Medición matricial: importancia del álgebra en la gestión empresarial

La medición matricial es un sistema basado en el empleo del álgebra matricial para realizar mediciones y evaluar, representar y monitorizar la relación establecida entre entidades distintas que operan en un mismo ámbito, sistema o modelo. Es empleada en una gran variedad de casos, especialmente en aquellos en los que se utilizan indicadores KPI cuantitativos para elaborar métricas y reportes.

Enseguida nos ocuparemos con más detalle de la medición matricial, de lo que significa y sus aplicaciones. Sin embargo, a parte de todo ello, lo que sin duda alguna deja al descubierto su extenso uso es que el lenguaje matemático y la estructura algebraica ofrecen importantes ventajas en materia de gestión empresarial, entre otras y de un modo destacado:

  • Precisión: el lenguaje matemático aporta una mayor precisión y rigor al análisis lógico, estableciéndose la lógica formal (y la estructura algebraica) como código argumental básico.

  • Claridad: el álgebra permite exponer hipótesis de un modo conciso y claro, evitando ambigüedades y posibles contradicciones lógicas.

  • Transversalidad: el empleo de la lógica formal, el lenguaje matemático y la estructura argumental algebraica amplía el abanico de teorías y técnicas aplicables, y facilita el empleo de software y programario diseñado para el análisis científico permitiendo relacionar campos propios de la economía y la empresa con otras disciplinas afines.

Aclarado este punto, a continuación se enumeran algunas de las matrices más empleadas por las técnicas de medición matricial.

Medición matricial

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Medición matricial y ejemplos de matrices utilizables

La medición matricial, como decíamos al empezar, permite establecer y evaluar las relaciones que mantienen entre sí componentes, elementos y/o ámbitos comunes de distintos sistemas y modelos, o lo que es lo mismo, establecer relaciones (normalmente binarias) entre distintos elementos constituyendo, de este modo, las denominadas matrices.

Se pueden establecer tantas matrices como se estime oportuno según las necesidades particulares y/o generales de medición, siendo algunas de las más frecuentes las que se detallan a continuación:

  • Matrices de atributo: las matrices constituidas por parejas de atributos, como los de la interfaz que muestra resultados del análisis matricial y el modelo lógico empleado para la estructuración de los datos requeridos.

  • Matrices de procesos y localización: establecen relaciones entre tareas, procesos y operaciones de la compañía por un lado, y su localización o ubicación geográfica por el otro. Seguramente se trate de una de las matrices más utilizadas, especialmente al realizar mediciones matriciales de procesos en cadenas de suministro globales y/o con operaciones deslocalizadas.

  • Matrices de procesos y entidades: establece relaciones (y las monitoriza, gestiona y evalúa) entre procesos dependientes del empleo de datos de sistema y las distintas entidades del modelo de datos utilizado.

  • Matrices de dependencia: otros de los pares matriciales más utilizados son los que establecen relaciones de dependencia entre tareas y procesos a distintos niveles, o incluso entre sistemas y subsistemas dependientes de los mismos.

  • Matrices de esquema: estrechamente relacionadas con la arquitectura de sistemas, estas matrices representan la ubicación de datos concretos en nodos estructurales, es decir, garantizan que el esquema del modelo de datos empleado remite al nodo físico de sistema que tiene asignado.

 

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