数据以及数据分析关系着企业运行各个方面，因此是质量管理的中心。ISO9001：2000模型就反映出了数据的重要性。特别是测量和分析，他们已成为持续改进循环系统中实现顾客满意的中心。关于数据的重要性同样也可以在其他质量管理体系模型中发现，值得一提的是世界各国设立的质量奖项都跟数据有着密切联系。美国著名的Malcolm Baldrige奖的评定规则中对数据的有效使用提出了具体要求。欧洲许多组织比较熟悉的潜在失效模式则是欧洲质量奖的基础。日本戴明质量奖的对象是全面质量管理业绩显著者。此奖项不仅要求在事实的基础上建立管理体系，而且十分强调通过统计技术的应用发挥数据的作用，以改善绩效。

众所周知，变化存在于所有过程，即使在表面稳定的状况下，仍可以发现产品生命周期的各个阶段都有变化。这些可变性往往是导致不良质量的问题所在。统计技术的价值就在于能够通过过程或产品相关的数据投射出变化的本质、程度以及原因，由此可为控制或减少变化提供参考，进而提高质量。即使基础数据的分析都能够充分体现出其价值，比如：某一设备允许发出的最大噪音是45分贝，要确定同样批的设备是否达到这个要求，可以36个为抽样单位从这批设备中进行随机抽样，并对其噪音进行逐一测试。图1中抽样的设备中没有一个超过规定的分贝数，但此批次中到底有多少比例的设备可能超过上限并不能清楚的显示。同样的抽样数据在图2中却更为清晰地展示了分布情况，表明仅有小部分可能超过上限。虽然抽样中并没有出现违规的设备，但通过数据分析仍可预测出约有0.22%的设备可能超过上限。

统计技术在数据有限的情况下仍然有助于描述、分析变化，并使其模型化，由此可提高产品质量，改善从设计、开发到生产和服务整个生命周期的各个过程。目前一般应用的统计技术包括：

进料质量评价或保证；

生产和服务部门过程控制；

优化产品过程以达到期望的结果；

产品可信度平或预测；

服务行业关于交付或响应时间描述

上述统计技术的应用在工业和商业方面都发挥着极为重要的作用。相对于作用的大小，统计技术关键在于其评估和提高质量方面的能力。而在许多组织，统计技术的应用往往取决于员工和经理的个人主动性。近年来，六西格玛走进了人们的视线，由此也推动了统计技术的应用。六西格玛的统计理念在于创造更高层次的过程能力，减少次品水平。在完善经营方面，六西格玛已经深入了越来越多人的心中。它的特点是高层次的执行承诺和对所选择项目的支持，由此形成商业优势。同时，它还涉及到项目执行过程中对于所选择技术如统计技术的培训，以确保实现满意的结果。在一些企业，六西格玛已经不仅仅是获得高绩效的手段，而且成为组织发展技能和能力的工具。

统计技术的有效应用取决于管理层对其潜在的适用性和利益的认识。ISO/TR10017：2003—— 90001：2000统计技术指南可满足上述要求。ISO/TR10017：2003列举了不同的统计技术，并对在质量管理体系中的应用进行了阐述。同时对每一项统计技术提供了简洁、明了的描述，确保读者能了解各项技术的适用性和好处，以根据商业需要进行适宜的选择。ISO/TR10017：2003的发布还将为统计技术未来更宽泛的应用提供舞台。