Don Kent lavora per il Technology Development Group di Intel Corporation come manager di un team di data science completo. Prima di entrare in Intel, è stato Principal Data Scientist presso IMFlash Technologies, una joint venture tra Intel e Micron.
Con il suo background in ingegneria e fisica dello stato solido, Don ha fatto parte dell'industria dei semiconduttori per due decenni e una JMP utente per quasi lo stesso tempo. Schietto sostenitore dell'analisi per molti anni, ha contribuito a fondare il Gruppo utenti Wasatch Front JMP e ha co-ospitato innumerevoli meetup JMP a IMFlash.
Ho contattato @dkent per conoscere il suo viaggio nell'analisi e i consigli che dà ai nuovi arrivati nelle statistiche industriali.
Meg: Sei un utente JMP da quasi 20 anni! A quel tempo, devi aver visto parecchi cambiamenti non solo nel software ma anche nel campo della statistica industriale più in generale. In che modo pensi che il tuo percorso di analisi personale alla fine abbia plasmato il tuo percorso professionale?
Don Kent è il manager di un team completo di data science presso Intel.
Assistente: La mia difesa dell'analisi è stata in gran parte parallela al mio percorso di crescita professionale. Guardando indietro, è iniziato con un vivo interesse a saperne di più sulle statistiche. Da principiante, le sfide erano a livello personale, incentrate sulla ricerca di mentori e sulla creazione di connessioni con persone che la pensano allo stesso modo. La maggior parte del tempo nei miei primi anni è stato trascorso con gruppi di utenti o altre comunità, sia per contribuire che per imparare il più possibile.
È interessante come, guardando indietro, puoi vedere alcune pietre miliari chiave che si distinguono. Per me, quelle pietre miliari sono legate a qualcuno che mi incoraggia a imparare e a far crescere le mie capacità, da uno dei fantastici mentori che ho conosciuto o, ad esempio, da un manager che ha incoraggiato il mio viaggio con un cofanetto completo di JMP 4 libri (che ora sono PDF!).
Man mano che le mie conoscenze, responsabilità e fiducia nei metodi statistici sono cresciute, sono aumentate anche le opportunità che ho avuto di avere un impatto sulle organizzazioni in cui ho lavorato. Vedo una chiara correlazione tra la mia crescita analitica e le opportunità di carriera che mi sono state offerte.
Ho iniziato la mia carriera in Intel come ingegnere dell'affidabilità con una formazione in fisica dei dispositivi a semiconduttore. Tuttavia, grazie al mio interesse e allo studio dell'analisi degli ultimi 20 anni, sono stato in grado di trasferire la mia carriera alla gestione di un team di data science all'interno di uno dei gruppi di sviluppo tecnologico di Intel. L'opportunità di creare e guidare un team di analisi non sarebbe stata possibile senza il tutoraggio di altri e la fiducia del mio attuale manager.
Man mano che crescevo in capacità e conoscenze, le dinamiche si sono spostate dal progresso personale a un progresso più interpersonale. Ora trovo più ricompense nel fare da mentore e incoraggiare gli altri nei loro viaggi.
Meg: Sì, il tutoraggio è assolutamente fondamentale: indipendentemente dal ruolo o dal settore in cui ci troviamo, possiamo sempre imparare da coloro che hanno percorso il percorso prima di noi e hanno incontrato ostacoli simili lungo il percorso. Ora che sei nella posizione di fare da mentore agli altri, quali diresti sono alcuni degli ostacoli principali da cui hai imparato?
Assistente: Uno che mi viene in mente è relativo all'analisi del modello spaziale. All'epoca stavo lavorando a un progetto presso un ex datore di lavoro e ricordo di essere andato dal mio manager e di avergli mostrato a Corso di formazione JMP chiamato "Analisi dei dati ad alta dimensione". Ho spiegato come pensavo che quel corso avrebbe aumentato significativamente le mie conoscenze in quest'area e avrebbe aiutato con il progetto. Purtroppo però il mio manager ha evidenziato che all'epoca l'azienda non aveva il budget per la formazione.
Ovviamente ero costernato, ma dopo qualche considerazione mi sono reso conto che la mia educazione era nelle mie mani. Così ho pagato io stesso il corso e ho seguito il corso. È stato uno dei migliori corsi che abbia mai seguito e ha aiutato notevolmente quel progetto. Ancora più importante, arrivare a quella decisione è stato un vero punto di svolta nella mia carriera. Mi ha aiutato a concentrarmi su ciò che era importante e ha contribuito a portare chiarezza sulla direzione in cui volevo che alla fine la mia carriera andasse.
Meg: Questo mi fornisce un bel passaggio per chiederti qualcosa di cui spesso non parliamo molto, ovvero la ricchezza di risorse offerte da JMP e il valore nascosto che apporta ai nostri clienti. Puoi parlare un po' di come hai sfruttato queste risorse e opportunità di apprendimento per interfacciarti con l'organizzazione JMP nel corso degli anni?
Assistente: JMP ha davvero l'intero ecosistema per consentire a un individuo di essere coinvolto a molti livelli diversi. Personalmente ho utilizzato così tante funzionalità dell'ecosistema JMP che è difficile sopravvalutarne il valore, quindi per essere breve ne citerò una.
Per chi non ha mai frequentato a Vertice di scoperta – Non posso proprio raccomandarlo abbastanza! Il team JMP si sente davvero come una famiglia e ti porta in quella famiglia, il che è un'esperienza davvero straordinaria. Questo è tutto in mostra a Discovery. Ogni volta che ho partecipato al Summit, ho portato a casa non una cosa ma molte cose, e la considero una conferenza chiave. L'accesso a tutorial, corsi di formazione e presentazioni è sorprendente.
Il team JMP offre anche l'opportunità di visitare direttamente gli sviluppatori. Amano ascoltare i clienti e capire come possono migliorare un po' il prodotto. Naturalmente, le note chiave sono sempre degli attuali leader di pensiero e personalmente apprezzo quella cena seduta e in visita con Stu Hunter come uno dei momenti salienti delle mie molte meravigliose esperienze di Discovery.
Meg: Che è così meraviglioso da sentire! Parlando dal punto di vista di qualcuno all'interno dell'organizzazione JMP, devo dire che mi piacciono troppo i Discovery Summit. Sono un vero fiore all'occhiello del mio lavoro.
Una delle obiezioni più comuni che sentiamo dai nuovi arrivati in JMP è che alcuni temono che gli approcci statistici sostituiscano le competenze di dominio. In che modo JMP ha cambiato il modo in cui tu e i tuoi colleghi applicate le conoscenze e le competenze del dominio?
Assistente: All'interno della nostra organizzazione, il team di sviluppo tecnologico desidera utilizzare JMP per molti motivi, non ultimo il fatto che li aiuta in modo significativo a completare i propri compiti. In effetti, oserei dire che la nostra preoccupazione è che il team debba combinare la propria conoscenza esperta del processo dei semiconduttori con la piattaforma JMP (e le statistiche) corrette per rispondere a una domanda desiderata.
A causa di alcune gerarchie di semiconduttori, ad esempio muoiono all'interno di wafer all'interno del lotto, alcune analisi dei dati possono andare un po' di lato se la gerarchia corretta (o la conoscenza degli esperti) non viene utilizzata correttamente. Ad esempio, l'utilizzo della corretta struttura di annidamento lot-wafer-die in un'analisi dei componenti della varianza può fare una grande differenza nel risultato.
Anche nel data mining. La scelta di lotti interi (tutti i wafer) per i set di dati di addestramento e/o convalida ridurrà la probabilità di perdita di informazioni durante l'estrazione di dati a livello di wafer. Dobbiamo comprendere queste complessità e combinare le conoscenze degli esperti con la piattaforma JMP e l'approccio statistico corretti. Come dicono i nostri statistici, "In caso di dubbio, consulta il tuo statistico locale".
Meg: Parlando in qualità di statistico o persona di riferimento per il supporto dell'analisi, quale consiglio daresti a qualcuno che cerca di coltivare una cultura dell'analisi più matura nella propria organizzazione?
Assistente: Che aspetto ha una cultura dell'analisi matura? Per noi, osserviamo la cultura attraverso alcuni vettori - e la chiave è il team - le persone nell'organizzazione devono avere le conoscenze o le capacità di analisi per consentire loro di svolgere il proprio lavoro con sicurezza ed efficienza. Ciò richiede formazione e conoscenze per utilizzare al meglio gli strumenti in loro possesso, strumenti come JMP. Non hanno bisogno di sapere tutto. Ed è qui che il team di analisi può colmare le lacune.
Un altro punto forte di un'organizzazione matura è la disponibilità di KPI e metriche per l'organizzazione. Questi dovrebbero essere standardizzati, disponibili e visibili in tutta l'azienda per aiutare a dirigere l'intero team. Infine, cerca applicazioni avanzate che coinvolgano l'apprendimento automatico o utilizzino motori di raccomandazione: le organizzazioni che utilizzano questi strumenti avanzati hanno sviluppato ecosistemi di dati, mentre le organizzazioni che non sono ancora presenti dovrebbero lavorare per migliorare i fondamenti come l'integrazione dei dati, l'identificazione di modelli/caratteristiche, l'automazione e sistemi analitici predittivi. Naturalmente, avere un team dedicato può aiutare in modo significativo a guidare queste iniziative.
Meg: Parlando di nuove iniziative, l'introduzione di nuovi flussi di lavoro di analisi può essere inizialmente dirompente. Ma, come sappiamo, i vantaggi di una strategia di analisi efficace superano i costi iniziali. Quali tipi di ROI o miglioramenti hanno contribuito a creare e sostenere lo slancio per le iniziative sui dati in Intel?
Assistente: In termini di valore aggiunto per l'organizzazione, il primo passo è generalmente un'analisi del divario: capire dove siete attualmente voi, il vostro team e l'organizzazione rispetto alla direzione in cui dovrebbero viaggiare. "È un viaggio, non una destinazione" può essere un grande motivatore e far luce su dove i miglioramenti e gli sforzi avranno il maggior valore e contribuiranno a definire il ROI.
Identificare queste lacune può richiedere molto tempo ma, secondo la mia esperienza, implica incontrare e ascoltare clienti e partner commerciali. In quanto organizzazione analitica, è nostro compito tradurre le esigenze aziendali in una strategia di dati o in un problema di dati. Coinvolgendo e ascoltando i nostri clienti e partner, siamo autorizzati a lavorare con l'organizzazione per aiutare a sintetizzare la migliore strategia analitica. Una volta determinata quella strategia, l'esecuzione diventa il fulcro. È qui che ingegneri e statistici eccellono e possono brillare.
Un motivatore che crea slancio è il progresso verso gli obiettivi. Cose semplici come la corretta distribuzione di un componente aggiuntivo o l'aggiunta di una funzionalità richiesta da un cliente creano fiducia e migliorano gli obiettivi dell'organizzazione. Spesso per distribuire correttamente queste funzionalità è necessaria la collaborazione con altri team come il gruppo di formazione, che può aiutare con documentazione e comunicazione professionale. Le metriche possono anche essere potenti strumenti per misurare lo slancio e l'adozione e sono ampiamente utilizzate per aiutare a comprendere e talvolta modellare il coinvolgimento dei clienti.
Meg: Al termine, che consiglio daresti a qualcuno che ha appena iniziato con JMP?
Assistente: Sii curioso, usa la sezione "Aiuto" di JMP e fallo spesso! La documentazione all'interno di JMP stessa è il miglior punto di partenza e i set di dati e i libri di esempio sono un tesoro. Da lì, controlla le risorse online all'indirizzo jmp.com , controlla il programma di formazione e interagisci con un gruppo di utenti: prova il virtuale se di persona non è disponibile nella tua zona.
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