_no_rentable",
    "comision_desalineada"
  ],
  "acciones_sugeridas": [
    "auditar_descuentos",
    "revisar_costos",
    "actualizar_politica_comercial"
  ]
}

4. Diferencia entre métrica, KPI y KPI FARO

Un KPI FARO no termina en el número. Termina en una decisión o acción.

5. Volumen recomendado de KPIs FARO

Para una primera biblioteca seria:

300 a 400 KPIs iniciales

Escalable a:

1.000+ KPIs

Distribución sugerida:

La clave no es tener mil KPIs desde el día uno. La clave es tener los primeros 50 bien elegidos. El resto se escala.

6. Estructura estándar de un KPI FARO

Cada KPI debería tener esta ficha:

{
  "kpi_code": "discount_rate",
  "nombre": "Descuento promedio",
  "descripcion": "Mide el porcentaje promedio de descuento aplicado sobre precio de lista.",
  "area": "Comercial",
  "modulo": "Comercial",
  "formula": "descuento_total / venta_lista_total",
  "fuentes": ["fact_sales", "dim_product", "dim_employee"],
  "dimensiones": ["producto", "cliente", "vendedor", "sucursal", "canal"],
  "frecuencia": "diaria",
  "responsable": "Gerente Comercial",
  "aprobador": "Dirección",
  "umbral_verde": "<= 6%",
  "umbral_amarillo": "6% - 10%",
  "umbral_rojo": "> 10%",
  "tensiones_relacionadas": [
    "margen_deteriorado",
    "crecimiento_no_rentable"
  ],
  "acciones_sugeridas": [
    "auditar_descuentos_altos",
    "revisar_politica_de_aprobacion"
  ],
  "impacto_score": "comercial",
  "nivel": "Base / Pro"
}

7. Campos obligatorios por KPI

8. Categorías de KPIs FARO

8.1 KPIs de resultado

Miden qué pasó.

ventas
margen
rentabilidad
caja
stock
gastos
productividad
cumplimiento

Ejemplo:

Ventas netas del mes.
Margen bruto.
Caja disponible.
Stock valorizado.

8.2 KPIs de tendencia

Miden cómo viene cambiando.

variación de ventas
variación de margen
variación de gastos
variación de cobranza
variación de stock crítico

Ejemplo:

Margen bruto cae 7 puntos contra mes anterior.

8.3 KPIs de riesgo

Miden probabilidad de problema.

mora
stock crítico
cliente riesgoso
proveedor incumplidor
tareas vencidas
dependencia de persona clave

8.4 KPIs de ejecución

Miden si la empresa hace lo que decide.

acciones cerradas
acciones vencidas
tiempo de cierre
reincidencia
escalamientos
cumplimiento por responsable

8.5 KPIs de calidad de datos

Miden si FARO puede confiar en la información.

completitud
consistencia
trazabilidad
actualización
duplicados
calidad por módulo

9. KPIs comerciales

9.1 KPIs comerciales base

9.2 Fórmula: margen bruto

Margen bruto = (ventas_netas - costo_ventas) / ventas_netas

def margen_bruto(ventas_netas, costo_ventas):
    if ventas_netas == 0:
        return 0
    return (ventas_netas - costo_ventas) / ventas_netas

9.3 Fórmula: descuento promedio

Descuento promedio = descuento_total / venta_lista_total

def descuento_promedio(venta_lista_total, venta_neta_total):
    if venta_lista_total == 0:
        return 0
    descuento_total = venta_lista_total - venta_neta_total
    return descuento_total / venta_lista_total

9.4 Tensiones comerciales asociadas

10. KPIs financieros

10.1 KPIs financieros base

10.2 Fórmula: días de cobranza

Días de cobranza = fecha_cobro - fecha_venta

def dias_cobranza(fecha_venta, fecha_cobro):
    return (fecha_cobro - fecha_venta).days

Promedio:

def promedio_dias_cobranza(cobranzas):
    if not cobranzas:
        return 0
    return sum(cobranzas) / len(cobranzas)

10.3 Fórmula: gasto sobre ventas

Gasto sobre ventas = gastos_operativos / ventas_netas

def gasto_sobre_ventas(gastos_operativos, ventas_netas):
    if ventas_netas == 0:
        return 0
    return gastos_operativos / ventas_netas

10.4 Tensiones financieras asociadas

11. KPIs de stock

11.1 KPIs base de stock

11.2 Fórmula: rotación de stock

Rotación de stock = costo de ventas / stock promedio

def rotacion_stock(costo_ventas, stock_promedio):
    if stock_promedio == 0:
        return 0
    return costo_ventas / stock_promedio

11.3 Fórmula: días de cobertura

Días de cobertura = stock_actual / venta_promedio_diaria

def dias_cobertura(stock_actual, venta_promedio_diaria):
    if venta_promedio_diaria == 0:
        return None
    return stock_actual / venta_promedio_diaria

11.4 Fórmula: stock crítico

def es_stock_critico(stock_actual, stock_minimo):
    return stock_actual < stock_minimo

Con plazo proveedor:

def evaluar_stock_critico(stock_actual, venta_promedio_diaria, plazo_reposicion):
    if venta_promedio_diaria == 0:
        return False

    dias_cobertura = stock_actual / venta_promedio_diaria
    return dias_cobertura < plazo_reposicion

11.5 Tensiones de stock asociadas

12. KPIs de compras

12.1 KPIs base de compras

12.2 Fórmula: cumplimiento proveedor

Cumplimiento proveedor = entregas_en_plazo / entregas_totales

def cumplimiento_proveedor(entregas_en_plazo, entregas_totales):
    if entregas_totales == 0:
        return 0
    return entregas_en_plazo / entregas_totales

12.3 Fórmula: dependencia proveedor

Dependencia proveedor = compras_al_proveedor / compras_totales

def dependencia_proveedor(compras_proveedor, compras_totales):
    if compras_totales == 0:
        return 0
    return compras_proveedor / compras_totales

12.4 Tensiones asociadas

13. KPIs de RRHH

13.1 KPIs base de RRHH

13.2 Fórmula: costo laboral sobre ventas

Costo laboral sobre ventas = costo_laboral_total / ventas_netas

def costo_laboral_sobre_ventas(costo_laboral_total, ventas_netas):
    if ventas_netas == 0:
        return 0
    return costo_laboral_total / ventas_netas

13.3 Fórmula: comisión sobre margen

Comisión sobre margen = comision_pagada / margen_bruto_generado

def comision_sobre_margen(comision_pagada, margen_generado):
    if margen_generado == 0:
        return 0
    return comision_pagada / margen_generado

13.4 Tensiones asociadas

14. KPIs de operaciones

14.1 KPIs base de operaciones

14.2 Fórmula: cumplimiento de tareas

Cumplimiento = tareas_cerradas_en_fecha / tareas_asignadas

def cumplimiento_tareas(tareas_cerradas_en_fecha, tareas_asignadas):
    if tareas_asignadas == 0:
        return 1
    return tareas_cerradas_en_fecha / tareas_asignadas

14.3 Fórmula: tasa de vencimiento

Tasa de vencimiento = tareas_vencidas / tareas_totales

def tasa_vencimiento(tareas_vencidas, tareas_totales):
    if tareas_totales == 0:
        return 0
    return tareas_vencidas / tareas_totales

14.4 Tensiones asociadas

15. KPIs de dirección y workflow

15.1 KPIs base de dirección

15.2 Fórmula: ratio de ejecución directiva

Ratio de ejecución = acciones_cerradas / decisiones_tomadas

def ratio_ejecucion(decisiones_tomadas, acciones_cerradas):
    if decisiones_tomadas == 0:
        return 0
    return acciones_cerradas / decisiones_tomadas

15.3 Fórmula: acciones sin responsable

Acciones sin responsable = acciones_sin_responsable / acciones_totales

def acciones_sin_responsable(acciones_sin_responsable, acciones_totales):
    if acciones_totales == 0:
        return 0
    return acciones_sin_responsable / acciones_totales

15.4 Tensiones asociadas

16. KPIs de clientes

16.1 KPIs base de clientes

16.2 Fórmula: concentración de cliente

Concentración cliente = ventas_cliente / ventas_totales

def concentracion_cliente(ventas_cliente, ventas_totales):
    if ventas_totales == 0:
        return 0
    return ventas_cliente / ventas_totales

16.3 Tensión asociada

17. KPIs de proveedores

17.1 KPIs base de proveedores

17.2 Fórmula: score proveedor simple

Score proveedor =
cumplimiento × 40%
+ calidad × 25%
+ estabilidad_precio × 20%
+ plazo × 15%

def score_proveedor(cumplimiento, calidad, estabilidad_precio, plazo):
    return round(
        cumplimiento * 0.40 +
        calidad * 0.25 +
        estabilidad_precio * 0.20 +
        plazo * 0.15,
        2
    )

18. KPIs de calidad de datos

18.1 KPIs base

18.2 Fórmula: score calidad de datos

Score calidad =
completitud × 25%
+ validez × 20%
+ consistencia × 20%
+ trazabilidad × 15%
+ actualización × 10%
+ unicidad × 10%

def score_calidad_datos(completitud, validez, consistencia, trazabilidad, actualizacion, unicidad):
    return round(
        completitud * 0.25 +
        validez * 0.20 +
        consistencia * 0.20 +
        trazabilidad * 0.15 +
        actualizacion * 0.10 +
        unicidad * 0.10,
        2
    )

19. KPIs por industria

19.1 Construcción / insumos

KPIs prioritarios:

ventas netas
margen bruto
descuento promedio
días de cobranza
stock crítico
stock inmovilizado
rotación
comisión sobre margen
cliente grande riesgoso
compras urgentes
costo logístico sobre venta
canjes pendientes de evaluación
referidos pagados

KPIs específicos:

19.2 Retail

ticket promedio
ventas por sucursal
margen por categoría
rotación
quiebre producto estrella
promoción sobre margen
merma
devoluciones
conversión
stock por sucursal

19.3 Salud

ocupación
turnos utilizados
ausentismo paciente
tiempo de espera
costo por prestación
margen por servicio
productividad profesional
reclamos
uso de insumos críticos

19.4 Logística

entregas a tiempo
costo por km
costo por entrega
combustible por km
utilización de flota
cumplimiento SLA
reclamos por entrega
rentabilidad por cliente
mantenimiento preventivo

19.5 Hotelería

ocupación
ADR
RevPAR
cancelaciones
costo por habitación ocupada
margen por canal
reclamos
tiempo de respuesta
mantenimiento por habitación

Fórmula:

RevPAR = ADR × ocupación

def revpar(adr, ocupacion):
    return adr * ocupacion

20. Umbrales de KPIs

Cada KPI debe tener umbrales.

Ejemplo: margen bruto para insumos de construcción.

Ejemplo: descuento promedio.

Código:

def evaluar_umbral(valor, verde_min=None, amarillo_min=None, rojo_max=None):
    if verde_min is not None and valor >= verde_min:
        return "verde"
    if amarillo_min is not None and valor >= amarillo_min:
        return "amarillo"
    return "rojo"

21. KPI con confianza

FARO no debe mostrar solo el valor. También debe mostrar confianza.

Ejemplo:

{
  "kpi": "margen_bruto",
  "value": 0.21,
  "status": "rojo",
  "confidence": 0.78,
  "warning": "Costo unitario incompleto en 18% de registros"
}

La lectura sería:

Margen en rojo, pero con confianza media. Requiere completar costos para diagnóstico fuerte.

Esto es profesional. Lo otro es vender humo con decimales.

22. Cálculo de confianza del KPI

Confianza KPI =
calidad de datos × 40%
+ completitud de fuentes × 25%
+ trazabilidad × 20%
+ validación de fórmula × 15%

def confianza_kpi(calidad_datos, completitud_fuentes, trazabilidad, validacion_formula):
    return round(
        calidad_datos * 0.40 +
        completitud_fuentes * 0.25 +
        trazabilidad * 0.20 +
        validacion_formula * 0.15,
        2
    )

23. Tabla SQL de biblioteca de KPIs

CREATE TABLE kpi_library (
    kpi_code TEXT PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    area_id TEXT,
    module TEXT,
    formula_text TEXT,
    formula_sql TEXT,
    frequency TEXT,
    responsible_role TEXT,
    approver_role TEXT,
    dimensions JSONB,
    data_sources JSONB,
    thresholds JSONB,
    related_tensions JSONB,
    suggested_actions JSONB,
    score_impact JSONB,
    industry_scope JSONB,
    level TEXT,
    active BOOLEAN DEFAULT true,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

24. Tabla SQL de resultados KPI

CREATE TABLE kpi_results (
    kpi_result_id TEXT PRIMARY KEY,
    kpi_code TEXT NOT NULL,
    company_id TEXT,
    branch_id TEXT,
    area_id TEXT,
    responsible_id TEXT,
    period_start DATE,
    period_end DATE,
    value NUMERIC,
    target NUMERIC,
    status TEXT,
    confidence NUMERIC,
    source_load_ids JSONB,
    calculated_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

25. Ejemplo SQL: margen bruto

SELECT
    branch_id,
    DATE_TRUNC('month', sale_date) AS period,
    SUM(net_amount) AS ventas_netas,
    SUM(total_cost) AS costo_total,
    CASE 
        WHEN SUM(net_amount) = 0 THEN 0
        ELSE (SUM(net_amount) - SUM(total_cost)) / SUM(net_amount)
    END AS gross_margin_rate
FROM fact_sales
GROUP BY branch_id, DATE_TRUNC('month', sale_date);

26. Ejemplo SQL: días de cobranza promedio

SELECT
    customer_id,
    AVG(collection_date - sale_date) AS avg_days_to_collect
FROM fact_collections
WHERE collection_date IS NOT NULL
GROUP BY customer_id;

27. Ejemplo SQL: acciones vencidas

SELECT
    responsible_id,
    COUNT(*) FILTER (WHERE status <> 'closed' AND due_date < CURRENT_DATE) AS overdue_actions,
    COUNT(*) AS total_actions,
    CASE
        WHEN COUNT(*) = 0 THEN 0
        ELSE COUNT(*) FILTER (WHERE status <> 'closed' AND due_date < CURRENT_DATE)::NUMERIC / COUNT(*)
    END AS overdue_rate
FROM action_workflow
GROUP BY responsible_id;

28. Relación KPI → señal → alerta → tensión

Ejemplo:

KPI:
Margen bruto = 21%

Señal:
Margen cayó 7 puntos.

Regla:
Si margen < 22% y descuento > 10%, alerta crítica.

Alerta:
Margen crítico con descuento alto.

Tensión:
Crecimiento no rentable.

Acción:
Auditar descuentos mayores al 8%.

Esto demuestra que el KPI no queda aislado. Alimenta dirección.

29. KPI y FARO Score

Cada KPI puede afectar el FARO Score.

Ejemplo:

Código simple:

def impacto_kpi_score(kpi_status, peso):
    if kpi_status == "verde":
        return peso
    if kpi_status == "amarillo":
        return 0
    if kpi_status == "rojo":
        return -peso
    return 0

30. Gobernanza de KPIs

Los KPIs deben tener dueños. Si no, nadie responde.

Regla sana:

Todo KPI relevante debe tener dueño. KPI sin dueño es decoración.

31. Frecuencia de medición

32. Niveles FARO por KPI

33. KPIs que conviene activar primero

Para una implementación inicial sólida:

1. Ventas netas
2. Margen bruto
3. Descuento promedio
4. Días de cobranza
5. Mora total
6. Stock crítico
7. Rotación de stock
8. Stock inmovilizado
9. Comisión sobre margen
10. Acciones vencidas
11. Cumplimiento de acciones
12. Gasto sobre ventas
13. Caja disponible
14. Compras urgentes
15. Cumplimiento proveedor

Con esos 15, FARO ya puede detectar varias tensiones serias.

34. Ejemplo completo: KPI Margen bruto

Ficha

{
  "kpi_code": "gross_margin_rate",
  "nombre": "Margen bruto",
  "area": "Comercial / Finanzas",
  "formula": "(ventas_netas - costo_ventas) / ventas_netas",
  "fuentes": ["fact_sales", "dim_product"],
  "dimensiones": ["producto", "cliente", "vendedor", "sucursal", "canal"],
  "frecuencia": "diaria / semanal",
  "responsable": "Gerente Comercial",
  "consultados": ["Finanzas", "Compras"],
  "umbral_verde": "> 25%",
  "umbral_amarillo": "20% - 25%",
  "umbral_rojo": "< 20%",
  "tensiones": [
    "margen_deteriorado",
    "crecimiento_no_rentable",
    "comision_desalineada"
  ],
  "acciones": [
    "auditar_descuentos",
    "revisar_costos",
    "ajustar_politica_de_precios"
  ]
}

Lectura ejecutiva

El margen bruto indica si la empresa está vendiendo con rentabilidad suficiente. Si cae mientras las ventas suben, FARO debe analizar descuentos, costos, mix de productos, comisiones y cobranza.

35. Ejemplo completo: KPI Stock crítico

Ficha

{
  "kpi_code": "critical_stock_rate",
  "nombre": "Stock crítico",
  "area": "Stock / Compras",
  "formula": "productos_bajo_minimo / productos_totales",
  "fuentes": ["fact_inventory", "dim_product", "fact_sales"],
  "dimensiones": ["producto", "categoría", "sucursal", "proveedor"],
  "frecuencia": "diaria",
  "responsable": "Responsable de Stock",
  "consultados": ["Compras", "Comercial"],
  "tensiones": [
    "stock_critico_comercial",
    "compras_reactivas",
    "proveedor_critico"
  ],
  "acciones": [
    "activar_reposicion",
    "buscar_proveedor_alternativo",
    "priorizar_compra_producto_clave"
  ]
}

36. Ejemplo completo: KPI Cumplimiento de acciones

Ficha

{
  "kpi_code": "action_completion_rate",
  "nombre": "Cumplimiento de acciones",
  "area": "Dirección / Workflow",
  "formula": "acciones_cerradas_en_fecha / acciones_asignadas",
  "fuentes": ["action_workflow"],
  "dimensiones": ["responsable", "área", "prioridad", "tensión"],
  "frecuencia": "diaria",
  "responsable": "Gerencia General",
  "tensiones": [
    "direccion_sin_ejecucion",
    "accountability_debil"
  ],
  "acciones": [
    "escalar_tareas_vencidas",
    "reasignar_responsable",
    "revisar_comite_de_seguimiento"
  ]
}

37. Riesgos si no existe biblioteca de KPIs

38. Versionado de KPIs

Las fórmulas pueden cambiar. FARO debe versionarlas.

Ejemplo:

Margen v1:
(ventas - costo) / ventas

Margen v2:
(ventas - costo - descuentos adicionales) / ventas

Margen v3:
margen ajustado por cobranza y comisión

Tabla sugerida:

CREATE TABLE kpi_formula_versions (
    version_id TEXT PRIMARY KEY,
    kpi_code TEXT NOT NULL,
    version TEXT NOT NULL,
    formula_text TEXT,
    formula_sql TEXT,
    active_from DATE,
    active_to DATE,
    changed_by TEXT,
    change_reason TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

39. Output final del Anexo 17

Al finalizar este anexo, FARO debe tener definido:

1. Biblioteca inicial de 300 a 400 KPIs.
2. Estructura estándar de ficha KPI.
3. Fórmulas por KPI.
4. Fuentes de datos por KPI.
5. Dimensiones de análisis.
6. Responsables y aprobadores.
7. Frecuencia de medición.
8. Umbrales verde / amarillo / rojo.
9. KPIs por área.
10. KPIs por industria.
11. KPIs por versión FARO.
12. Relación KPI → señal.
13. Relación KPI → alerta.
14. Relación KPI → tensión.
15. Relación KPI → acción.
16. Relación KPI → FARO Score.
17. Score de confianza de KPI.
18. Versionado de fórmulas.
19. Gobernanza de KPIs.
20. KPIs iniciales recomendados para MVP.

40. Conexión con otros anexos

La Biblioteca de KPIs FARO define qué mide el sistema, cómo lo mide, de dónde sale el dato, quién responde, qué umbral activa alerta, qué tensión puede detectar y qué acción puede recomendar. No es una lista de indicadores: es la base técnica para transformar datos en dirección ejecutiva.