Intuice může trvat dlouhou cestu v podnikání, ale existují chvíle, kdy budete potřebovat tvrdé údaje k analýze a číslice k chřadnutí. Proces Six Sigma pro dosažení špičkových obchodních procesů definuje několik různých typů dat. Údaje o atributu jsou odrůdy ano nebo ne, například zda je spínač světel zapnutý nebo vypnutý. Variabilní data se týkají měření, jako je změna úrovně osvětlení při úpravě stmívače. Oba jsou důležité informace, ale proměnné údaje jsou obvykle užitečnější.
Proměnná Vs. Atribut
Údaje o atributech se zaměřují na čísla, údaje o proměnných se zaměřují na měření. Předpokládejme například, že shromažďujete data o vadných produktech, které vám pomohou při montáži. Údaje o atributu jednoduše klasifikují výstup jako vadný nebo nepoškozený. Pokud shromažďujete údaje o proměnných, můžete se podívat na to, jak špatný je každý vadný výrobek: 10% vadný, 20% vadný a tak dále.
Ani jeden z nich není neodmyslitelně špatný. Vše závisí na tom, jak chcete data používat. Pokud praktikujete přístup Six Sigma a chcete zjistit, kolik produktů vyhovuje vašim vysokým standardům, údaje o atributech by mohly udělat trik. Pokud chcete měřit kvalitu každého produktu, proměnné údaje jsou pravděpodobně užitečnější.
Výhody údajů o atributech
Existují i další způsoby klasifikace dat. Data, která se dobře neaplikují na čísla, například barvu nebo chuť, se nazývají například kvalitativní data. Údaje o atributu jsou shromažďovány jednodušeji než kvalitativními údaji, takže je to dobrá volba, pokud se díváte na binární stav, kde existují pouze dvě alternativy:
- Produkt funguje nebo nefunguje.
- Prodejce uzavřel obchod, nebo ne.
- Části se vejdou do slotu, do něhož mají patřit, nebo nemají.
- Studenti absolvují test nebo selhávají.
Můžete shromažďovat data atributů, abyste zjistili, jak dobře fungují váš proces, zařízení nebo zaměstnanci. Pokud chcete, aby 80% vašich studentů složilo závěrečné zkoušky, a to pouze 20%, to ukazuje problém. Ať už je to studentský orgán, učitelé nebo nějaká jiná otázka, bude třeba určit.
Výhody proměnných dat
Proměnná data vám mohou říci mnoho věcí, které nelze přiřadit datům. Předpokládejme, že testujete nové nosníky pro použití ve stavebním projektu. Údaje o atributu udávají procento nosníků, které nesou pod zatížením, které jste na ně vložili. Proměnné údaje vám mohou říci, zda určitý nosník, který projde zkouškou, může být nebezpečně blízko k tomu, aby ustoupil. Pokud chcete vědět, jak špatně studenti zmeškali své zkoušky, mohou vám proměnné údaje poskytnout odpověď.
