Analyser les systèmes et les améliorer

Analyser les systèmes et les améliorer

La Déconstruction est un processus qui consiste à décomposer des Systèmes complexes en sous-système de la taille la plus réduite possible dans le but de comprendre comment les choses fonctionnent. Au lieu d’essayer de comprendre le système dans son ensemble, vous le divisez en petites parties, puis cherchez à comprendre les différents sous-systèmes et leurs interactions mutuelles.

La Mesure consiste à recueillir des données pendant que le système est en train de fonctionner. Collecter des informations liées à ses fonctions clés permet de mieux évaluer son fonctionnement.

Certaines Mesures sont plus importantes que d’autres. Les Indicateurs clés de performance (en anglais : Key Performance Indicators ou KPI) sont des Mesures des éléments essentiels du Système.

Qualité d’entrée, qualité de sortie est un principe simple. Utiliser en entrée d’un système des données inutiles et vous obtiendrez des résultats inutiles.

Une Tolérance est un niveau acceptable d’erreur “normale” dans un système.

L’Honnêteté d’analyse signifie mesurer et analyser les données dont vous disposez en toute objectivité. Nous sommes des créatures sociales et, par conséquent, attachons beaucoup d’importance à la façon dont les autres perçoivent, ce qui nous rend naturellement enclins à embellir la réalité.

Le Contexte est l’utilisation de mesures pertinentes pour recueillir des informations supplémentaires sur les données que vous étudiez.

L’Échantillonnage consiste à prélever au hasard une fraction de la production totale, puis à l’utiliser comme exemple représentatif de l’ensemble du système.

La Marge d’erreur est une estimation du degré de confiance que vous pouvez avoir dans les conclusions que vous trouvez à partir d’un ensemble d’échantillons observés.

Un Ratio est une méthode de comparaison de deux Mesures. En divisant vos résultats par vos données d’entrées, vous pouvez mesurer toutes sortes de rapports utiles entre différentes parties de votre Système.

De nombreuses formes d’analyse sont fondées sur la Caractérisation qui consiste à identifier une valeur normale ou type par une Mesure jugée importante.

Il s’agit de la Causalité, c’est-à-dire de relation de cause à effet.

La Corrélation et la Causalité sont deux choses différentes. Même si vous observez qu’une mesure est étroitement liée à une autre, ce n’est pas la preuve que l’une est la cause de l’autre.

Les Normes exploitent l’outil des données historiques pour fournir un Contexte aux Mesures actuelles.

Une Approximation permet d’avoir une valeur significative en mesurant autre chose. On peut dire qu’il s’agit d’une évaluation indirecte.

La Segmentation est une technique qui consiste à décomposer une série de données en sous-groupes bien définis pour obtenir l’avantage de Contexte. Diviser un ensemble de données en plusieurs groupes prédéfinis peut faire apparaître des relations jusqu’alors inconnues.

L’Humanisation est le processus qui consiste à utiliser des données pour raconter une histoire sur l’expérience ou le comportement d’une personne réelle.

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