必須」のデータが不足している場合の問題解決方法

問題の根本的な解決が遅れる最大の原因の一つは、情報の不足です。つまり、曖昧なデータ、証明されていないデータ、あるいは単に知らないデータです。このような状況では、根本的な解決に必要な情報かどうかもわからないまま、情報を追い求めてしまうことも少なくありません。

リスクが許容範囲内であれば、不必要なデータを集めることなく、意思決定や解決策の試行ができる.

データ収集活動を継続し、根本原因の分析を加速するための一つの方法は、NMD(Need more data)という頭文字を使うことである。 曖昧なデータや不明なデータをNMDとすることで、プロセスに導入された差異やリスクの量を推定することができます。リスクが許容範囲内であれば、不要なデータを集めることなく判断し、解決策を試すことができます。これにより、お客様やSME(Subject Matter Expert)がより多くの情報を要求して不満を抱くことなく、自信を持って前に進むことができます。 に違いありません。は、事前に収集しておく必要があります。

既存のデータの質を把握する

最高のシナリオでは、NMDを使用して、既存のデータだけを使用して前進する前に、さらにデータを収集することの価値を比較検討することで、根本原因を見つける必要がないことが明らかになるかもしれません。

Kepner-TregoeのNMDのコンセプトのようなベストプラクティスのアプローチでは、個人にフォローアップの責任を割り当てるか、欠損データがいつ利用可能になるかを文書化する必要があります。質問に対して「わかりません」と答えるのではなく、NMDを使用することで以下のことを参照する必要があります。1.データが不正確、不明確、欠落している可能性があること、2.追加情報を求めるのに最適な人、3.そのデータがいつ利用可能になるか、を言及する。

不完全な情報や根拠のない情報を追求すると、問題解決の道を誤ってしまい、貴重な時間と資源を無駄にしてしまうことがあります。不明確なデータ、欠落しているデータ、不正確なデータなど、「必要なデータ」を探し出す前に、根本原因を追求する際に、そのデータの実際の価値を見積もった方が良いでしょう。

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