وتمثل هذه الدراسة دورة تحسين محركة البيانات تستخدم في تحقيق الاستخدام الأمثل لعمليات العمل وتحقيق الاستقرار فيها، وهي تمثل التصميم والقياس والتحليل وتحسينها ومراقبتها، وتساعد هذه المنهجية المنظمات على تحديد الأسباب الجذرية للمشاكل وتنفيذ حلول فعالة، وترسم الفروع التالية خطوات عملية لتنفيذ التصنيف الديمغرافي والصحي، تدعمها دراسات حالة في العالم الحقيقي.

المرحلة المحددة

وتشمل الخطوة الأولى تحديد المشكلة وأهداف المشروع ومتطلبات العملاء تحديدا واضحا، ومن الضروري وضع ميثاق للمشروع وتحديد أصحاب المصلحة الرئيسيين، وهذه المرحلة تشكل الأساس لعملية المبادرة الشاملة.

مرحلة القياس

وفي هذه المرحلة، يجري جمع البيانات لفهم أداء العمليات الجارية، ومن الأهمية بمكان اختيار القياسات المناسبة ووضع بيانات خط الأساس، ويساعد القياس الدقيق على تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

مرحلة التحليل

ويكشف تحليل البيانات عن الأسباب الجذرية لعدم كفاءة العمليات أو عيوبها، وتُستخدم تقنيات مثل تحليلات باريتو، ورسومات الأسماك، والاختبارات الإحصائية بشكل شائع، ويُسترشد بها في فهم هذه الأسباب في التحسينات المستهدفة.

تحسين المرحلة

ويجري تطوير واختبار الحلول لمعالجة الأسباب الجذرية التي تم تحديدها في التحليل، وتساعد الاختبارات التجريبية أو التنفيذات الصغيرة النطاق على تقييم الفعالية قبل النشر الكامل، ويكفل الرصد المستمر استدامة التحسينات.

المرحلة

وضع إجراءات تشغيلية وخطط مراقبة موحدة للحفاظ على المكاسب، وتساعد الخرائط المستمرة للرصد والمراقبة على كشف حالات الانحراف في وقت مبكر، ويدعم التدريب والوثائق النجاح في الأجل الطويل.

  • تعريف المشكلة بوضوح
  • جمع البيانات الدقيقة
  • تحديد الأسباب الجذرية
  • تنفيذ حلول محددة الهدف
  • وضع تدابير للمراقبة