Když data pro metriku chybí

Analytická měření bychom měli začít navrhovat od shora - tedy nejprve od celkových metrik výkonnosti procesu: od měření jeho přidané hodnoty zhmotněné v produktu v příslušném čase, kvalitě a nákladech. A pak teprve postupovat směrem dolů k dílčím metrikám. Velmi se mi osvědčila pyramida ukazatelů, ve které jsou pak patrná bílá místa toho, co buď nedokážeme posoudit nebo co nedokážeme změřit. Někdy pomáhá, když desagregujeme některý ukazatel o patro níž a rázem máme zdrojů dat dost. Ne k jeho výpočtu, tak exaktní to nebývá. Ale k analytickému závěru to může stačit. Zlatý Paret.
Většinou pro takový postup musíme znát velmi dobře podstatu příslušného byznysu. Protože desagregace musí jít většinou hodně šejdrem, pokud jde po podstatě. Nechci teď uvádět žádný příklad, protože by bylo hned jasné, odkud to mám a žádný obecný mě rychle nenapadá. Snad jeden od nás ze vsi, kde se dost taháme o (ne)kvalitu zdejší školy. A kde není možné zjistit data o počtu dětí, které rodiče raději posílají do Prahy, čili nedůvěřují škole zdější. Zato dopravní společnost vede dlouholeté a přesné statistiky o prodaných legitimacích včetně dětských na té naší trase. Samozřejmě budeme vedle, pokud přitom zapomeneme na migraci a zvyšující se podíl lidí, kteří děti vozí do školy autem.