La analítica de datos se ha convertido en un activo para las organizaciones, siendo una necesidad el tener establecido procesos que permita aprovechar esta herramienta para mejorar nuestra toma de decisiones. Gestionar la calidad tiene implícito el manejar un mar de datos de diferentes sub-procesos, relacionarlos y proveer de análisis que accionen así como responder las principales preguntas de los tomadores de decisiones.

Acá comparto una guía desde mi experiencia para actualizar nuestra gestión de calidad con la analítica de datos:

1. Importancia de Datos Fiables y Estructurados

La calidad de los datos es fundamental para cualquier análisis significativo. Esto incluye la identificación de fuentes de datos confiables y la implementación de procesos para mantener la integridad de los datos.

2. Preparación de los Datos

Recolectar datos es solo el primer paso; deben ser limpiados y organizados antes de poder analizarlos. Para ello será necesario hacerse de técnicas y herramientas para preparar los datos, asegurando que sean consistentes y precisos. Esto incluye la eliminación de datos duplicados, la corrección de errores y la normalización de formatos de datos.

Un punto importante sobre la recolección de datos: no recolecte datos que no analizará. Evite desperdiciar recursos sin obtener provecho; siga una mentalidad Lean y evite generar desperdicios en tiempo, recursos y dinero.

3. Hacerse las Preguntas Correctas

La clave para un análisis de datos efectivo es saber qué preguntas hacer. Utilizaremos la clasificación de analítica de datos en descriptiva, predictiva y prescriptiva para formular preguntas relevantes. Por ejemplo:

• Descriptiva: ¿Cuál es la frecuencia y distribución de defectos en nuestros productos?
• Predictiva: ¿Cuál es la probabilidad de que un producto tenga un defecto basado en sus características?
• Prescriptiva: ¿Qué acciones correctivas se pueden implementar para reducir defectos?

4. Utilizar las herramientas adecuadas

Para realizar análisis estadísticos y aplicar herramientas Seis Sigma, es fundamental utilizar las herramientas adecuadas. A continuación, se presentan algunas de las herramientas más utilizadas:

• Excel: Ideal para análisis básicos y visualización de datos.
• Power BI: Para análisis más avanzados y visualización interactiva.
• Minitab: Para análisis estadístico especializado en Seis Sigma.
• R y Python: Para análisis avanzados y manipulación de grandes volúmenes de datos.

Ejemplo de análisis en Excel:

• Recolección de Datos: Use formularios y tablas dinámicas para organizar datos.
• Limpieza de Datos: Utilice las funciones de búsqueda y reemplazo para corregir errores.
• Visualización: Cree gráficos y tablas para visualizar la distribución de defectos.

5. Tener el recurso entrenado para ejecutar los proyectos de analítica de datos

Es vital que el equipo esté capacitado para llevar a cabo proyectos de analítica de datos. Esto incluye conocimientos en estadística, uso de herramientas como Excel, Power BI, Minitab, R y Python, y conceptos específicos de calidad como Seis Sigma. La formación continua y el desarrollo de habilidades en estas áreas son esenciales para mantener la competencia y la efectividad en la gestión de calidad.

Conclusión

La implementación de la analítica de datos en la gestión de calidad puede transformar la forma en que operas, proporcionando insights valiosos y permitiendo acciones más informadas. Con los pasos y herramientas discutidos en este artículo, estarás en el camino correcto para aprovechar al máximo tus datos.

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EP

Para mayor información y contacto: efrainpersal@gmail.com