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Revolucionando el Big Data con la metodología Six Sigma – datlas investigación

En el mundo actual del Big Data, se necesitan constantemente métodos que nos hagan productivos y revolucionarios, adaptando la reingeniería de procesos a la tecnología que vivimos hoy en día.

Es por ello por lo que en esta sección te mostraremos el cómo es aplicable el Big Data en un método que se dedica a la mejora continua de procesos llamado Six Sigma, el cual ha tenido un impacto por su aplicación a industrias para el enfoque de reducción y eliminación de fallos en sus procesos utilizado como estrategia de negocio y mejora de la calidad.

¿Has escuchado hablar o has aplicado la metodología Six Sigma?

La metodología Six Sigma fue creada en Motorola por el Ingeniero Bill Smith en la década de los 80´s, cuyo objetivo principal es medir la eficiencia operativa de una empresa, en búsqueda constante de soluciones sobre la calidad de sus procesos.

El nombre Six Sigma tomó rumbo en la empresa Motorola por su objetivo para dirigirse a seis desviaciones estándar dentro de sus procesos de fabricación.

Big Data + Six Sigma

Te estarás preguntando el cómo puede relacionarse esta metodología con el análisis de datos y sus aplicaciones, a continuación, te mostraremos la respuesta a este punto.

El Big Data nos permite manejar altos volúmenes de datos para la correcta toma de decisiones tomando como base los diferentes orígenes de almacenamiento de información y representación, aplicando un componente de integración para nuestra metodología.

Mientras que Six Sigma nos orienta al análisis de datos para la productividad estadística con el tratamiento de la data, por medio de la variación y distribución de los datos del proceso a mejorar.

El resultado a dar de estas dos variables nos da un tratamiento de datos integrales que hacen más productivo y comprensible nuestro proceso de representación de datos sobre las necesidades que tiene una empresa o pyme en sus diferentes áreas.

Productividad en Big Data

La mayoría de las empresas tienen una cantidad inimaginable de datos y gráficas, pero al momento de interactuar con ellos no saben que hacer o no los utilizan de forma correcta. Lo cual es cuestionable su toma de decisiones en el área si no se sigue una metodología estadística y predecible, adaptándola al cambio.

Six Sigma sirve para mejorar el desempeño gerencial y hacerlo de clase mundial, lo que le implica dedicar más tiempo a la mejora estructural que al control operativo del proceso.

Aplicación del método DMAIC

El método DMAIC es una herramienta utilizada para la mejora de procesos dentro de Six Sigma, lo cual lo vincularemos al análisis de datos en las empresas y pymes la cuales invitamos a probar esta metodología.

1.- Define (Definir)

Define lo que vayas aplicar en tu proceso de análisis de datos, tus medibles en cuestión de alcances, objetivos y metas

2.- Measure (Medir)

Realiza una medición de la calidad y productividad del trabajo de tu área, recolectando datos que se puedan evaluar.

3.- Analyze (Analizar)

En este proceso se evaluan los datos y hallamos las variables necesarias con un pensamiento crítico sobre el proceso a mejorar.

4.- Improve (Mejorar)

Aprovechamiento en las oportunidades basadas en datos, y correcto manejo de representatividad hacia los objetivos.

Estos siguientes pasos te ayudarán a realizar de manera correcta este paso:

  • Identificar y crear soluciones
  • Centrar las soluciones más adheribles
  • Realizar pruebas
  • Aplicación plan de acción
  • Implementar las mejoras en las áreas

5.- Control (Controlar)

El seguimiento correcto del plan de acción para la mejora del proceso es vital para el control directo de este proceso y su ciclo, dirigiendo diferentes criterios de control como reportes estadísticos y aprovechamiento de la productividad.

¿El Big Data el nuevo Six Sigma para adaptaciones de la Reingeniería?

La adaptabilidad de los procesos de la ingeniería no ha sido un camino fácil, pues han pasado casi 40 años desde sus inicios hasta llegar a un punto en dónde muchos piensan que lo tecnológico hace más obsoleto la metodología, pero no es así.

“Las disciplinas y tecnologías actuales de gestión de la información simplemente no están a la altura de la tarea de manejar todas estas dinámicas. Los administradores de información deben repensar fundamentalmente su enfoque de los datos planificando todas las dimensiones de la gestión de la información “.

En 2012, Mark Beyer (el vicepresidente de investigación de Gartner) dijo lo anterior en un artículo para Performance Excellence Network titulado ‘Is Big Data the New Six Sigma’.

Nuestra experiencia hará más factible el método que queramos implementar sobre un proceso de reingeniería que lo estemos adaptando a esta nueva era, el Big Data y la metodología Six Sigma se llevan muy bien, pero hay que saber planificar todas las dimensiones posibles de conocimiento y aplicación para que nuestros resultados sean constantes y de una calidad única.

¿Y tú… estas preparado para esta adaptación?

Hasta aquí la columna de hoy, ¿Conoces Six Sigma? Comparte con tus colegas y danos tu opinión del tema.

Equipo Datlas

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