數據驅動問題解決培訓課程｜用數據找原因，而不是靠感覺做決策

什麼是數據驅動問題解決？為什麼企業需要導入？

數據驅動問題解決（Data-Driven Problem Solving）是利用客觀數據、事實分析及績效指標來發現問題、找出原因並制定改善措施的方法。

許多企業在面對品質異常、客戶抱怨、生產效率下降或管理問題時，習慣依靠經驗與直覺判斷。

然而，感覺可能出錯，但數據不會說謊。

因此，越來越多企業開始導入數據分析文化，以提升決策品質與改善效率。

哪些人適合參加數據驅動問題解決課程？哪些職位最需要具備數據分析能力？

只要工作涉及管理、改善或決策，都需要具備基本數據分析能力。

適合對象包括：

企業負責人

中高階主管

品質主管

生產主管

工程師

專案經理

ISO管理代表

儲備主管

未來管理人才的核心能力之一，就是能從數據中看見問題。

為什麼許多企業解決問題總是沒有效果？問題真正出在哪裡？

很多企業在問題發生時，直接尋找解決方案。

例如：

增加檢驗人員

強化教育訓練

更換設備

增加管理規定但這些做法可能只是處理表面現象。

如果沒有數據支持，很難確認真正原因。

數據驅動的核心就是先找證據，再做決策。

數據驅動與經驗判斷有什麼差異？為什麼不能只依靠經驗？

經驗很重要。

但經驗容易受到個人認知影響。

高績效企業通常是經驗與數據並重。

數據驅動問題解決有哪些步驟？如何透過數據找到真正原因？

企業可依照以下流程進行分析。

這也是許多ISO與六標準差專案常用的方法。

哪些數據最值得分析？如何找到關鍵數據？

企業不需要蒐集所有數據。

而是蒐集與問題相關的數據。

常見分析項目包括：

品質數據

不良率、客訴率、退貨率。

生產數據

產能、停機率、稼動率。

業務數據

成交率、客戶流失率。

管理數據

離職率、出勤率、訓練成效。

好的數據應能反映問題本質。

數據分析常用哪些工具？如何提高分析效率？

課程將介紹企業常用分析工具。

Pareto圖（柏拉圖）

找出主要問題來源。

趨勢圖

觀察變化趨勢。

魚骨圖

分析可能原因。

5 Why分析

追查根本原因。

SPC統計製程管制

監控製程穩定性。

KPI績效分析

追蹤管理成果。

工具選擇需依問題類型而定。

數據驅動如何符合ISO管理系統要求？ISO標準是否要求數據分析？

答案是肯定的。

現代ISO管理系統高度重視數據與績效分析。

ISO 9001

要求績效評估與數據分析。

ISO 14001

要求環境績效監測。

ISO 45001

要求職安衛績效監控。

ISO 13485

要求品質數據分析與CAPA管理。

數據分析已成為ISO系統的重要基礎。

本課程會學習哪些內容？培訓重點有哪些？

問題定義技巧

找對問題再分析。

數據蒐集方法

建立有效數據來源。

數據分析技巧

從數據中發現問題。

原因驗證方法

避免錯誤推論。

改善措施制定

建立有效對策。

成果追蹤管理

驗證改善效果。

導入數據驅動管理有哪些效益？企業能獲得哪些成果？

成功建立數據驅動文化後，企業通常可獲得以下效益：

數據最大的價值在於幫助企業看見真相。

課程如何安排？教育訓練需要多久時間？

可依企業需求規劃不同方案。

企業內訓可直接使用公司實際數據進行分析。

FAQ 常見問題

不懂統計也能學習嗎？

可以。

課程以管理應用為主，不需要高深統計背景。

數據分析是否一定要用專業軟體？

不一定。

Excel與常用報表工具即可完成大部分分析工作。

這門課只適合製造業嗎？

不是。

服務業、物流業、醫療業及科技業都適用。

課程會不會太理論？

不會。

課程以案例分析與實務演練為主。

學完後能立即應用嗎？

可以。

大部分工具可直接應用於日常管理與改善活動。

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下一步如何執行？

如果您的企業希望提升決策品質、降低問題重複發生率、建立數據分析文化並強化管理績效，建議導入數據驅動問題解決培訓課程。

ODI MORGAN可提供：

數據驅動問題解決培訓

KPI績效管理建置

品質數據分析輔導

ISO管理系統績效改善專案

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透過數據分析工具、實務案例與顧問輔導，協助企業從「憑感覺管理」提升到「用數據決策」，建立更高效、更穩定的經營管理模式。