Don Kent trabaja para el Grupo de Desarrollo Tecnológico 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 usuario de JMP durante casi el mismo tiempo. Defensor abierto de la analítica durante muchos años, ayudó a fundar el grupo de usuarios de JMP Wasatch Front y fue coanfitrión de innumerables reuniones de JMP en IMFlash.
Me comuniqué con @dkent para conocer su trayectoria analítica y los consejos que brinda a los recién llegados a las estadísticas industriales.
Meg: ¡Has sido usuario de JMP durante casi 20 años! Durante ese tiempo, debéis haber visto bastantes cambios no sólo en el software sino también en el campo de las estadísticas industriales en general. ¿Cómo cree que su viaje analítico personal finalmente moldeó su trayectoria profesional? 
Don Kent is manager of a full-stack data science team at Intel. Don Kent es director 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, todo comenzó con un gran interés en aprender más sobre estadística. Como principiante, los desafíos eran a nivel personal, centrados en encontrar mentores y establecer 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, al mirar hacia atrás, se pueden 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 mis conocimientos, responsabilidades y confianza en los métodos estadísticos han aumentado, también lo han hecho las oportunidades que he tenido para impactar las organizaciones en las que he trabajado. 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, gracias a mi interés y estudio de la analítica durante los últimos 20 años, pude hacer la transición de mi carrera para administrar un equipo de ciencia de datos dentro de uno de los grupos de desarrollo tecnológico de Intel. Esa oportunidad de crear y liderar un equipo de análisis no habría sido posible sin la tutoría de otros y la confianza de mi actual gerente.
A medida que crecí en habilidades y conocimientos, la dinámica pasó 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 función o industria estemos, siempre podemos aprender de aquellos que recorrieron el camino antes que nosotros y encontraron obstáculos similares en el camino. Ahora que estás en la posición de ser mentor de otros, ¿cuáles dirías que son algunos de los principales obstáculos de los que has 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 en un antiguo empleador y recuerdo haber ido a ver a mi gerente y mostrarle un curso de capacitación de JMP llamado "Análisis de datos de alta dimensión". Le expliqué cómo pensaba que ese curso aumentaría significativamente mis conocimientos en esta área y me ayudaría con el proyecto. Lamentablemente, sin embargo, mi jefe destacó que en ese momento la empresa no tenía el presupuesto para la formación.
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, tomar esa decisión fue un verdadero punto de inflexión en mi carrera. Me ayudó a concentrarme en lo que era importante y a aportar claridad en la dirección que finalmente quería que tomara mi carrera.
Meg: Eso me brinda una buena oportunidad 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 hablarnos 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 participe en muchos niveles diferentes. Personalmente he utilizado tantas características del ecosistema JMP que es difícil sobreestimar su valor, así que para ser breve mencionaré una.
Para aquellos que nunca han asistido a una Discovery Summit , ¡no puedo recomendarla lo suficiente! El equipo de JMP realmente se siente como una familia y te integran 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 no una cosa 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 entender cómo pueden mejorar el producto. Por supuesto, las conferencias magistrales siempre son de líderes de opinión actuales, y personalmente valoro esa cena sentada y visitando a Stu Hunter como uno de los aspectos más destacados de mis muchas y maravillosas experiencias de Discovery.
Meg: ¡Es tan maravilloso escuchar eso! Hablando desde la perspectiva de alguien dentro de la organización JMP, debo decir que disfruto muchísimo de Discovery Summits. Son un verdadero punto culminante de mi trabajo.
Una de las objeciones más comunes que escuchamos de los recién llegados al 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 conocimientos y habilidades en el dominio?
Don: Dentro de nuestra organización, el equipo de Desarrollo Tecnológico está ansioso por utilizar JMP por muchas razones, una de las cuales les ayuda significativamente a completar sus tareas. De hecho, me atrevería a decir que la preocupación de nuestra parte es que el equipo necesita combinar su conocimiento experto del proceso de semiconductores con la plataforma JMP (y estadísticas) correctas para responder la 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 no se utiliza correctamente la jerarquía adecuada (o el conocimiento experto). Por ejemplo, utilizar la estructura de anidamiento de lote, oblea y matriz adecuada 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 extraigan datos a nivel de oblea. 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 estadístico o persona a quien acudir en busca de 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, analizamos 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 punto 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 evolucionado ecosistemas de datos, mientras que las organizaciones que aún no lo han hecho deberían trabajar para mejorar los fundamentos como la integración de datos, la identificación de patrones/características y la automatización. y sistemas analíticos predictivos. Por supuesto, contar con un equipo dedicado puede ayudar significativamente a impulsar estas iniciativas.
Meg: Hablando de nuevas iniciativas, la introducción de nuevos flujos de trabajo analíticos puede resultar disruptiva al principio. Pero, como sabemos, los beneficios de una estrategia analítica eficaz 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 actualmente usted, su equipo y la organización en comparación con la dirección que deben tomar. “Es un viaje, no un destino” puede ser un gran motivador y arrojar luz sobre dónde las mejoras y los esfuerzos tendrán mayor valor y ayudarán a definir el retorno de la inversión.
Identificar esas brechas puede llevar mucho tiempo pero, en mi experiencia, implica reunirse y escuchar a los clientes y socios comerciales. Como organización analítica, nuestro trabajo es traducir la necesidad empresarial en una estrategia de datos o un problema de datos. Al involucrarnos y escuchar a nuestros clientes y socios, estamos capacitados para trabajar con la organización para ayudar a sintetizar la mejor estrategia analítica. Una vez que se determina esa estrategia, el foco se convierte en ejecutarla. 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 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 pueden ayudar con la documentación y la comunicación profesionales. Las métricas también pueden ser herramientas poderosas para medir el impulso y la adopción y se utilizan ampliamente para ayudar a comprender y, en ocasiones, dar forma a la participación del cliente.
Meg: Al concluir, ¿qué consejo le darías a alguien que recién está comenzando con JMP?
Don: Tenga curiosidad, utilice la sección "Ayuda" de JMP, ¡y hágalo con frecuencia! La documentación dentro de JMP es el mejor lugar para comenzar, y los conjuntos de datos de muestra y los libros son un tesoro. A partir de ahí, consulte los recursos en línea en jmp.com , consulte el programa de capacitación e interactúe con un grupo de usuarios; pruebe de manera virtual si la capacitación presencial no está disponible en su área.
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