數據是事實，也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等結果，常以數量的形式給出。數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。
一個企業或組織目前的質量管理水平如何?質量技術基礎如何?影響質量的關鍵因素是什麼?過程存在哪些問題和缺陷?應當針對性的採取什麼質量改進措施?如果僅有一些主觀概念和總體性籠統的評價，而沒有準確、詳盡基礎數據分析支持，這些問題是永遠無法解決的。正如ISO9001標準的第8.4條“數據分析”所表述：“組織應確定、收集和分析適當的數據，以證實質量管理體系的適宜性和有效性，並評價在何處可以持續改進質量管理體系的有效性。”無論是質量標準要求的“基於事實的決策方法”，還是《卓越績效評價準則》的核心價值觀“基於事實的管理”，都不單是一個需要我們掌握的科學管理觀點，而是一個需要我們付諸實際的科學行動，這個行動就是數據分析工作。
1.數據分析的步驟
要開展數據分析工作，首先要明確4個方面的問題：
1)需要收集、統計和分析哪些數據?
2)收集、統計和分析這些數據的目的是什麼?
3)收集、統計和分析這些數據的方法有哪些?
4)如何利用這些數據的收集、統計和分析的結果來提高工作質量和產品質量?
因此，開展數據分析工作一般有以下步驟：
1)編制數據分析項清單;
2)確立每一數據分析項的目的;
3)建立適宜的數據分析數學模型;
4)收集原始數據;
5)獲得預期的統計數據;
6)對統計數據進行分析、判斷，找出問題點;
7)對問題點進行原因分析，找出主要原因;
8)針對問題點的主要原因，制定改進措施;
9)實施改進措施。
2.數據分析的實施
根據開展數據分析工作的一般步驟，依次從以下9個方面實施數據分析。
1)編制數據分析清單
企業或組織在不同時期所需要的數據分析項是不同的，應適時結合實際情況的變化及時進行調整。可根據實際，編制數據分析項的年度、季度或月度清單，以適應數據分析動態變化的需要。
2)確立數據分析項的目的
數據分析必須要有明確的目的，為數據分析提供準確的方向，以避免盲目、無效的數據分析，確保數據分析的實用性。
數據分析有兩方面的主要目的：一是“證實質量管理體系的適宜性和有效性”;二是“評價在何處可以持續改進質量管理體系的有效性”。
數據分析項的目的一般宜用文件化形式明確，既可在編制數據分析項清單時列明，也可單獨成文。
3)建立數據分析數字模型
根據每一數據分析項的目的，逐一建立適宜的數據分析數學模型，以確立其需收集的原始數據、基於原始數據的預期統計數據，並明確適宜的統計週期，以及適宜的統計工具和方法。數據分析數學模型設計應充分結合企業或組織自身的運作實際，以保證預期統計數據的客觀性、合理性和實用性。
4)收集原始數據
根據所建立的數據分析數學模型，確立數據收集方式，客觀收集原始數據，建立原始數據庫予以儲存。數據收集應遵循客觀、真實原則，避免使用人為選擇的數據、主觀猜測的數據和其他虛假的數據。其中：
①需要以現場測量方式得到的數據，必須用有效的計量器具現場實測方式獲得;
②需要以調查方式得到的數據，調查對象及其範圍必須要有足夠的代表性、客觀性。
5)獲得統計數據
根據確立的數據分析數學模型，使用適宜的統計方法，對原始數據進行統計，獲得預期的統計數據。對原始數據進行合理分層、分類是關鍵。就如繪製直方圖的數據分組應合理一樣，原始數據的分層、分類將影響下一步分析、判斷結果的準確性。
6)通過分析、判斷找出問題點
使用適宜的分析、判斷工具，對統計數據進行分析、判斷，找出需改進點，獲得管理體系適宜性和有效性信息，發現管理體系不適宜和失效區域，並製作相應的數據表格和分析圖表。這裏所指的適宜的分析、判斷工具包括：
①排列圖：用於找出“關鍵的少數”;
②直方圖：通過形象顯示數據的分佈，分析導致質量異常的因素;
③因果圖：用於判斷兩個質量因素之間的相關性;
④控制圖：用於判斷生產過程是否異常及導致異常的因素。
7)找出問題點的主要原因
分析導致不良問題、管理體系不適宜和失效的產生原因。對質量問題進行原因分析應從“人、機、料、法、環”5大方面入手，一般採用頭腦風暴法輔以適當的分析圖進行分析。核實、判斷分析出來的原因是否為主要原因，一般可使用直方圖、因果圖和控制圖等數據分析工具。
8)制定改進措施
根據數據分析結果，制定改進措施實施計劃，明確需改進點的改進措施，針對管理體系不適宜和失效區域進行修訂和完善措施，以及這些措施的實施責任。制定改進措施及其實施計劃應符合“SMART準則”。所謂“SMART原則”，就是制定措施和方法必須是具體的(Specific)、可測量的(Measurable)、可實現的(Achievable)、相關的(Relevant)、和有時間限制的(Time-bound)。所以，我們制定的改進措施及其實施計劃應滿足以下要求：
①有明確的目的。應明確每項措施所針對的質量問題原因。針對每一項主要原因，一般應有一個以上的控制措施。
②措施應該對事不對人。措施的`重點應該落在如何消除主要原因上，僅僅對質量問題責任進行追究的懲罰措施是遠遠不夠的。提倡對管理理念、管理方法、制度進行更新和改進的措施，不鼓勵對質量問題責任進行追究的懲罰措施。
③有明確的目標。應明確每項措施實施後應達到的具體可量化效果。
④措施必須切實可行，具體詳細，有較強的可操作性。切忌口號、標語式的措施，應該杜絕“加強……”、“嚴格執行……”等類似措施;杜絕形式主義、走過場的措施。措施必須實實在在，真正落實到實處。提倡多一些細微的日常改進措施，不鼓勵運動式、一陣風式或大張旗鼓式的措施。
⑤制定措施的同時必須同時落實措施的實施責任者、實施期限和監督責任者。
⑥措施應平衡相應質量問題的經濟風險性考慮，既不提倡過分顧及成本而不願意投入足夠資源，也不提倡不計成本、“殺雞用牛刀”而浪費資源。
9)實施改進措施
根據改進措施實施計劃，由實施責任者實施措施，監督責任者監督和驗證改進措施的實施，相關人員按部就班、各司其責實施，直至改進措施關閉。
實施改進措施應該注意的問題有：
①所有制定的措施必須切實、不錯不漏地執行，杜絕打折扣甚至不執行的現象。
②對一些長期性的措施必須持之以恆，切忌“一年不如一年，一天不如一天”或“三天打魚，兩天曬網”的現象發生。
③對措施實施中所發現存在的問題，實施人員必須及時如實反饋，並由相關人員及時調整措施，再實施。
④維護既定實施限期的嚴肅性。措施必須在限期內完成，有合理理由延期的，必須經正式的審批。
⑤實施過程中，監督責任人員的責任必須到位，履行好監督職責，及時指正實施過程中的不良偏差。
在措施實施完成後，應通過事實驗證控制措施的實施效果，而非主觀的感觀。這裏所指的事實就是：措施實施後質量問題再次出現的次數、所造成損失與措施實施前的對比;管理體系不適宜和失效區域經完善後，是否仍然存在漏洞。
值得注意的是，一些措施的實施效果不能以隨機抽查的某一次數據或一段很短時間內的數據來説明問題，必須以完整的數據或較長一段時間的數據來驗證，以保證實施效果驗證的客觀真實性。
經實施驗證，對那些能夠有效地減少質量問題再次出現的次數和損失的措施，我們應該加以系統地總結，納入企業或組織的管理制度等中，是這些有效的措施文件化固定下來，形成標準化，幫助我們在今後對類似的質量問題進行管理時少走彎路，少做一些不必要的重複工作，並使質量問題得到有效預防，使生產一次達到標準，明顯降低類似質量問題的反覆出現的頻次。
改進措施無效的原因往往有以下幾種：
①原始數據不真實、不客觀，存在虛假和主觀數據，導致所指向的質量問題原因不準確，即措施的源頭不準確。
②原因分析不徹底，淺嘗輒止和浮在表面，找到的是一些表面上的原因，而非根源性的末端原因，導致制定和實施的措施只是一些表面措施。
③末端原因判斷不準確，將一些對造成管理問題是次要的、偶然性的或我們不可控制的末端原因確立為控制對象，造成事倍功半、勞而無功。
④措施不合理，可操作性差;或措施片面對管理問題現象本身而非末端原因;措施配套的資源投入不足，或措施的投入需求過分昂貴，導致措施無法實施;措施對人不對事，片面強調對管理問題責任的處罰，而非如何對問題進行改進。
⑤措施執行不到位，實施責任沒有切實地得到落實，拖延實施，或監督人員責任履行不力，造成措施沒有得到切實執行。
⑥數據模型或原始數據收集、統計不合理，無法正確反映管理問題的客觀真實情況，導致數據分析不正確。
所以，改進措施無效是，應從上述原因入手，重新分析、判斷、查找原因、制定措施和實施措施，對各個步驟進行修正，直至改進措施有效為止。
在上述9個步驟實施完成後，應重新從“編制數據分析清單”開始，進入新一輪的數據分析循環。數據分析實施步驟是一個“PDCA”循環。採用永不停步的PDCA循環來解決質量問題，可以是質量問題的數量和算是隨着每一輪循環的完成而明顯減少，由此而帶來的績效是可觀的。特別是通過數據分析方法的精確分析和判斷，有效減少改進過程的盲目性和失誤，能夠最大限度地提高改進的效率。
企業或組織在質量管理數據分析管理穩定成熟的條件下，可將數據分析管理形成管理制度或標準，將數據分析方法納入其他管理體系中應用。
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