Cosa intendo per "banco di lavoro analitico?" Fondamentalmente, l'ambiente di risorse di calcolo con cui avviene l'analisi dei dati. Come descriveresti alcuni dei banchi di lavoro analitici nella tua organizzazione? Non tutti sono analisti di potere, quindi non tutti hanno bisogno di strumenti elettrici. Tuttavia, tutti noi gestiamo i dati a un certo livello e tutti noi possiamo trarre vantaggio dal dare un senso ai nostri dati in modo più efficiente ed efficace. Verifica se ci sono opportunità per rendere più produttivi i banchi di lavoro analitici della tua organizzazione.
Memoria e archiviazione
Hai molta memoria disponibile sul tuo desktop e / o server? Disponi di spazio di archiviazione locale e remoto? Più memoria crea più larghezza di banda analitica, non solo attraverso risorse di calcolo più efficienti, ma anche con meno tempo di attesa da parte degli analisti - che sono sempre più tra i talenti più costosi. Sia la memoria che l'archiviazione, d'altra parte, sono diventate piuttosto economiche, come mostrato in JMP Graph Builder con i dati di John C. McCallum .
Forma e funzione
Interfacce intuitive e ben progettate aiutano a rimanere "in flusso". Persino i codificatori e gli utenti di fogli elettronici più esperti possono beneficiare di una visualizzazione dinamica e interattiva. Rimanere "in flusso" è stato uno dei principi guida per gli sviluppatori in JMP - minimizzare il lavoro ingrato e la complessità mentre accelerare la scoperta .
Grandi rischi operativi sono sostenuti dall'utilizzo di fogli di calcolo per fare cose che non erano destinati a fare. Nel 2008, poco prima della crisi finanziaria globale, un analista di una grande banca aveva utilizzato un complicato foglio di calcolo per calcolare i requisiti patrimoniali basati sul rischio della banca. Si trattava di un foglio di calcolo peloso e multitab contenente numerose formule e celle di riferimento con una logica che solo la persona che l'ha costruita poteva seguire. Quando l'analista ha lasciato un altro lavoro, ci sono volute molte, molte ore-persona per calcolare i requisiti patrimoniali per il prossimo periodo di riferimento. Il tempo e lo sforzo sprecati possono essere evitati se le organizzazioni si disinteressano di un'eccessiva dipendenza dai fogli di calcolo e utilizzano codice o applicazioni ben documentati che possono essere ripetuti e mantenuti più facilmente. Per facilitare questo, il Componente aggiuntivo JMP per Microsoft Excel ti consente di mantenere la familiarità dell'interfaccia di Excel con l'opzione di eseguire calcoli in JMP, riducendo al minimo il rischio di errori ( precisione di calcoli e il grasso-diteggiatura tipo di errore).
La maggior parte degli analisti preferisce un banco di lavoro analitico piuttosto robusto per utilizzare lo strumento giusto per il lavoro, ma tendono a gravitare attorno al loro strumento preferito - o al loro centro di analisi - per la maggior parte del proprio lavoro. Tipicamente, questo è lo strumento che consente loro di rimanere "in flusso" mentre si concentra sulla risoluzione dei problemi in modi innovativi. I buoni analisti sono aperti all'apprendimento di nuove cose per aumentare la larghezza di banda - se è più avanzato formazione con gli strumenti che già utilizzano o introducendo nuovi strumenti per affinare il loro banco di lavoro.
Ambiente di calcolo
A SAS e alla maggior parte delle aziende tecnologiche, siamo fortunati ad avere un hardware adeguatamente alimentato, una buona capacità produttiva e un'ampia memoria e spazio di archiviazione. Poiché JMP funziona su entrambi i sistemi operativi, ho persino un Mac con Parallels per Windows per eseguire entrambi. Molte organizzazioni hanno hardware vecchio, sistemi operativi in esecuzione che sono presto o non sono più supportati. L'analisi è in genere intensiva della CPU e, poiché le dimensioni dei nostri campioni crescono per stare al passo con i big data, è necessario investire in un ambiente di elaborazione adeguato.
Molte organizzazioni hanno investito nei loro server e hanno ignorato il desktop. Tuttavia, quando il tuo talento analitico costoso sta girando i pollici a causa della bassa larghezza di banda o di un'interruzione della rete, e non hanno altro che un foglio di calcolo sul desktop (se hanno anche un desktop), i costi di opportunità possono essere alti. L'analiticamente avanzato dovrebbe essere dotato di opzioni di calcolo - su desktop, server e in remoto. Con questi analisti che gestiscono più progetti in fasi diverse, possono essere molto più produttivi avendo risorse di elaborazione desktop e server adeguate. Soprattutto nella fase esplorativa, Locale Gli strumenti visivi in memoria con risposta istantanea trarranno vantaggio da una maggiore larghezza di banda visiva - analisi alla velocità della vista, rivelando più rapidamente la struttura dei dati.
Collaborazione e presentazione
Quando l'analista raggiunge un modello utile, non ha finito. Perché i risultati contengano, di solito devono essere comunicati e messi in atto. Con così tanti dati, siamo tutti analisti a un certo livello. Anche quando i risultati sono condivisi, potremmo porre altre domande, che potrebbero portare a ulteriori analisi e approfondimenti. Grazie a questo approccio collaborativo e iterativo, molti analisti preferiscono il potere di mostrare visivamente e interattivamente i risultati ai colleghi e ai responsabili delle decisioni. Quante volte hai sentito questo scenario descritto? Un dirigente chiede qualcosa che richiede di costruire un modello predittivo. Presentate i risultati all'esecutivo, dopo di che dice "Cosa succede se ...?" Se si mostrano i risultati dal vivo, si ha il potenziale per essere più efficienti con il tempo di tutti.
Supponiamo, in particolare, che ti sia stato chiesto come potresti migliorare la qualità del vino. Dopo aver modellato la relazione dei fattori che influenzano la qualità, è possibile mostrare tali relazioni e gli effetti di modificarle utilizzando il Profiler in JMP. Sotto, se trascini la linea rossa verticale per l'alcol per aumentarla, puoi vedere che aumenta la qualità (fino a un punto) e gli effetti che cambiano hanno su altri fattori che influenzano la qualità. È possibile passare da rosso a vino bianco facendo clic sulla linea rossa verticale per il colore. Per entrambi i colori, è possibile vedere che la riduzione della densità migliora la qualità. Si può fare molto di più con la profilazione, ma il punto è che puoi mostrare dal vivo "cosa succederebbe se ...". e vedere le conseguenze. In realtà abbiamo ascoltato reazioni come "Per la prima volta nella mia vita, capisco effettivamente la regressione" quando le persone vedono i risultati presentati in questo modo.
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I dati utilizzati per lo scopo di questo esempio sono dal Libreria di apprendimento automatico UCI .)
Dati
Mentre i dati non sono strettamente parte del workbench, i dati sono la materia prima e parte dell'esperienza del workbench.
Un buon analista è come un buon chef. Per attirare il meglio, avere una cucina ben attrezzata è ovvio. Ma poi forniresti ingredienti di scarsa qualità? Le organizzazioni che ignorano la qualità dei dati pagano, pagano e pagano. La forma di pagamento più perniciosa è ciò che fa alla cultura. Ho visto analisti che corrono da progetti che richiedono loro di lavorare con dati poveri. I dati sono così cattivi che sanno che ogni volta che passeranno su di esso saranno infruttuosi - che qualsiasi raccomandazione che faranno sarà ingiustificabile e che potrebbero aver trascorso il loro tempo in modo più produttivo. Se la maggior parte della giornata di lavoro viene spesa per progetti che comportano dati poveri, può essere molto demotivante e i buoni analisti possono andarsene. L'altro pagamento ovvio per la scarsa qualità dei dati è sotto forma di decisioni e conseguenze non ottimali. La qualità dei dati è in definitiva una responsabilità condivisa di tutti coloro che utilizzano i dati. Le organizzazioni con buoni dati hanno preso in considerazione quella responsabilità condivisa nella cultura.
Un accesso difficile ai dati è un'altra area spesso trascurata. Se stai pagando in modo competitivo per il tuo talento analitico, non vuoi che grossi pezzi di quel tempo vengano spesi a cercare e preparare i dati. Idealmente, la maggior parte dei dati necessari sono gestiti centralmente e aggiornati regolarmente. Qualsiasi ulteriore recupero e manipolazione dei dati per scopi di analisi dovrebbe essere reso semplice - visivamente laddove possibile.
Al passo con la tecnologia
È un equilibrio. Se insegui l'ultima tecnologia, i tuoi problemi di risoluzione del tempo e l'aggiunta di valore saranno inferiori. Se ti fermi, la tua infrastruttura analitica diventa meno agile e può essere indebitamente limitante. Dovresti dedicare un po 'di tempo a provare cose nuove e valutare dove l'investimento in qualsiasi nuova infrastruttura o aggiornamento avrebbe il rendimento più alto. Da quello che ho visto, molte organizzazioni sono sfidate dai dati in vari modi, sovraesposte al rischio del foglio di calcolo, sottoesposte ai paradigmi visivi - sia per la scoperta che per la presentazione - e sottodimensionate in varie parti dei loro ambienti di calcolo. Se i dati e l'analisi sono considerati beni strategici nella tua organizzazione, ti incoraggio a valutare il potenziale per riorganizzare alcuni dei banchi di lavoro analitici della tua organizzazione.
Nota: Una versione di questo post è apparsa per la prima volta nel Blog di International Institute for Analytics .
