Don Kent trabaja para el Grupo de Desarrollo de Tecnología de Intel Corporation como gerente de un equipo completo de ciencia de datos. Antes de unirse a Intel, se desempeñó como científico de datos principal en IMFlash Technologies, una empresa conjunta entre Intel y Micron.
Con su experiencia en ingeniería y física del estado sólido, Don ha sido parte de la industria de los semiconductores durante dos décadas y un JMP usuario durante casi el mismo tiempo. Defensor abierto de la analítica durante muchos años, ayudó a fundar la Grupo de usuarios de Wasatch Front JMP y coanfitrión de innumerables reuniones de JMP en IMFlash.
me acerqué a @dkent para aprender sobre su viaje analítico y los consejos que da a los recién llegados a las estadísticas industriales.
Meg: ¡Has sido usuaria de JMP durante casi 20 años! En ese tiempo, debe haber visto bastantes cambios no solo en el software, sino también en el campo de las estadísticas industriales en general. ¿Cómo cree que su viaje personal de análisis finalmente dio forma a su carrera profesional?
Don Kent es gerente de un equipo completo de ciencia de datos en Intel.
Don: Mi defensa de la analítica ha sido en gran medida paralela a mi viaje de crecimiento profesional. Mirando hacia atrás, comenzó con un gran interés en aprender más sobre estadísticas. Como principiante, los desafíos estaban a nivel personal, centrados en encontrar mentores y hacer conexiones con personas de ideas afines. Gran parte del tiempo en mis primeros años lo pasé con grupos de usuarios u otras comunidades, tanto para contribuir como para aprender tanto como fuera posible.
Es interesante cómo, cuando miras hacia atrás, puedes ver algunos hitos clave que se destacan. Para mí, esos hitos están relacionados con alguien que me animó a aprender y desarrollar mis habilidades, ya sea de uno de los increíbles mentores que he conocido o, por ejemplo, de un gerente que animó mi viaje con una caja completa de JMP. 4 libros (¡que ahora son PDF!).
A medida que aumentaron mis conocimientos, responsabilidades y confianza en los métodos estadísticos, también aumentaron las oportunidades que tuve de impactar en las organizaciones en las que trabajé. Veo una clara correlación entre mi crecimiento analítico y las oportunidades profesionales que se me han brindado.
Comencé mi carrera en Intel como ingeniero de confiabilidad con experiencia en física de dispositivos semiconductores. Sin embargo, a través de mi interés y estudio de análisis durante los últimos 20 años, pude hacer la transición de mi carrera a administrar un equipo de ciencia de datos dentro de uno de los grupos de Desarrollo de tecnología de Intel. Esa oportunidad de crear y liderar un equipo de análisis no hubiera sido posible sin la tutoría de otros y la confianza de mi gerente actual.
A medida que crecí en habilidades y conocimientos, la dinámica cambió del avance personal a un avance más interpersonal. Ahora encuentro más recompensas al asesorar y alentar a otros en sus viajes.
Meg: Sí, la tutoría es absolutamente clave: no importa en qué rol o industria estemos, siempre podemos aprender de aquellos que han recorrido el camino antes que nosotros y se han encontrado con obstáculos similares en el camino. Ahora que está en la posición de asesorar a otros, ¿cuáles diría que son algunos de los principales obstáculos de los que ha aprendido?
Don: Uno que me viene a la mente está relacionado con el análisis de patrones espaciales. En ese momento, estaba trabajando en un proyecto para un antiguo empleador y recuerdo ir a mi gerente y mostrarle un curso de formacion JMP llamado "Análisis de datos de alta dimensión". Expliqué cómo pensaba que ese curso aumentaría significativamente mi conocimiento en esta área y me ayudaría con el proyecto. Desafortunadamente, sin embargo, mi gerente resaltó que en ese momento la empresa no tenía el presupuesto para la capacitación.
Por supuesto que estaba consternado, pero después de pensarlo un poco me di cuenta de que mi educación estaba en mis propias manos. Así que pagué el curso yo mismo y tomé la clase. Fue uno de los mejores cursos que he tomado y ayudó significativamente a ese proyecto. Aún más importante, llegar a esa decisión fue un verdadero punto de inflexión en mi carrera. Me ayudó a concentrarme en lo que era importante y me ayudó a aclarar la dirección en la que finalmente quería que siguiera mi carrera.
Meg: Eso me proporciona un buen punto de partida para preguntarle sobre algo de lo que a menudo no hablamos mucho, que es la gran cantidad de recursos que ofrece JMP y el valor oculto que aporta a nuestros clientes. ¿Puede hablar un poco sobre cómo ha aprovechado esos recursos y oportunidades de aprendizaje para interactuar con la organización JMP a lo largo de los años?
Don: JMP realmente tiene todo el ecosistema para permitir que un individuo se involucre en muchos niveles diferentes. Personalmente, he utilizado tantas de las funciones del ecosistema JMP que es difícil sobrestimar el valor, por lo que, para ser breve, mencionaré una.
Para aquellos que nunca han asistido a un Cumbre de descubrimiento – ¡Simplemente no puedo recomendarlo lo suficiente! El equipo de JMP realmente se siente como una familia, y te traen a esa familia, lo cual es una experiencia increíble. Todo esto está a la vista en Discovery. Cada vez que he asistido a la Cumbre, me he llevado a casa no una sino muchas cosas, y la considero una conferencia clave. el acceso a tutoriales, capacitaciones y presentaciones es asombroso
El equipo de JMP también ofrece oportunidades para visitar directamente a los desarrolladores. Les encanta escuchar a los clientes y comprender cómo pueden mejorar un poco el producto. Por supuesto, los discursos principales siempre son de líderes de opinión actuales, y personalmente atesoro esa cena sentada y visitando a Stu Hunter como uno de los aspectos más destacados de mis muchas experiencias maravillosas de Discovery.
Meg: ¡Es maravilloso escuchar eso! Hablando desde la perspectiva de alguien dentro de la organización JMP, debo decir que también disfruto mucho de Discovery Summits. Son un verdadero punto culminante de mi trabajo.
Una de las objeciones más comunes que escuchamos de los recién llegados a JMP es que algunos temen que los enfoques estadísticos suplanten la experiencia en el dominio. ¿Cómo ha cambiado JMP la forma en que usted y sus colegas aplican el conocimiento y las habilidades del dominio?
Don: Dentro de nuestra organización, el equipo de Desarrollo de tecnología está ansioso por utilizar JMP por muchas razones, entre las cuales se encuentra que les ayuda significativamente a completar sus tareas. De hecho, me atrevería a decir que la preocupación de nuestro lado es que el equipo necesita combinar su conocimiento experto del proceso de semiconductores con la plataforma JMP correcta (y las estadísticas) para responder una pregunta deseada.
Debido a ciertas jerarquías de semiconductores, por ejemplo, morir dentro de una oblea dentro de un lote, ciertos análisis de datos pueden desviarse un poco si la jerarquía adecuada (o el conocimiento experto) no se utiliza correctamente. Por ejemplo, el uso de la estructura adecuada de anidamiento de lotes, obleas y matriz en un análisis de componentes de varianza puede marcar una gran diferencia en el resultado.
También en minería de datos. La elección de lotes completos (todas las obleas) para conjuntos de datos de entrenamiento y/o validación reducirá la probabilidad de fuga de información cuando se extraen datos a nivel de obleas. Tenemos que comprender estas complejidades y combinar el conocimiento experto con la plataforma JMP y el enfoque estadístico correctos. Como les gusta decir a nuestros estadísticos: "En caso de duda, consulte a su estadístico local".
Meg: Hablando como esa estadística o persona a la que acudir para soporte analítico, ¿qué consejo le daría a alguien que busca cultivar una cultura analítica más madura en su organización?
Don: ¿Cómo es una cultura analítica madura? Para nosotros, observamos la cultura a través de algunos vectores, y la clave es el equipo: las personas de la organización deben tener el conocimiento o las habilidades analíticas que les permitan realizar su trabajo con confianza y eficiencia. Esto requiere capacitación y conocimiento para utilizar mejor las herramientas que tienen, herramientas como JMP. No necesitan saberlo todo. Y ahí es donde el equipo de análisis puede llenar los vacíos.
Otro aspecto destacado de una organización madura es la disponibilidad de KPI y métricas para la organización. Estos deben estar estandarizados, disponibles y visibles en toda la empresa para ayudar a dirigir a todo el equipo. Finalmente, busque aplicaciones avanzadas que involucren aprendizaje automático o utilicen motores de recomendación: las organizaciones que utilizan estas herramientas avanzadas han desarrollado ecosistemas de datos, mientras que las organizaciones que aún no lo están deberían trabajar para mejorar los fundamentos como la integración de datos, la identificación de patrones/características, la automatización. y sistemas analíticos predictivos. Por supuesto, tener un equipo dedicado puede ayudar significativamente a impulsar estas iniciativas.
Meg: Hablando de nuevas iniciativas, la introducción de nuevos flujos de trabajo analíticos puede ser perjudicial al principio. Pero, como sabemos, los beneficios de una estrategia de análisis efectiva superan los costos iniciales. ¿Qué tipos de ROI o mejoras han ayudado a crear y mantener el impulso de las iniciativas de datos en Intel?
Don: En términos de agregar valor a la organización, el primer paso es generalmente un análisis de brechas: comprender dónde se encuentran usted, su equipo y la organización actualmente en comparación con la dirección en la que deberían viajar. “Es un viaje, no un destino” puede ser un tremendo motivador y arrojar luz sobre dónde las mejoras y los esfuerzos tendrán el mayor valor y ayudarán a definir el ROI.
Identificar esas brechas puede llevar mucho tiempo pero, según mi experiencia, implica reunirse y escuchar a los clientes y socios comerciales. Como organización analítica, es nuestro trabajo traducir la necesidad comercial en una estrategia de datos o un problema de datos. Al comprometernos y escuchar a nuestros clientes y socios, estamos facultados para trabajar con la organización para ayudar a sintetizar la mejor estrategia analítica. Una vez que se determina esa estrategia, ejecutarla se convierte en el enfoque. Aquí es donde los ingenieros y estadísticos sobresalen y pueden brillar.
Un motivador que genera impulso es el progreso hacia las metas. Cosas simples como implementar con éxito un complemento o agregar una característica que fue solicitada por un cliente generan confianza y hacen avanzar los objetivos de la organización. A menudo, para implementar con éxito estas funciones, es necesario asociarse con otros equipos, como el grupo de capacitación, que puede ayudar con la documentación y la comunicación profesionales. Las métricas también pueden ser herramientas poderosas para medir el impulso y la adopción, y se usan ampliamente para ayudar a comprender y, a veces, dar forma al compromiso del cliente.
Meg: Para terminar, ¿qué consejo le darías a alguien que acaba de empezar con JMP?
Don: Sea curioso, use la sección "Ayuda" de JMP, ¡y hágalo con frecuencia! La documentación dentro de JMP en sí es el mejor lugar para comenzar, y los conjuntos de datos y libros de muestra son un tesoro. Desde allí, consulte los recursos en línea en jmp.com , verifique el cronograma de capacitación e interactúe con un grupo de usuarios; pruebe virtual si la presencial no está disponible en su área.
Desarrolle excelencia analítica en su organización. Averiguar como: jmp.com/advocate
