W dzisiejszym artykule skupimy się na kolejnej metodzie analizy danych. Dowiemy się o plusach i minusach interpretowania informacji za pomocą kolejnego narzędzia analizy numerycznej. Pierwsze lata mojej pracy opierały się głównie na analizie procesów głównie za pomocą tabel. Efektywność tego była różna i kilka przykładów przytoczyłem poniżej.

Codziennie jesteśmy zalewani dziesiątkami informacji numerycznych. Forma prezentacji danych najczęściej polega na przedstawieniu wyników za pomocą tabel. Ilość przeglądanych przez nas wskaźników jest bardzo duża i różnorodna. Z rozwiązaniem przychodzą tabele, które są najlepszym rozwiązaniem efektywnego grupowania dużej grupy wyników.

Z reguły gromadzimy bardzo duże ilości danych, co zmusza nas to do uproszczenia raportu poprzez zmniejszanie wielkości tekstu. Celem tego zabiegu jest ujęcie całego kontekstu na jednej stronie wielkości kartek A3 lub A4. Istnieje nawet zasada, która mówi że prezentacja danych na większej ilości stron znacząco pogarsza jakość prezentowanych wyników. Niestety, popularne zmniejszanie wielkości czcionki również negatywnie wpływa na jakość przyjmowania danych. Szczególnie przez osoby, których wzrok uległ pogorszeniu.

Jak to wszystko wpływa na historię naszego bohatera?

Poniżej możemy zobaczyć przykładową tabelę prezentującą koszt zatowarowania materiałami po miesiącu kwiecień. Darek postanowił rozpocząć analizowanie danych za pomocą tabeli. Kierował się przy tym pierwszą z zasad Edwarda Deminga „Jeśli nie potrafisz czegoś zmierzyć, to nie będziesz umiał tym zarządzać”. W efekcie powstało zestawienie tabelaryczne wydatków z podziałem na kategorie i okresy występowania.

Co możemy odczytać z tabeli?

• Wartość wskaźnika dla danego miesiąca,
• Wartość zaplanowanego celu,
• Porównanie uzyskanej wartości do celu i średniej,
• Porównanie wartości aktualnej do wyniku z tego samego miesiąca poprzedniego roku,
• Obecną wartość kumulatywną YTD (Year to date),
• Porównanie wartości YTD do celu,
• Porównanie wartości YTD do wartości YTD z poprzedniego roku.

Wskazane powyżej porównania stanowią najczęstszą metodę prezentacji danych. Zadaniem tych porównań jest zbudowanie kontekstu umożliwiającego analizę wartości aktualnej. Technika ta opiera się w dalszym ciągu na porównaniu z sobą wyniku aktualnego z wynikiem poprzedniego okresu. Jak czytaliśmy w ostatnim artykule „Jest dobrze ale…”, tego typu analiza może prowadzić do nieprecyzyjnych i bardzo często błędnych wniosków.

Podobnie jak w przypadku metody opisowej, podejście tabelaryczne jest najczęstszym rozwiązaniem służącym analizie danych. Wynika to też z kilku powodów:

• Stosowanie tabel do interpretacji wyników stwarza potrzebę wyjaśnienia każdego wyniku, który odbiega od założonego celu,
• Ma to na celu pobudzać nas do opracowywania planu akcji, które pozbędą się przyczyny i poprawią nasz wynik,
• Metoda wydaje się pozornie intuicyjnie prosta i pozbawiona wad.

Czy wobec tego tabele są dobry nośnikiem informacji?

Inicjatywa zestawienia danych w postaci tabeli jest słuszna, co do zasady. Użycie danych do stworzenia kontekstu zjawiska daje nam możliwość jego interpretacji. Niestety, jest to też metoda, która powoduje najczęściej wyciąganie błędnych i nieprecyzyjnych wniosków. Jak wiemy, to sposób przygotowania kontekstu tworzy środowisko, w którym osadzamy analizowaną wartość. Tylko pełne spojrzenie na zestaw danych pozwoli nam na prawidłową interpretację sytuacji. Jak wobec tego go uzyskać?

Może zastanówmy się, co stanowi o słabości tej metody?

Podsumujmy sobie, to co zebraliśmy na temat analizy numerycznej: Porównanie z sobą dwóch liczb jest najczęstszym i najchętniej stosowanym podejściem. Jest to porównanie nieprecyzyjne ze względu na zbyt mały zbiór danych. Wynika to z zjawiska zmienności, która jest podstawową z charakterystyk opisującą każdą z wartości. Mając tak mały zbiór danych nie potrafimy zdefiniować czy dane opisują zmienność naturalną procesu, nie mówiąc nic o źródłach zmienności.

Jakie są słabe strony stosowania tabel ?

Zobaczmy przykład poniższej tabeli prezentującej koszta zatowarowania w ujęciu miesięcznym [tys. zł].

Analiza tego typu tabel posiada ograniczenia:

• Bardzo trudno przeanalizować dużą ilość danych. Sposób prezentacji danych powinien dostarczać kontekstu, który pozwoli na wyciągnięcie szybkich i trafnych wniosków,
• Jako ludzie nie jesteśmy przyzwyczajeni do analizy informacji przedstawionych za pomocą dużego zbioru danych,
• Wyciągnięcie wniosków wiąże się z dużym trudem i konsumuje więcej czasu, którego często nie mamy. Generuje to podejmowanie decyzji w oparciu o przeczucia. W zasadzie tracimy cały potencjał analizy opartej na faktach,
• Sposób prezentacji danych nie jest przyjazny podczas prezentowania danych szerszemu audytorium. Widzimy tylko zestawienie liczb, bez kontekstu, który za nimi stoi. Nie wywnioskujemy, co wobec tego wpłynęło na wyniki?

Czytając powyższe możemy dojść do wniosku, że porównywanie z sobą dwóch liczb i prezentacja danych za pomocą tabeli jest nieefektywne. Należałoby przestawić się na lepsze rozwiązanie, które powinno być bardziej precyzyjne i intuicyjne w użyciu. Tutaj z pomocą przychodzi analiza graficzna informacji. W kolejnych artykułach porozmawiamy na temat wykorzystania takich metryk jak średnia, histogram, rozstęp. Poznacie wykres przebiegu w czasie i najważniejsze zasady interpretacji danych proponowane przez Waltera A. Shewharta.

No i co teraz ?

Jeśli już oglądałeś nagranie live na Facebooku Małgosi Piątkowskiej, to wiesz że przeczytana wiedza nie prezentuje żadnej wartości, jeśli nie została wdrożona. Co z tego, że przeczytałeś ten artykuł ? Nic. Straciłeś około 5 minut życia…

Możesz to jednak zmienić. Przyszedł czas byś użył zdobytą wiedzę w swoim środowisku pracy. Możesz powiedzieć, że zrobisz to jutro, za miesiąc. To zdecydowanie za późno, zrób to tuż po długim weekendzie…

Wróć do nas z komentarzem, czy zaczynasz dostrzegać nieefektywność w swoich codziennych zestawach danych tabelarycznych. Może masz swoją metodę na analizę danych? Podziel się z nami!