Lean Six Sigma und kalorienkontrollierte Big Data?
Es scheint eine Menge Gerede über große Datenmengen zu sein und die Bedeutung, die sie in intelligente Daten drehen. Und es gibt eine Menge der verfügbaren Daten. Google behauptet, dass alle zwei Tage die Menschen so viele Informationen erstellen, wie sie von Anfang der Zeit, bis 2003 die Anzahl der E-Mails die meisten Menschen gegeben hat empfangen, Google ist wahrscheinlich recht. Wie immer gibt es auch über das Abnehmen und die Verringerung der Kalorien viel geredet.
Big Daten beginnt mit wenig Daten, ob es klug ist oder nicht. Die Fokussierung auf Prozessdaten, für einen Moment scheinen viele Organisationen Daten zu haben, aus den Ohren kommen - viele kleine Daten aus verschiedenen Prozessen, die innerhalb der Organisation in großen Daten aufbaut. Unglücklicherweise ist, dass die Daten nicht immer die richtigen Daten. Manchmal messen Organisationen Dinge, weil sie kann sie messen - aber diese Dinge sind nicht unbedingt die richtigen Dinge zu messen und die resultierenden Daten nicht Sie Ihre Organisation und ihre Prozesse nicht helfen zu verwalten.
Sie wissen wahrscheinlich, dass die Wahl, was zu messen, und wie Sie Ihre Daten wichtige Aktivitäten sind zu präsentieren. Aber so ist zu entscheiden, was nicht messen. Lean Six Sigma erfordert, dass Sie von der Tat zu verwalten und gute Daten haben - aber das bedeutet nicht, dass Sie mehr Daten benötigen, als Sie zur Zeit produzieren. Es bedeutet, dass Sie die richtigen Daten. Sie müssen die Daten, die Sie derzeit haben und entscheiden, ob es wirklich hilft Ihnen bei der Verwaltung Ihrer Prozesse zu überprüfen. Fügt die Datenwert oder ist es eine Verschwendung? Ist es wirklich genutzt?
Sie müssen die richtigen Dinge zu messen, aber Sie müssen auch sicherstellen, dass Sie die Daten, die durch eine effektive und effiziente Datenerfassung sind zu sammeln. Manchmal ist es, Daten nicht genau - absichtlich oder nicht - und selbst wenn die Daten korrekt sind, kann es in einer Weise präsentiert werden, die Interpretation erschwert. Manager häufig vorhanden Daten als eine Seite voller Zahlen zu ermutigen, Vergleiche mit den letzten Ergebnissen der Woche oder sogar die Ergebnisse für diese Woche im letzten Jahr. Diese Situation wird weiter verschärft, wenn die Ergebnisse nur Mittelwerte oder Prozentsätze zeigen, und Sie können den Bereich der Leistung oder die Variation in der Prozessleistung nicht verstehen. Das Nettoergebnis ist eine Menge zu Schlussfolgerungen durch Annahmen Springen, die allenfalls fehlgeleitet sind.
So müssen Sie die richtigen Daten in der richtigen Art und Weise gesammelt, präsentiert angemessen und richtig interpretiert. Auf diese Weise die Daten wird smart und Sie können tatsächlich zu verwalten. Interpretation korrekt Daten Vital- es ein Bereich ist, wo Regelkarten enorm helfen können, obwohl sie nicht immer wird die richtige Datenanzeige Werkzeug sein.
Fehlinterpretation Daten ist nicht neu, natürlich, und auf die Kalorienreferenz Rückkehr wussten Sie, wie Kaloriezählimpulse bestimmt wurden? Konventionelle Weisheit besagt, dass Wein eine ziemlich hohe Kalorienzahl zu haben scheint. Aber sollte es? Ist die Interpretation der Daten, die in dieser Bewertung ergab richtig?
Zurück in den 1880er Jahren, ein amerikanischer Chemiker Wilbur Atwater, sah die Energie in verschiedenen Lebensmitteln und Getränken zu messen. Im Wesentlichen verbrannte er sie in einem Ofen und gemessen, um die Wärme, die sie produzierten. Diese Energieeinheiten wurden als Kalorien bekannt. Nun, wenn er Alkohol verbrannt, flammte es sehr schnell, natürlich, viel Wärme produzieren und Wein einen hohen Kaloriengehalt zu verdienen. Aber da Alkohol sicher ist, schnell zu verbrennen, hat er die Daten richtig interpretieren? Nun, eine kleine, aber wachsende Zahl von Ernährungswissenschaftler sind nicht so sicher. Sie fühlen sich die Kalorientheorie fehlerhaft ist und vielleicht etwas bekannt als der glykämische Index ersetzt werden sollte. Kein Zweifel, die Rückschlüsse auf diese kommen zu gegebener Zeit!
Näher am Arbeitsplatz, ist es wahrscheinlich, dass einige der Interpretationen, die einige Manager über die Prozessdaten machen sie auf jeden Fall sehen fehlerhaft ist. Alle Manager müssen besser verstehen, wie zu sammeln, Gegenwart und Daten zu interpretieren effektiver. Wenn sie es tun, werden sie feststellen, dass aus wenigen Daten, große Daten wächst, aber sie müssen sicherstellen, dass es klug ist. Hoffentlich können Sie darauf trinken!