Toma de Decisiones Basadas en Datos

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El ttulo del principio No 7 de la versin del

2000 de ISO 9000, suena bastante

sugestivo, aunque nosotros preferimos su

enunciado que dice "Toma de decisiones

basadas en al anlisis de datos" y esto

porqu?.

Nuestra experiencia nos ha ratificado

permanentemente que la mayora de las

decisiones se toman basados en datos que

no son correctamente analizados, lo que

fcilmente puede comprobar al revisar los indicadores con que cuenta su empresa:

Promedio de ventas mensual

Salario promedio

Promedio de ventas por empleados

Un ejemplo de no entender el promedio es el llamar la atencin a un agente de ventas por

estar bajo el promedio, en todo grupo de datos es normal una cierta de cantidad de ellos

arriba del promedio y otros debajo de ste. Otro ejemplo escuchado, "no estamos tan mal

por lo menos el 50% estn sobre el promedio".

Esto nos recuerda la historia aquella del hombre que ahog en un ro con una profundidad

promedio de un metro.

Que otros datos hay adems de un promedio: hay un rango, una variacin, una moda, una

mediana, una varianza etc, valores que en muchos casos son ms significativos que el

promedio.

Al realizar una encuesta sobre el nivel de satisfaccin de empleados: de muy insatisfecho

(1) a muy satisfecho (5), se calcul el promedio y se consider un nivel de satisfaccin para

x pregunta de 2. Con esos mismos datos se determin un ndice de satisfaccin del 22% al

tomar la cantidad de respuestas de los valores superiores (de 4 y 5) y dividir por el total de

respuestas. Esto permiti contar con un mejor indicador, comparable a otras variables. Al

calcular la desviacin estndar se encontr que era de 1,17 con un Coeficiente de Variacin

del 50% (DS/Promedio), lo cual indicaba poca uniformidad en las respuestas. Se cambi

radicalmente la percepcin de cuando se midi el "nivel de satisfaccin" a cuando se

estableci un "ndice de satisfaccin". (El primero mide que tan satisfechos estn los

clientes y el segundo cuntos clientes estn satisfechos).

Cuando tan solo se utiliza el promedio, se podra caer en el error de decir que la respuesta

a dos preguntas es similar por tener un mismo promedio, lo cual no siempre es cierto. Es

igual cuando calculamos el peso promedio, la altura promedio, la temperatura promedio,

Toma de decisiones basadas en datos

Autor: Grupo Kaizen Estrategia 09-2005

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Toma de decisiones basadas en datos | GestioPolis http://www.gestiopolis.com/canales5/ger/gksa/14.htm

1 de 6 12/03/15 18:31

Aceptacin de los datos:

Al hacer anlisis ms rigurosos de los

datos, como por ejemplo una correlacin

entre las diferentes preguntas o variables

bajo estudio, se aceptan solo aquellos

resultados que coinciden con el paradigma o con lo obvio. (Nivel de satisfaccin del

empleado versus su nivel de salario), pero cuando el ndice de correlacin no coincide con

sus paradigmas, se rechaza por invlido, sin mayor anlisis de porqu tal valor.

Si bien es cierto un ndice de correlacin dice que existe una relacin entre dos variables o

preguntas, no necesariamente una es causa de la otra como se podra mal interpretar,

pero si es conveniente analizar el porqu de tal relacin. Cuando se eleva el ndice de

correlacin al cuadrado, se puede obtener el coeficiente de determinacin el cual indica la

probabilidad de que a una determinada respuesta en una pregunta, pueda darse una

respuesta similar o inversa en otra pregunta.

Ejemplo para la pregunta 1, de una encuesta se tuvieron las siguientes relaciones:

Pregunta Correlacin Coef. Determ.

4 .78 61%

6 .22 4%

14 -.84 70%

La pregunta 4 tiene una relacin directa con la pregunta 1, la probabilidad de que cuando

respondan con un valor alto (por ejemplo 5) en la pregunta 1, se responda con un valor

alto en la pregunta 4, es del 61%. La pregunta 6 no tiene relacin con la pregunta 1. La

pregunta 14 tiene una alta relacin pero en sentido inverso con la pregunta 1. La

probabilidad de que cuando respondan alto (5) en la pregunta 1, respondan con un valor

bajo (por ejemplo 1) en la pregunta 14 es del 70%.

Este tipo de anlisis se puede hacer agregando en la encuesta a clientes una pregunta

control por ejemplo: "En trminos generales cul es el nivel de satisfaccin?", la

correlacin le permite diferenciar cules son aquellas variables que tienen mayor impacto

sobre la satisfaccin y cules son indiferentes.

Los estudios de correlacin son muy importantes a la hora de establecer relaciones causa

efecto en los indicadores del Balanced Score Card, permitiendo con ello definir su peso con

respecto al indicador superior. Adicionalmente permite diferenciar lo que son indicadores

(de resultados) de lo que son los inductores (de procesos).

Uso de grficas:

Las grficas que se utilizan en las empresas muchas veces tan solo muestran los valores,





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lineal. Una curva de gran importancia puede ser la curva logartmica. Si se tiene un grfico

en "excell", con tan solo posicionarse en cualquiera de los puntos del grfico, se presiona el

botn derecho del "mouse" y aparece en el men "agregar lnea de tendencia", con las

curvas mencionadas y muchas ms.

Porqu es importante este tipo de anlisis?: en una empresa cliente estbamos

analizando las ventas mensuales de un producto comparando dos aos distintos.

La grfica de los dos aos mostraba un aumento sostenido en las ventas. Al sobreponer las

ventas del ao 1 con el ao 2, mostraba el ltimo ao que las ventas eran superiores. Al

calcular la curva de tendencia para cada ao, se muestra una tendencia positiva para

ambos perodos, cuando se cambi la curva de tendencia a una curva logartmica, se pudo

observar que el ao anterior, la tendencia aumentaba verticalmente, por el contrario este

nuevo ao la tendencia se mantena horizontal y ms bien decreciendo. Lo anterior vino a

indicar que si bien las ventas estaban aumentando cada ao la tasa de aumento iba en

disminucin. Esto equivale a hacer una grfica del porcentaje de aumento de las ventas de

un mes con respecto al anterior. De estar contentos por el aumento de ventas ao con

ao, hubo preocupacin porque la tasa de aumento iba disminuyendo significativamente.

Si la curva logartmica es hacia arriba (tendencia casi vertical), podra indicar un

crecimiento real. Una tendencia horizontal puede indicar decrecimiento, a pesar de que las

ventas estn aumentando ao con ao. Algo similar a lo que se llama rendimientos

decrecientes.

Adicionalmente con respecto a las grficas observamos muchas de ellas en donde tan solo

se grafica un determinado valor ya sea individual o promedio, y no se indica el rango, sea

ste de los datos con que se calcula el promedio o bien un rango mvil para valores

individuales. Se utilizan grficas sobre porcentajes (P), pero no se utilizan grficas, de

unidades defectuosas (NP), ni de defectos (C), ni mucho menos defectos por unidad (U),

pero esto es tema que ampliaremos en "Control Estadstico de Procesos y la Mejora de la

Calidad".

El enemigo de la Calidad:

Cuando se desarrolla un SGC (Sistema de Gestin de la Calidad), se establece con el

propsito de contar con productos "estndar", lograr repetitibilidad, y reproducibilidad, lo

cual no siempre se logra escribiendo procedimientos.

Porque?, porque no siempre se establece la forma de controlar el enemigo de todo

proceso y por consiguiente de la calidad, que es su variacin. La variabilidad de todo

proceso puede y debe ser medida, lo cual se logra mediante la utilizacin de la desviacin

estndar, esto tambin podra verse por medio del rango cuando se utiliza una grfica de

valores, otra forma de verificar y medir la variabilidad.

A travs de lo hasta aqu planteado, podra suponerse una fuerte formacin estadstica del

autor, lo cual no es as, por lo tanto expertos en la materia podran profundizar los

conceptos aqu expresados.

Aclarado lo anterior, regresamos a la desviacin estndar uno de los mejores indicadores,





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establecidas (Cpk) o con los requerimientos del cliente (Capacidad para entregar antes de 8

das un pedido), la probabilidad de lograr una meta de ventas(P(z)). Igualmente permite

comparar dos procesos o reas totalmente distintas como las ventas y los tiempos de

entrega utilizando el coeficiente de variacin, o el coeficiente de determinacin. Es factible

poder fijar lmites que permitan diferenciar cuando los procesos son afectados por causas

normales de variacin y poder separar las causas especiales. Tambin la DS ayuda en

anlisis ms interesantes como el de asimetra, kurtosis o el anlisis de varianza.

Por medio de la DS, se pueden establecer los lmites normales de variacin a presupuestos,

diferenciar vendedores realmente sobresalientes as como estimar la necesidad de tener

que revisar todo un lote de productos a partir de una muestra. Motorola nos ha legado el

concepto de 6 sigma (6 DS) y su aplicacin a procesos tanto de produccin como

administrativos, as como la importancia de buscar retos cada vez mayores, saliendo del

tradicional porcentaje de defectos o errores por una meta ms ambiciosa de PPM (Partes

por Milln, un 1,5% equivale a 15000 partes por milln).

Un ltimo consejo:

No se crea que de todo lo que hemos hablado requiere de sofisticados programas

informticos, es tan sencillo como contar con "excell". Es probable que el "excell" de su

computadora no tenga activado el anlisis de datos y cmo se activa?, sencillo, vaya a

"herramientas" (tools), seleccione del men "complementos" (Add-ins), luego marque las

dos opciones "Herramientas para el anlisis de datos VBA" y presione aceptar. Cuando

regrese de nuevo a "herramientas", podr observar en el men la opcin "anlisis de

datos" (data anlisis), con una gran cantidad de opciones estadsticas, ms all de las que

es capaz de utilizar.

Conclusin:

El sano principio de "tomar decisiones basada en datos", viene de las recomendaciones

que el Dr. W. E. Deming dio a los japoneses cuando les dijo "En Dios confo, el resto debe

de presentar datos", y an ms debe desconfiarse de la fuente de esos datos, porque

decisiones tomadas en datos errneos o en anlisis equivocados nos pueden llevar a

decisiones fatales.

Existen cantidad de herramientas estadsticas para el anlisis e interpretacin de los datos

que salen de los procesos, de forma tal que permite a la toma de decisiones tener un

componente cientfico, ms all del simple "feelling", que aunque siempre ser importante,

no debe ser el nico. Adicionalmente debemos concluir que los datos no son la realidad

pero que si la representan de una forma que vale la pena estudiar. Recordamos las clases

de investigacin en maestra, la sentencia del profesor era muy cierta: "primero est el

problema ha ser investigado y luego estn los datos", por lo que es conveniente no andar

tomando datos por todo lado sin saber realmente cul es el problema que queremos

investigar.

________________________

Por:





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Empleo Chfer enUber

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Grupo Kaizen - kaizenarrobagrupokaizen.com , http://www.grupokaizen.com

ComentariosComentarios





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5 de 6 12/03/15 18:31

Coaching de equipos de trabajo3 comentarios hace 15 das

gerardo Excelente aporte para elmejoramiento de mi desempeo comolider y asesor de equipos de trabajo

Desarrollo econmico de Japn y lospases del Asia Oriental1 comentario hace 23 das

Marta Cabaas Interesante y buenarticulo. Muchas Felicidades Dr.Ernesch Rodriguez Asien

Gurs y sus aportes a la evolucin dela teora administrativa2 comentarios hace un mes

Ssusan D Larrea Lic. Melissa suarticulo es bastante acertado respecto ala evolucin y cambios a travs de

Ley de coordinacin fiscal en Mxico1 comentario hace 7 das

ENRIQUE A VAZQUEZ C INTERESANTE APORTACIN,FELICIDADES!...

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