Cómo leer este glosario
Cada término tiene definición ejecutiva, ejemplo aplicado y los anexos donde se desarrolla en detalle. Desde cualquier anexo, el primer uso de un término clave linkea automáticamente a la entrada correspondiente acá.
Grupo 1 / 9
Datos
La capa que toma datos crudos y los convierte en una base ejecutiva confiable.
El dato original como llegó de la fuente, sin modificar. FARO conserva el RAW para auditoría, trazabilidad y reproceso. Nunca se borra; se versiona.
Ejemplo: el Excel de ventas que el administrativo subió el 27/05/2026 a las 22:00 se guarda en raw_imports con su payload original y metadata (fuente, usuario, fecha, lote, hash) antes de pasar a staging.
Zona intermedia donde el dato RAW se limpia técnicamente (fechas, monedas, espacios, formatos), pero todavía no se asocia a entidades oficiales. Es el "antes de la limpieza definitiva".
Ejemplo: "$ 8.500,50" → 8500.50. "27/05/26" → "2026-05-27". "Juan P." → "juan p".
Proceso que vincula cada dato limpio a una entidad oficial de la empresa (cliente, producto, empleado, sucursal, cuenta). Convierte alias dispersos en IDs únicos.
Ejemplo: "Cem x50", "Cemento 50kg", "cem. 50" → todos se vinculan a PROD_001 · CEMENTO_BOLSA_50KG.
La verdad oficial de una entidad del negocio. Clientes, productos, empleados, proveedores, sucursales, áreas, cuentas, rubros, canales, zonas, roles, centros de costo. Sin ellas, los KPIs no son comparables.
Ejemplo: dim_customer, dim_product, dim_employee. Cada una tiene PK, atributos obligatorios, alias y historial de versiones.
La capa donde los datos limpios y normalizados se convierten en lectura gerencial. No es el ERP (que registra operaciones), es la lente de dirección que cruza áreas, dimensiones y módulos.
Ejemplo: el ERP dice "Factura 234". El modelo ejecutivo dice "venta de Juan Pérez a Constructora Norte, margen 21%, posible alerta de descuento alto, impacta caja en 30 días".
Convención de modelado dimensional. Fact: tabla con eventos medibles (ventas, pagos, stock). Dimensión: tabla con entidades (cliente, producto, empleado). Las facts referencian dimensiones por FK.
Ejemplo: fact_sales tiene customer_id, product_id, seller_id, branch_id que apuntan a sus respectivas dim_*.
Grupo 2 / 9
Medición
Convertir el modelo ejecutivo en indicadores cuantificables con objetivos y movimientos detectables.
Key Performance Indicator. Indicador calculado a partir de facts y dimensiones, con fórmula, fuente, frecuencia, dueño, umbral y lectura ejecutiva.
Ejemplo: margen_bruto = (ventas_netas - costo) / ventas_netas. Dueño: Gerente Comercial. Frecuencia: diaria. Umbral verde: >25%.
Límite contra el cual un KPI se evalúa como verde, amarillo, rojo o crítico. Configurable por KPI, industria, empresa, sucursal y madurez.
Ejemplo: margen bruto en construcción → verde > 25%, amarillo 20–25%, rojo < 20%, crítico < 18% con descuento alto.
Cambio relevante en un KPI o variable: caída, aceleración, tendencia sostenida, anomalía, reincidencia, desvío contra objetivo. La señal todavía no es alerta; es el primer aviso analítico.
Ejemplo: margen cayó 7 puntos contra el mes anterior. Descuento promedio se duplicó. Stock de cemento bajó 40% en una semana.
Grupo 3 / 9
Inteligencia
Convertir señales en interpretación ejecutiva con reglas, alertas, tensiones, diagnóstico y confianza.
Condición lógica que evalúa señales y define consecuencias (alerta, tensión, acción, escalamiento, impacto en Score). Versionada en JSON DSL para evitar deploy del backend al cambiarla.
Ejemplo: SI margen < 22% Y descuento > 10% ENTONCES alerta margin_critical + tensión crecimiento_no_rentable + responsable Gerente Comercial.
Aviso ejecutivo accionable generado cuando una regla se activa. Tiene severidad, prioridad, responsable, vencimiento, acción sugerida y trazabilidad. Una alerta sin responsable es ruido con diseño premium.
Ejemplo: "Margen crítico por descuento alto en sucursal San Juan. Responsable: Gerente Comercial. Acción: auditar ventas con descuento >8%. Vencimiento: 72 hs."
Contradicción sistémica detectada cuando varias señales/alertas se combinan. No es un dato puntual; es una lectura de que algo se está desalineando entre áreas, procesos, incentivos o resultados.
Ejemplo: ventas suben + margen baja + descuento sube + cobranza empeora + comisión crece = crecimiento no rentable. Una sola alerta no la explica; la combinación sí.
Explicación estructurada para Dirección: qué pasó, por qué puede estar pasando, qué impacto tiene, qué área responde, qué acción conviene y con qué nivel de confianza. La alerta informa; el diagnóstico interpreta.
Ejemplo: "La empresa creció en ventas, pero el crecimiento no parece sano: margen cayó por descuentos altos, cobranza se alargó y la comisión sigue premiando volumen sin considerar margen ni cobro."
Score 0–1 que mide qué tan sólida es la evidencia detrás de un KPI, señal, alerta, tensión, diagnóstico o recomendación. Combina calidad de datos, señales coincidentes, consistencia histórica, reglas activadas, coherencia sectorial y validación humana.
Ejemplo: diagnóstico "margen deteriorado" con confianza 0.84 → puede generar acción. Con confianza 0.58 → primero validar costos antes de cambiar política comercial.
Grupo 4 / 9
Decisión
Ordenar prioridades y proponer qué hacer, con o sin simulación previa según sensibilidad.
Ordena KPIs, alertas, tensiones y acciones según impacto económico, impacto en caja, urgencia, severidad, recurrencia, áreas afectadas, confianza e impacto en FARO Score.
Fórmula: prioridad = impacto×0.25 + caja×0.20 + urgencia×0.15 + severidad×0.15 + recurrencia×0.10 + áreas×0.05 + confianza×0.05 + score×0.05.
Escala de prioridad ejecutiva.
P1 · Crítica (score 85–100): atención inmediata. P2 · Alta (65–84): resolver en 48–72 hs. P3 · Media (45–64): 7 días. P4 · Baja (25–44): monitorear. P5 · Observación (0–24): sin acción inmediata.
Sugerencia estructurada derivada de un diagnóstico priorizado. Indica qué hacer, por qué, quién responde, qué plazo, qué impacto esperado, si requiere aprobación y qué confianza tiene.
Ejemplo: "Auditar operaciones con descuento >8%. Responsable: Gerente Comercial. Plazo: 72 hs. Impacto esperado: margen +2 a +4 puntos. No requiere aprobación. Confianza: 0.84."
Antes de ejecutar una decisión sensible (comisión, crédito, canje, precios, proveedor estratégico), FARO permite probar escenarios: qué pasa si bajamos descuento al 8%, qué pasa si cambiamos comisión, qué pasa si no hacemos nada.
Ejemplo: simular "bajar descuento máximo 12%→8%" con supuesto de caída ventas 5% → margen mejora 3 puntos, utilidad bruta +$2.75M. Recomendación: probar piloto 30 días.
Guía operativa paso a paso que convierte una recomendación en ejecución concreta. Define pasos, datos necesarios, evidencia requerida, vencimientos, KPIs afectados y criterio de cierre.
Ejemplo: "Auditoría de descuentos altos" → 1) exportar ventas últimos 30 días, 2) calcular margen por operación, 3) separar por vendedor/cliente/producto, 4) detectar operaciones no rentables, 5) presentar propuesta de política.
Grupo 5 / 9
Ejecución
Convertir decisión en acción con dueño, vencimiento, evidencia y workflow controlado.
Tarea ejecutiva u operativa creada para resolver, validar, prevenir o escalar una situación. Tiene título, origen, responsable, prioridad, vencimiento, pasos, evidencia requerida, KPI afectado y criterio de cierre.
Tipos: correctiva, preventiva, validación, escalamiento, análisis, simulación, política, proceso, seguimiento, bloqueo/control.
Matriz de responsabilidad. R (Responsible) ejecuta. A (Accountable) aprueba y responde por el resultado. C (Consulted) aporta información. I (Informed) recibe visibilidad. Una acción puede tener varios C e I, pero un solo R principal.
Ejemplo: auditoría de descuentos → R: Gerente Comercial, A: Dirección, C: Finanzas + RRHH, I: Administración + Vendedores.
Circuito de estados, vencimientos, aprobaciones, dependencias y escalamiento que controla que una acción avance desde creada hasta cerrada con evidencia. Sin workflow, las acciones se vuelven listas de tareas sin seguimiento.
Estados típicos: created → assigned → accepted → in_progress → waiting_evidence → completed → approved → measured → closed. Más estados de bloqueo y escalamiento.
Prueba registrada (archivo, reporte, aprobación, KPI recalculado, conciliación, comentario validado) que permite demostrar que una acción se ejecutó y dejó resultado. Sin evidencia, no hay cierre real.
Niveles: 1 (comentario simple) → 5 (KPI recalculado + resultado medido). FARO no permite cerrar acciones P1/P2 sin evidencia validada.
FARO distingue dos tipos. Cierre operativo: la tarea fue ejecutada (informe presentado). Cierre ejecutivo: el problema fue resuelto o medido (margen mejoró 3 puntos, tensión bajó). No confundir tarea cerrada con problema resuelto.
Ejemplo: "auditar descuentos" cierra operativamente cuando se presenta el informe. Cierra ejecutivamente cuando, 30 días después, el descuento promedio bajó y el margen subió.
Controla si las acciones cerradas realmente produjeron resultado. Compara KPI antes/después, mide efectividad, detecta acciones cerradas sin impacto y alimenta el aprendizaje. Movimiento no es avance. Trabajo no siempre es resultado.
Clasificación de resultados: efectiva, parcialmente efectiva, neutral, inefectiva, contraproducente, no medible, falso positivo, pendiente de maduración.
Grupo 6 / 9
Control
Cómo Dirección ve el estado de la empresa y recibe reportes ejecutivos.
Indicador ejecutivo 0–100 que sintetiza el estado real de la empresa combinando KPIs cumplidos, tensiones resueltas, acciones en fecha, confianza de datos y riesgo proyectado. No es promedio simple: es lectura ponderada y explicable.
Componentes típicos: KPIs 25% · Tensiones 25% · Acciones en fecha 20% · Confianza datos 15% · Riesgo proyectado 15%. Ajustable por industria. Score 71 (mes anterior) → 74 (actual) → 78 (post-acción).
Salida estructurada para Dirección que resume el estado de la empresa, área, sucursal o tensión. Diario, semanal, mensual, Directorio, por área o de excepción. Comunica dirección, no solo información.
Reporte FARO ≠ dashboard: el dashboard muestra; el reporte FARO orienta. Incluye FARO Score, prioridades P1/P2, tensiones activas, acciones vencidas, decisiones pendientes y foco recomendado.
Grupo 7 / 9
Mejora
El sistema aprende del uso y recalibra sus reglas, umbrales y pesos para mejorar futuras decisiones.
Proceso por el cual FARO registra resultados reales (qué recomendaciones funcionaron, qué acciones fueron efectivas, qué simulaciones acertaron) y ajusta su comportamiento futuro. No es IA mágica; es gestión acumulada.
Ejemplo: tras 18 ejecuciones de "auditar descuentos", FARO aprende que la acción mejora margen (+3 puntos promedio) pero no caja (cobranza sigue lenta). Aprendizaje: en futuras tensiones de crecimiento no rentable, combinar con plan de cobranza.
Ajuste controlado de reglas, umbrales, pesos del FARO Score, recomendaciones, simulaciones, workflow o requisitos de evidencia, basado en aprendizaje real. Con evidencia, versionado, aprobación, backtesting y posibilidad de rollback.
Ejemplo: umbral de alerta "descuento >8%" generaba 48% de falsos positivos. Recalibración: umbral por familia de producto (cemento >4%, grifería >12%). Requiere aprobación Comercial + Dirección + monitoreo 30 días.
Prueba de una regla nueva contra el histórico antes de aplicarla en producción. Compara: cuántos casos detecta la nueva regla, cuántos deja pasar, cuántos falsos positivos reduce, cómo habría cambiado el Score.
Regla: primero backtesting, después producción. No al revés.
Capacidad de revertir una recalibración o cambio de configuración a su versión anterior si los resultados empeoran. Toda recalibración debe poder revertirse.
Regla: si no podés volver atrás, no estás recalibrando; estás apostando.
FARO detecta un problema que no era real o no aplicaba en ese contexto. Debe registrarse para que el sistema aprenda y reduzca sensibilidad o sume contexto.
Ejemplo: alerta "margen bajo" → en realidad era una promoción aprobada por Dirección. Aprendizaje: antes de disparar, validar si hay campaña aprobada en el sistema.
FARO no detectó algo que sí era un problema. Es más peligroso que el falso positivo porque pasa desapercibido. Debe analizarse para identificar qué regla faltó, qué dato estaba mal o qué umbral era inadecuado.
Ejemplo: no se detectó cliente riesgoso porque estaba duplicado en el maestro y su mora estaba fragmentada. Aprendizaje: antes de calcular mora, consolidar clientes por CUIT.