Intuisi dapat membawa Anda jauh dalam bisnis, tetapi ada saat-saat ketika Anda membutuhkan data yang sulit untuk dianalisis dan angka-angka berderak. Proses Six Sigma untuk mencapai proses bisnis berkualitas menentukan beberapa tipe data yang berbeda. Data atribut adalah variasi ya-atau-tidak, seperti apakah sakelar lampu dihidupkan atau dimatikan. Data variabel adalah tentang pengukuran, seperti perubahan tingkat cahaya saat Anda menyesuaikan dimmer. Keduanya merupakan informasi penting, tetapi data variabel biasanya lebih bermanfaat.
Variabel V. Atribut
Data atribut berfokus pada angka, data variabel berfokus pada pengukuran. Misalnya, anggap Anda sedang mengumpulkan data tentang produk cacat yang dihasilkan jalur perakitan Anda. Data atribut hanya mengklasifikasikan output sebagai cacat atau tidak. Jika Anda mengumpulkan data variabel, Anda mungkin melihat seberapa buruk setiap produk yang rusak: 10 persen rusak, 20 persen salah, dan sebagainya.
Tak satu pun dari ini secara inheren salah. Itu semua tergantung pada bagaimana Anda ingin menggunakan data. Jika Anda mempraktikkan pendekatan Six Sigma dan Anda ingin melihat berapa banyak produk yang memenuhi standar tinggi Anda, data atribut mungkin dapat melakukan trik. Jika Anda ingin mengukur kualitas setiap produk, data variabel mungkin lebih bermanfaat.
Manfaat Data Atribut
Ada cara lain untuk mengklasifikasikan data. Data yang tidak beradaptasi dengan baik dengan angka, seperti warna atau rasa, disebut data kualitatif, misalnya. Data atribut lebih mudah untuk dikumpulkan daripada data kualitatif, jadi itu adalah pilihan yang baik jika Anda melihat kondisi biner, di mana hanya ada dua alternatif:
- Produk itu berfungsi atau tidak.
- Tenaga penjual menutup kesepakatan atau tidak.
- Bagian-bagian sesuai dengan slot tempat mereka seharusnya berada atau tidak.
- Siswa lulus ujian atau gagal.
Anda dapat mengkompilasi data atribut untuk melihat seberapa baik kinerja, peralatan, atau staf Anda. Jika Anda ingin 80 persen siswa Anda lulus ujian akhir mereka, dan hanya 20 persen yang lulus, itu menunjukkan masalah. Apakah itu badan siswa, guru atau masalah lain harus ditentukan.
Manfaat Data Variabel
Data variabel dapat memberi tahu Anda banyak hal yang data atribut tidak bisa. Misalkan Anda sedang menguji balok utama baru untuk digunakan dalam proyek konstruksi. Data atribut memberi tahu Anda persentase girder yang menanggung beban yang Anda tanggung. Data variabel dapat memberi tahu Anda jika gelagar tertentu yang lulus tes mungkin masih sangat dekat dengan jalan pemberian. Jika Anda ingin tahu seberapa buruk siswa yang gagal lulus ujian, data variabel dapat memberi Anda jawabannya.
