데이터를 근거로하여 결론을 얻고자 하는 사람에게 필요한 10가지 원칙에 대하여 소개한다

(3) 계획을 미리 세우자

여러분이 DMAIC 프로젝트를 한다고 생각해 보자.
프로젝트를 시작하기 전에 적합한 문제를 찾아내도록 신중하게 고려해야 한다.

Define(문제의 정의) 단계에서 문제를 올바르게 정의하면 Measure(측정) 단계에서 올바른 데이터를
수집하도록 도와준다. 그렇게 되면 Analyze(분석) 단계에서 매끈하고 스트레스 없는 결과로 이어진다.
그리고 좀더 성공적인 Improve(개선), Control(관리)로 이어 질 것이다.

바꾸어 말하면, Analyze(분석) 단계에서 여러분이 갖고 싶어하는 데이터가 아니라 여러분에게 주어지는
데이터를 분석해야 한다.

(4) 데이터의 품질에 대하여 염려하자

"여러분의 데이터를 믿을 수 있습니까?" 여러분의 Six Sigma 프로젝트를 코칭하는 사람이 하는 이 질문을
들은 적이 몇번씩 있으리라고 본다. 항상 이 말을 명심해야 한다. 만일 여러분이 분석중인 데이터를
믿지 못한다면 여러분은 그 데이터로 아무 것도 할 수 없을 것이다.

많은 사람들이 자신들이 구한 데이터는 정확하고 정밀하다는데 상당히 너그럽다. 특히 자동 계측기에
의해 구해진 데이터나 유사한 기술로 구해진 데이터에 대해 더욱 너그럽다.
그러나, 그 데이터들이 정밀하고 정확하게 측정되었는지 어떻게 아는가? 그 계측기들이 적절하게
보정이 되었는지 어떻게 아는가? 테스트를 해보지 않고는 알 수가 없다.
만일 여러분이 알 수없다면, 여러분의 데이터는 믿을 수 없는 것이다.

다행히, Gage R&R과 같은 측정 시스템 분석을 통하여, 더 이상 분석하려는 데이터의 품질을 맹목적으로
믿지 않도록 도움을 받을 수 있다.