Erinnern Sie sich an die Reklameanzeige des alten Erdnussbutters von Reese? Zwei Leute gehen die Straße entlang - einer isst Erdnussbutter, der andere Schokolade - sie laufen aufeinander und die Schokolade und die Erdnussbutter werden vermischt. Sie probieren die neue Zubereitung und staunen über die wunderbare Geschmacksmischung.
„Zwei großartige Geschmäcker, die zusammen großartig schmecken“ war der Slogan.
So wie SAS und JMP ! Zwei großartige Analysewerkzeuge, die großartig zusammenarbeiten. Um dies zu verdeutlichen, veranstalteten die Teammitglieder von SAS und JMP ein kostenloses eintägiges Seminar im regionalen SAS-Büro von Hartford, Connecticut, mit dem Titel "JMP for the SAS User" Eine breite Palette von SAS-Analysten und -Statistikern, die alle daran interessiert waren, zu verstehen, wo JMP in die SAS-Familie passt.
Was JMP von anderen Toolsets in der Kategorie Business Visualization unterscheidet, sind die erweiterten statistischen Analysefunktionen. In meiner letzten Tätigkeit bei einem großen Versicherungsunternehmen haben wir JMP als bevorzugtes Visualisierungswerkzeug ausgewählt, da wir erkannt haben, wie wichtig es ist, die Analysekompetenz von Business Analysten in unserem Unternehmen zu erhöhen, und nicht nur die Möglichkeit, attraktivere Diagramme und Diagramme zu erstellen.
In einer Präsentation auf der Connecticut-Veranstaltung zum Erstellen und Maximieren der Analysebandbreite haben wir begonnen, dies in einen Zusammenhang zu stellen. Mit unserem Publikum haben wir eine Definition für „Analytics“ und „Analysten“ zusammengestellt. Wir haben die erforderlichen Qualifikationsanalysten und die immensen Unterschiede in den Fähigkeiten diskutiert, die Unternehmen von Analysten verlangen. Wir sprachen über „die Entscheidungsträger“ - Kommunikation und Präsentation von Informationen auf verschiedene Arten, um die Entscheidungsfindung sowohl intern als auch extern zu beeinflussen, und schließlich, wie JMP eine Rolle dabei spielt, Analysten dabei zu helfen, visuell mit Daten zu interagieren und Ergebnisse an mehrere Klassen zu kommunizieren von Entscheidungsträgern.
Ich habe festgestellt, dass die "80/20" -Regel der prozentualen Zeit, die für die Datenaufbereitung versus Analyse aufgewendet wird, auch veraltet ist, da wir uns keine Zeit genommen haben, um uns auf die effektive Kommunikation der Analyse zu konzentrieren! Eine Frage, die ich an unser Publikum stellte, war: Gelingt es uns, die richtigen Informationen für unsere Entscheidungsträger in das richtige Format zu bringen? Und wenn nicht, ist das eine organisatorische Priorität? Und wissen wir schließlich überhaupt, welche Informationen relevant sind?
Was ist der typische Output eines Standard-Analyseprozesses? Wir bereiten viele Daten vor (höchstwahrscheinlich in SAS) und setzen die Ausgabe in große Tabellenkalkulationen von Informationen, die uns nichts mitteilen. Wir senden diese Tabellenkalkulationen an große Gruppen von Informationskonsumenten - aber wir wissen nicht, was relevant ist, wir wissen nicht, wie wir die Informationen umsetzbar machen können, und wir verlieren oft (oder wissen nicht einmal), wie unsere Informationen aussehen Endverbraucher müssen die Informationen verwenden (oder wenn sie überhaupt verwendet werden!). Analysten sollten befähigt sein, gemeinsam mit ihren Geschäftspartnern Trends, Zusammenhänge und Ursachen zu finden. und wir müssen bessere Wege finden, diese Analyse zu präsentieren und zu kommunizieren.
Wir haben so viele Daten zur Hand, dass wir sie auf keinen Fall durch bloße Aggregation und Transformation verstehen können. Die SAS-Kerntechnologien bieten zwar eine hervorragende Plattform für die Vorbereitung von Daten und die Durchführung statistischer Modellierungen. Sie können Unternehmensanalysten jedoch nicht bei der Visualisierung von Geschäftsproblemen helfen: JMP kann ein hervorragendes Werkzeug sein, um „das Unsichtbare sichtbar zu machen“.
HINWEIS: Eine Version dieses Beitrags erschien zuerst im Sascom Stimmen Blog . Es wird hier mit Erlaubnis veröffentlicht.
