Una métrica se ve mal. Antes de asumir que es un bug, recorre esta lista de chequeo — la mayoría de las métricas "mal" terminan siendo problemas de configuración.

¿Está mal de verdad, o simplemente no es lo que esperabas?

El caso más común: la métrica está bien calculada, pero refleja algo que no sabías que estaba pasando. Haz clic en Ver detalles en la tarjeta de la métrica para ver los ítems que la componen. Muchas veces los datos cuentan una historia verdadera para la que no estabas preparado.

Paso 1 — Revisa el rango de fechas y los filtros

Asegúrate de que el rango de fechas sea el que esperas.
Limpia todos los filtros y vuelve a correrla. Si el número cambia, había un filtro ocultando parte de la población.

Paso 2 — Revisa el mapeo de estados

La mayoría de los errores en métricas de flujo se remontan al mapeo de estados:

Si un estado está mal clasificado como "activo" cuando debería ser "en espera", el Tiempo de Ciclo se va a ver más largo de lo que es.
Si "done" no es el estado terminal correcto, el Throughput va a estar mal.
Abre el mapeo de estados de la integración en Administración → Integraciones y verifica cada estado.

Paso 3 — Revisa el mapeo de usuarios y equipos

Los usuarios sin mapear aportan cero a las métricas por equipo.
Los bots o cuentas de sistema mapeados como personas inflan los números de actividad.
Verifica los mapeos en Administración → Usuarios.

Lo que confunde más seguido es lo inverso. Active Days excluye a quien tenga un nombre que matchee un patrón de bot, y la coincidencia es sobre cualquier parte del nombre: el patrón incluye un bot suelto, así que a alguien del equipo cuyo nombre visible contenga esas tres letras se lo filtra en silencio. Si una persona tiene Active Days en cero pero sus commits y revisiones no, revisa su nombre antes que su mapeo.

Paso 4 — Revisa la calidad de datos de la integración

Para DORA: confirma qué fuente de despliegues usa tu organización (Configuración → Módulos → Desempeño de Entregas). Con la fuente por defecto, la Frecuencia de Despliegue y la Tasa de Fallos de Cambios se derivan de los pull requests mergeados — un repositorio cuyos PRs no se están sincronizando va a leer bajo.
Para flujo: ¿los issues de Jira tienen un historial de cambios de estado completo? Los issues editados en masa a veces no tienen filas de historial.

Paso 5 — ¿Acabas de cambiar a despliegues de GitHub?

Si la Frecuencia de Despliegue o la Tasa de Fallos de Cambios cayeron a cero o se ven escasas justo después de activar Medir despliegues desde GitHub:

Busca el aviso "Estamos trayendo tu historial de despliegues" en la pestaña Rendimiento de Entrega de Software. El backfill todavía se está ejecutando — los gráficos se completan a medida que llegan los datos, y el aviso desaparece en un máximo de 24 horas.
Si el aviso ya no está y los números siguen bajos, verifica que tu pipeline efectivamente cree despliegues de GitHub (o un check run de deploy sobre los tags de release) y reporte su estado final. Un deploy que nunca reporta de vuelta es invisible para las dos métricas.
Solo cuentan los despliegues a producción, pero la regla es todo o nada. Si ningún despliegue del rango está marcado como producción, Leanmote los cuenta todos, y el número puede verse más alto que tu cadencia real de releases. Si algunos están marcados, solo cuentan esos, y todo repositorio que nunca marque producción desaparece de la métrica. El marcado parcial es el modo de falla que se ve como una caída repentina.
No compares a través del cambio. Los merges y los despliegues son eventos distintos, así que un salto en la fecha del cambio es esperable.
Volver a desactivar la opción retoma inmediatamente el conteo de pull requests mergeados; el historial de despliegues que Leanmote capturó se conserva.

Paso 6 — Compara contra un período que conozcas bien

Cambia el rango de fechas a un período en el que sepas cuánto debería dar la métrica. Si ese rango se ve correcto, el problema es específico de la fuente de datos del rango nuevo. Si los dos se ven mal, el problema es de configuración.

Cuándo escribir al soporte

Si ya recorriste los pasos de arriba y la métrica sigue sin reflejar la realidad, escríbele a nuestro equipo por el Messenger de Intercom. Incluye:

La métrica y el dashboard exactos.
El rango de fechas y los filtros aplicados.
El valor esperado y el observado, con una muestra de ítems si es posible.

Por qué una métrica no cuadra