¿Recuerdas el viejo anuncio de la taza de mantequilla de maní de Reese? Dos personas caminan por la calle, una que come mantequilla de maní y la otra de chocolate, se chocan unas con otras y el chocolate y la mantequilla de maní se mezclan. Muestran la nueva mezcla y se maravillan con la maravillosa mezcla de sabores.
"Dos grandes sabores que saben muy bien juntos" fue el lema.
Al igual que SAS y JMP ! Dos grandes herramientas analíticas que funcionan muy bien juntas. Para ilustrar el punto, los miembros del equipo de SAS y JMP realizaron un seminario gratuito de un día en la oficina regional de SAS de Hartford, Connecticut, titulada "JMP para el usuario de SAS". Tuvimos una excelente representación de varios sectores verticales de la industria, así como una amplia gama de analistas y estadísticos de SAS interesados en comprender dónde encaja JMP dentro de la familia SAS.
Lo que diferencia a JMP de otros conjuntos de herramientas en la categoría de visualización empresarial es la capacidad de análisis estadístico avanzado. De hecho, en mi rol anterior en una importante compañía de seguros, seleccionamos JMP como nuestra herramienta de visualización preferida porque reconocimos la importancia de aumentar la competencia analítica de los analistas de negocios en nuestra organización, no solo la capacidad de crear gráficos y tablas más atractivos.
En una presentación en el evento de Connecticut sobre cómo crear y maximizar el ancho de banda analítico, comenzamos a poner esto en contexto. Con nuestra audiencia, creamos una definición de "analítica" y "analistas". Discutimos las habilidades que necesitaban los analistas y la inmensa variación de habilidades que las empresas les piden a los analistas. Hablamos sobre "la lente que toma las decisiones": comunicar y presentar información de diversas maneras para influir en la toma de decisiones tanto interna como externamente, y finalmente cómo JMP desempeña un papel para ayudar a los analistas a interactuar visualmente con los datos y comunicar los resultados a múltiples clases. de los decisores.
¡Noté que la regla “80/20” del porcentaje de tiempo dedicado a la preparación de los datos en comparación con el análisis también está desactualizada porque no hemos aprovechado ningún tiempo para centrarnos en la comunicación efectiva del análisis! Una pregunta que hice a nuestra audiencia fue: ¿Hacemos un buen trabajo para obtener la información correcta en el formato correcto para nuestros tomadores de decisiones? Y si no, ¿es una prioridad organizacional? Y, finalmente, ¿sabemos qué información será relevante?
¿Cuál es el resultado típico de un proceso de análisis de negocios estándar? Preparamos muchos datos (probablemente en SAS) y colocamos la salida en hojas de cálculo grandes de información que no nos dicen nada. Enviamos estas hojas de cálculo a grandes grupos de consumidores de información, pero no sabemos qué es relevante, no sabemos cómo hacer que la información sea procesable y, a menudo, perdemos de vista (¡o ni siquiera sabemos!) Cómo funciona nuestra información. los consumidores finales necesitan usar la información (o si incluso la están usando). Los analistas deben estar capacitados para encontrar tendencias, correlaciones y causalidad en conjunto con sus socios comerciales; y necesitamos encontrar mejores formas de presentar y comunicar ese análisis.
Tenemos tantos datos a nuestro alcance que no hay forma de que podamos entenderlos simplemente agregándolos y transformándolos. Si bien las tecnologías SAS principales proporcionan una plataforma excelente para preparar datos y realizar modelos estadísticos, no es tan bueno para ayudar a los analistas de negocios a visualizar problemas de negocios: JMP puede ser una gran herramienta para ayudar a "hacer visible lo invisible".
NOTA: Una versión de este post apareció por primera vez en el blog sascom voices . Se publica aquí con permiso.
