hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-xcha

					hang		e
				C				E
			X
		-							d
		F								t
		D								i
										r
	P						NOW!			o
						BUY
					to
	w Click										m
w
		w								o
		.							.c
			p					g
				df			n		e
					-x cha

элементарно (например, человек заполняет поля формы ввода). Встречаются, однако, и крайне сложные процессы (например, набор алгоритмов накопления клинико-статистических данных с целью сравнительного анализа эффективности различных клинических протоколов). Но глав ный принцип всегда один: при единообразном вводе и единообразной обработке идентичных данных должен всякий раз получаться идентичный результат. Если же вводные данные или ис полняемые процессы изменяются, то изменяются и результаты. Все эти компоненты поддаются измерению и оценке. Результаты измерений можно использовать для выявления статистически значимых отклонений — особых случаев. Знание причин, приводящих к особым случаям, помо гает минимизировать риски, связанные со сбором и обработкой данных.

Статистическое управление процессами позволяет выявлять сбои и совершенствовать про цессы. Но прежде всего нужно накопить статистически значимый ряд первичных измерений, выявить особые случаи и устранить их причины. После этого процесс принимает стабилизи рованный характер и ставится под статистический контроль. Для этого нужно предусмотреть текущие контрольные измерения с целью своевременного выявления сверхнормативных откло нений. Ранняя диагностика проблем упрощает расследование их корневых причин. Результаты измерений могут использоваться также и для изыскания способов сужения диапазона разброса значений вследствие общих причин, что, в свою очередь, повысит эффективность процессов.

4.6 Выявление и анализ корневых причин

Корневой причиной проблемы называется некий фактор, устранение которого приводит к исчез новению проблемы как таковой. Отсюда же и выражение «искоренить проблему». Анализ кор невых причин заключается во всестороннем изучении всевозможных факторов, вносящих вклад в наблюдаемые проблемы, с целью докопаться до первопричин их возникновения и идентифици ровать условие или явление, устранение которого снимет проблему как таковую.

Поясним на примере из области управления качеством данных. Скажем, имеется процесс, на вход которого поступает файл с данными, который передается клиентом раз в месяц. Результаты контрольных измерений показывают, что в январе, апреле, июле и октябре качество данных ста бильно ниже, чем в других месяцах. Проверяем сроки поступления данных и выясняем, что в де кабре, марте, июне и сентябре файлы поступали 30-го числа, а в остальные месяцы — 25-го числа. Смотрим дальше и выясняем, что файлы передаются из бухгалтерии, которая как раз в конце этих месяцев занята закрытием квартальной финансовой отчетности, и ее сотрудникам в эти дни попросту не до проверки качества данных, включаемых в файлы, предназначаемые для переда чи, поскольку отчетность — главный приоритет. Отсюда вывод: корневая причина низкого каче ства данных, поступающих в конце квартала, — в том, что составляются они в последний момент и в спешке вследствие конфликта приоритетов. Возможное решение — сместить график передачи ежемесячных данных на середину месяца.

Распространенные приемы поиска корневых причин включают анализ по Парето (правило 80/20), причинно-следственную диаграмму Исикавы («рыбий скелет»), логистический анализ, анализ процессов и метод «пяти почему» (McGilvray, 2008).

Качество данных

615