Skirtumas tarp įprastinės ir ADHOC analizės

Skirtumas tarp įprastinės ir ADHOC analizės!

Paprastai reikia dviejų tipų analizių, kad įgyti įžvalgų apie paslaugų teikimo duomenis. Tai yra įprastinė analizė ir ad hoc analizė. Įprastinė analizė, kaip rodo jo pavadinimas, reiškia reguliarų, sistemingą analizę, kuri atliekama kiekvienu ataskaitiniu laikotarpiu, siekiant įvertinti paslaugos efektyvumą, efektyvumo, pajėgumų ir efektyvumo rodiklius. Ad hoc analizė yra išsamus diagnostinis tyrimas, kurio reikia norint ištirti netikėtų veiklos pokyčių priežastis. Ad hoc analizės pobūdis ir sudėtingumas skirtingose ​​situacijose skirsis.

Įprastos analizės veikla turėtų būti planuojama taip, kad juos būtų galima atlikti mažiausiai pastangų. Daugelis komandų taip suvartoja pastangas, kurių reikia, kad kas mėnesį būtų gaunami rezultatai, kad šiek tiek laiko lieka interpretavimui ar ad hoc analizei.

Tačiau ad hoc analizė turėtų būti pagrindinis paslaugų valdymo grupės dėmesys, nes tik atlikus šią analizę galima gauti svarbiausių įžvalgų apie paslaugų teikimą. Kita vertus, įprastinės analizės procedūros turėtų būti pakartojamos, dokumentuojamos ir decentralizuotos.

Pakartojama reiškia, kad kiekvienu laikotarpiu turėtų būti įmanoma atlikti tuos pačius analizės etapus. Kai kurios komandos keičia savo metriką kas kelis mėnesius, todėl labai sunku gauti išsamų vaizdą apie paslaugos veikimą per tam tikrą laiką.

Kiek įmanoma, analizės procedūros turi būti paliktos nepakitusios mažiausiai dvylika mėnesių, kad būtų galima ištirti tendencijas. Rutininės analizės procedūros turėtų būti dokumentuojamos taip, kad visi analizę atliekantys asmenys atliktų tuos pačius veiksmus ta pačia seka.

Tinkamas dokumentavimas taip pat padeda mokyti naujus darbuotojus. Kiek įmanoma, dažniausiai atliekamos įprastinės analizės užduotys turėtų būti automatizuotos, kad jas būtų galima reguliariai atgaminti mažai įsikišus. Decentralizacija reiškia, kad beveik visa įprastinė analizė (ir, kiek reikia, ad hoc analizė) turėtų būti atliekama netoli darbo vietos.

Analizės rezultatų pasidalijimo procedūros:

Jei paslaugų teikimas yra paskirstytas keliose geografinėse vietovėse arba jei skirtingos organizacijos valdo skirtingus procesus, turi būti sudarytos sutartys, kuriose išsamiai aprašoma, kaip analizės rezultatai bus siunčiami paslaugų valdymo komandai ir kokiu formatu.

Paprastai įvairių organizacijų rezultatus turėtų konsoliduoti ir apibendrinti paslaugų valdymo komanda. Bet kokią būtiną ad hoc analizę gali atlikti komanda arba atitinkama atsakinga organizacija. Paslaugų valdymo komanda taip pat gali periodiškai tikrinti departamento ir regiono rezultatus.

Kai visos ad hoc analizės yra baigtos, komanda turėtų parengti intervencijų, kurių gali prireikti stabilizuoti vieno ar kelių procesų veikimą, sąrašą, o po to juos perduoti atitinkamoms organizacijoms įgyvendinti.

Apskritai, analizės procedūros turi būti sukurtos taip, kad paslaugų valdymo grupei būtų suteikta prieiga prie visos informacijos, kurios jai reikia, nereikalaujant, kad ji pati atliktų didelį duomenų analizės kiekį. Procedūrose taip pat turi būti užtikrinta, kad visi regionai ir padaliniai, valdantys įvairius paslaugų komponentus, taip pat dalyvautų teikiant paslaugas ir rekomendacijas paslaugų valdymo grupei.

Analizės įrankiai:

Rezultatai gali būti rodomi kaip skaičius lentelėse arba grafine forma. Kadangi staliniams kompiuteriams dabar yra daug grafinių įrankių, lengva pateikti rezultatus grafikų diagramų forma. Grafinių ar vaizdinių vaizduoklių privalumas yra tas, kad didelį informacijos kiekį galima patogiai pateikti taip, kad jį būtų galima lengvai prilyginti.

Šių ekranų trūkumas yra tas, kad juos galima manipuliuoti, kad žiūrovui būtų suteiktas šališkas ar klaidingas pirmasis duomenų įspūdis. Pavyzdžiui, grafiko skalė gali būti sureguliuota taip, kad smulkūs duomenų taškų skirtumai padidėtų, todėl žiūrovas tikisi, kad pateikiami dideli skirtumai.

Net jei duomenys nėra manipuliuojami tikslu, neatsargus ar nekompetentingas pateikimas gali paskatinti žiūrovus pasiekti nepageidaujamų išvadų. Todėl grafinių duomenų pateikėjai turi pasirūpinti, kad pasirinktas rodymo metodas būtų tinkamiausias informacijos pateikimui ir kad vizualinis šališkumas būtų kuo mažesnis.

Dabar trumpai apibūdiname keturis universalius duomenų, kurie gali būti naudojami įvairiose programose, grafinius rodymo metodus: histogramas, paleidimo diagramas, sklaidos sklypus ir valdymo diagramas.

Šie metodai leidžia vizualiai atsakyti į šiuos bendrus klausimus, pateiktus bet kurios duomenų analizės metu:

Kaip platinami duomenys?

Kaip kintamasis yra našumas?

Kaip laikui bėgant pasikeitė rezultatai?

Kokie veiksniai įtakoja pastebėtus rezultatus?

Kaip stabilus yra standartas?

Kaip arti standartų našumas?

Histogramos:

Histograma yra brūkšninė diagrama, parodanti, kiek kartų kintamojo vertė atsiranda stebėjimo pavyzdyje. Kiekvienos vertės įvykių skaičiaus lentelės yra vadinamos dažnio pasiskirstymu, o histograma yra šio paskirstymo grafinis vaizdas. Kintamieji gali būti diskretiški (ty atsižvelgiant į eilės reikšmes, pvz., 1, 2, 3) arba nepertraukiamus.

Diskrečių kintamųjų histogramos taip pat vadinamos brūkšnine diagrama. Nuolatiniai kintamieji, tokie kaip ciklo laikas, yra suskirstyti į grupes, o kiekvienos grupės stebėjimų skaičius. Kiekvienos grupės vidurio taškas paprastai naudojamas kaip reprezentatyvi grupės vertė, tačiau gali būti naudojama ir bet kuri kita vertė. Histograma - tai vizualinis duomenų apie pasiskirstymą formos vaizdas.

Kai kurie klausimai, į kuriuos galima atsakyti iš histogramos, yra šie:

Ar paskirstymas yra simetriškas?

Ar yra ilgų uodegų (ty daugybė vertybių bet kuriame skalės gale?)

Ar yra keletas viršūnių?

Kiek platus duomenų plitimas (ty ar kintamasis atsižvelgia į daugelį vertybių ar keletą?)

Specialios histogramų versijos yra naudingos konkrečioms programoms. Pareto diagrama yra histograma, kurioje strypai užsakomi nuo didžiausio dažnio iki mažiausio. Ši diagrama gali būti naudojama siekiant nustatyti kritinius kelis veiksnius, kurie labiausiai prisideda prie duomenų kintamumo.

„Pareto“ diagramos yra naudingos analizuojant pagrindines defektų priežastis, nustatant didžiausią kainą sukeliančią veiklą arba nustatant veiksnius, kurie turi didžiausią įtaką vartotojų pasitenkinimui. Ypatingas brūkšninio diagramos atvejis yra grupuota arba sukrauta juostinė diagrama, kuria galima palyginti kintamąjį iš kelių diskretiškų matmenų.

Paleisti diagramą:

Paleidimo diagrama yra grafikas, rodantis kintamojo veikimą laikui bėgant.

Šie sklypai turi šiuos tikslus:

Nustatyti ciklinius našumo modelius arba sezoninius variantus.

Nustatyti istorines veiklos tendencijas.

Įvertinti paslaugų pagerinimo poveikį našumui.

Nustatyti laiko tarpą tarp paslaugų tobulinimo ir veiklos pokyčių.

Norėdami nustatyti nusidėvėjimo ar patirties efektus, dėl kurių per tam tikrą laiką atsiranda našumas

Įvertinti atotrūkį tarp norimo ir faktinio veikimo per tam tikrą laiką.

Sklaida:

Sklaidos sklypas rodo ryšį tarp dviejų kintamųjų, pvz., Defektų rodiklio ir darbuotojų patirties, arba laiko, reikalingo paslaugų sandoriui užbaigti ir klientų pasitenkinimui.

Sklaida rodo, kad:

Ar egzistuoja ryšys tarp dviejų kintamųjų.

Santykių forma (ty linijinė, išlenkta).

Atsitiktinio svyravimo santykis tarp dviejų kintamųjų.

Ar šis kintamumas skiriasi skirtingų dviejų kintamųjų verčių atžvilgiu.

Sklaidos diagrama yra grafikas, kurio priklausomojo kintamojo (kurio vertė yra prognozuojama) reikšmės y ašyje ir prognozuojančio ar nepriklausomo kintamojo (kuris prognozuoja priklausomo kintamojo vertę) reikšmes x ašyje. Kiekvienas grafiko taškas rodo priklausomų ir prognozuojančių kintamųjų reikšmių porą.

Sklaidos diagramos nuolydis rodo vidutinį santykį tarp dviejų kintamųjų. Jei nuolydis yra lygus, nėra jokių ryšių. Sklaidos sklype kiekis (ty, ar y reikšmės yra gana artimos kiekvienai x vertei, ar jos sudaro „debesį“) rodo atsitiktinių duomenų įvairovę ir yra stiprumo matas. santykis tarp dviejų kintamųjų. Sklaidos sklypas dažnai yra naudingas pirmasis žingsnis prieš įvertinant regresijos lygtį, nes jis rodo dviejų kintamųjų santykio pobūdį, jėgą ir formą.

Sklaidos sklypas taip pat gali būti naudojamas patvirtinant prielaidas, padarytas kuriant paslaugą. Tarkime, kad dizaino komanda bando sukurti tam tikros paslaugos atributo našumo funkciją, kurios tikslinė funkcinė forma nežinoma. Tarkime, kad dizaino komanda priartina funkciją naudodama patirtį ir sprendimą.

Kai paslauga veikia, sklaidos sklypą galima naudoti patvirtintai funkcinei formai patvirtinti. Paslaugų valdymo komanda gali rinkti duomenis apie atributų veikimą įvairiais veiklos charakteristikų lygiais. Gali tekti keisti dizainą, jei tikroji veikimo funkcija žymiai skirsis nuo prielaidos.

Valdymo diagrama:

Kontrolinė diagrama yra grafinis įrankis, kuris yra „statistinio proceso valdymo (SPC)“ metodikos dalis. Ši metodika naudojama gamybos ir paslaugų procesų kintamumui įvertinti, siekiant nustatyti, ar šis kintamumas priklauso nuo sistemingų ar atsitiktinių priežasčių.

Kontrolinė diagrama lygina nepertraukiamo ar diskrečiojo kintamojo veikimą su statistiškai apskaičiuotomis „kontrolės ribomis“. Kontrolės ribų idėja kyla dėl to, kad bet kurio paslaugos požymio veikimas iš esmės yra kintamas dėl įvairių atsitiktinių priežasčių, kurių neįmanoma nustatyti ar kontroliuoti. Šis atsitiktinis kintamumas turėtų būti vienintelis paslaugos kintamumo šaltinis, kuris buvo sukurtas taip, kad pasiektų stabilų vidutinį našumo lygį, kuris būtų tvirtas atsižvelgiant į pokyčius tam tikroje eksploatavimo zonoje.

Be to, šis kintamumas turėtų likti ribose, nustatytose projekte. Kontrolinė diagrama tikrina veikimo stabilumą per visą eksploatavimo laikotarpį. Jei našumas paprastai pasiskirsto, tuomet iš normalaus pasiskirstymo savybių mes taip pat tikimės, kad 99, 7% našumo verčių atsitiktinai suskirstys į tris vidutinius vertės nuokrypius. Jei surinkti duomenys atitinka šiuos lūkesčius, manoma, kad paslaugų teikimas yra kontroliuojamas. Veikimo vertės, nurodytos trimis standartiniais nuokrypiais, vadinamos kontrolės ribomis.

Kontrolinės diagramos sudarymo procedūra susideda iš dviejų etapų: kalibravimas ir valdymas. Kalibravimo etape duomenų vidurkis ir kintamumas apskaičiuojami remiantis istoriniais procesų veiklos duomenimis ir nustatomos kontrolės ribos.

Kontrolės ribos - tai trijų standartinių nuokrypių efektyvumo vertės abiejose vidurkio pusėse. Yra įvairių metodų duomenų standartiniam nuokrypiui įvertinti. Pastabų diapazono, kuris yra didžiausios ir mažiausios vertės skirtumas, transformavimas yra dažniausiai naudojamas įvertinimas.

Valdymo pakopoje dabartiniai proceso veikimo stebėjimai reguliariai brėžiami kalibruotoje valdymo diagramoje. Jei procesas yra kontroliuojamas, mes tikimės, kad daugiau kaip 99 proc. Diagramos taškų bus tarp viršutinių ir apatinių kontrolės ribų. Taip pat tikimės, kad taškai bus atsitiktinai pasiskirstę, ty duomenys neturėtų būti stebimi. Egzistuoja standartiniai bandymai, kad apžiūrint neįprastus modelius būtų galima patikrinti.

Ataskaitų paskirstymas:

Baigus duomenų analizę, rezultatai ir siūlomi veiksmai turi būti bendrinami su atsakingais už jų įgyvendinimą. Rezultatai taip pat gali būti siunčiami vadovybei. Rezultatai nebūtinai turi būti pateikti vienodai išsamiai visiems organizacijoje.

Aukščiausio lygio vadovams pakanka pateikti trumpą ir glaustą santrauką, kurioje išvardijami dabartiniai ir ankstesni pagrindinių rodiklių rezultatai, veiksmai, kurių reikia imtis, ir numatomas jų poveikis būsimiems veiklos rezultatams ir išsami informacija apie jų procesą (pvz., Veiksmingumas). pagal darbo vietą, regioną, tvarką ar klientų tipą). Darbo vietos vadovams bendros veiklos rezultatų santrauka turi būti papildyta informacija apie savo darbo vietą.

Idėja turėtų būti suteikti visiems pagrindiniams suinteresuotiesiems subjektams visų paslaugų sudedamųjų dalių apžvalgą ir pateikti konkrečius duomenis atsakingiems asmenims. Informacija, reikalinga įvairiuose organizacijos lygiuose, pateikta 16.3 lentelėje.