Intuition kann einen langen Weg in der Geschäftswelt bringen, aber es gibt Zeiten, in denen Sie harte Daten zum Analysieren und Zahlen benötigen, um zu knacken. Der Six-Sigma-Prozess zum Erzielen von Geschäftsprozessen von höchster Qualität definiert verschiedene Datentypen. Attributdaten sind von der Ja-Nein-Variation, z. B. ob ein Lichtschalter ein- oder ausgeschaltet ist. Bei variablen Daten handelt es sich um Messungen, z. B. um die Lichtstärke, wenn Sie einen Dimmer einstellen. Sie sind beide wichtige Informationen, aber variable Daten sind normalerweise nützlicher.
Variable Vs. Attribut
Attributdaten konzentrieren sich auf Zahlen, variable Daten auf Messungen. Nehmen Sie beispielsweise an, Sie erfassen Daten zu defekten Produkten, die Ihre Fertigungslinie darstellt. Attributdaten klassifizieren die Ausgabe einfach als fehlerhaft oder nicht fehlerhaft. Wenn Sie variable Daten erfassen, können Sie prüfen, wie schlecht jedes fehlerhafte Produkt ist: 10 Prozent fehlerhaft, 20 Prozent fehlerhaft usw.
Keines von beiden ist von Natur aus falsch. Es hängt alles davon ab, wie Sie die Daten verwenden möchten. Wenn Sie den Six-Sigma-Ansatz praktizieren und sehen möchten, wie viele Produkte Ihren hohen Anforderungen entsprechen, können Attributdaten den Trick erfüllen. Wenn Sie die Qualität jedes Produkts messen möchten, sind variable Daten wahrscheinlich nützlicher.
Vorteile von Attributdaten
Es gibt andere Möglichkeiten, Daten zu klassifizieren. Daten, die sich nicht gut an Zahlen wie Farbe oder Geschmack anpassen, werden beispielsweise als qualitative Daten bezeichnet. Attributdaten sind einfacher zu erfassen als qualitative Daten. Daher ist es eine gute Wahl, wenn Sie eine binäre Bedingung betrachten, bei der es nur zwei Alternativen gibt:
- Das Produkt funktioniert oder es funktioniert nicht.
- Der Verkäufer schloss den Deal oder sie tat es nicht.
- Die Teile passen in den Steckplatz, in den sie gehören sollen oder nicht.
- Die Schüler bestehen den Test oder sie scheitern.
Sie können die Attributdaten zusammenstellen, um die Leistung Ihres Prozesses, Ihrer Ausrüstung oder Ihres Personals zu überprüfen. Wenn Sie möchten, dass 80 Prozent Ihrer Schüler ihre Abschlussprüfungen bestehen, und nur 20 Prozent, besteht ein Problem. Ob es sich um die Studentenschaft, die Lehrer oder ein anderes Thema handelt, muss festgelegt werden.
Vorteile von variablen Daten
Variable Daten können Ihnen viel sagen, was Attributdaten nicht können. Angenommen, Sie testen neue Träger für die Verwendung in einem Bauprojekt. Attributdaten geben an, wie viel Prozent der Träger unter der Last stehen, die Sie aufbringen. Variable Daten können Ihnen sagen, ob ein bestimmter Träger, der den Test besteht, immer noch gefährlich nahe ist, nachzugeben. Wenn Sie wissen möchten, wie schlecht versagende Schüler ihre Prüfungen nicht bestanden haben, können variable Daten Ihnen die Antwort geben.
