Trực giác có thể đưa bạn đi một chặng đường dài trong kinh doanh, nhưng có những lúc bạn cần dữ liệu cứng để phân tích và con số để khủng hoảng. Quy trình Six Sigma để đạt được các quy trình kinh doanh chất lượng hàng đầu xác định một số loại dữ liệu khác nhau. Dữ liệu thuộc tính thuộc loại có hoặc không, chẳng hạn như liệu công tắc đèn được bật hay tắt. Dữ liệu biến là về đo lường, chẳng hạn như mức độ ánh sáng thay đổi khi bạn điều chỉnh độ mờ. Cả hai đều là thông tin quan trọng, nhưng dữ liệu biến thường hữu ích hơn.
Biến Vs. Thuộc tính
Dữ liệu thuộc tính tập trung vào số, dữ liệu biến tập trung vào các phép đo. Ví dụ: giả sử bạn đang thu thập dữ liệu về các sản phẩm bị lỗi mà dây chuyền lắp ráp của bạn bật ra. Dữ liệu thuộc tính chỉ đơn giản là phân loại đầu ra là khiếm khuyết hoặc không bị lỗi. Nếu bạn thu thập dữ liệu biến, bạn có thể xem mức độ xấu của từng sản phẩm bị lỗi: 10 phần trăm bị lỗi, 20 phần trăm bị lỗi, v.v.
Cả hai điều này vốn đã sai. Tất cả phụ thuộc vào cách bạn muốn sử dụng dữ liệu. Nếu bạn đang thực hành phương pháp Six Sigma và bạn muốn xem có bao nhiêu sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn cao của bạn, dữ liệu thuộc tính có thể thực hiện thủ thuật. Nếu bạn muốn đo lường chất lượng của từng sản phẩm, dữ liệu biến có lẽ hữu ích hơn.
Lợi ích của dữ liệu thuộc tính
Có nhiều cách khác để phân loại dữ liệu. Dữ liệu không thích ứng tốt với các số, chẳng hạn như màu sắc hoặc mùi vị, được gọi là dữ liệu định tính. Dữ liệu thuộc tính được thu thập đơn giản hơn dữ liệu định tính, do đó, đây là một lựa chọn tốt nếu bạn đang xem xét một điều kiện nhị phân, nơi chỉ có hai lựa chọn thay thế:
- Sản phẩm hoạt động hoặc nó không hoạt động.
- Nhân viên bán hàng đã chốt thỏa thuận hoặc cô ấy đã không làm.
- Các bộ phận phù hợp với vị trí mà họ phải thuộc hoặc họ không thuộc.
- Học sinh vượt qua bài kiểm tra hoặc họ thất bại.
Bạn có thể biên dịch dữ liệu thuộc tính để xem quy trình, thiết bị hoặc nhân viên của bạn hoạt động tốt như thế nào. Nếu bạn muốn 80 phần trăm học sinh của bạn vượt qua bài kiểm tra cuối cùng của họ, và chỉ 20 phần trăm làm, điều đó cho thấy một vấn đề. Cho dù đó là cơ thể học sinh, giáo viên hoặc một số vấn đề khác sẽ phải được xác định.
Lợi ích của dữ liệu biến
Dữ liệu biến có thể cho bạn biết nhiều điều mà dữ liệu thuộc tính không thể. Giả sử bạn đang thử nghiệm dầm mới để sử dụng trong dự án xây dựng. Dữ liệu thuộc tính cho bạn biết tỷ lệ phần trăm dầm chịu tải dưới tải bạn đặt lên chúng. Dữ liệu biến có thể cho bạn biết nếu một dầm cụ thể vượt qua bài kiểm tra có thể vẫn nguy hiểm gần với việc nhường đường. Nếu bạn muốn biết các sinh viên thất bại nặng nề như thế nào khi bỏ qua bài kiểm tra của họ, dữ liệu biến có thể cho bạn câu trả lời.
