Don Kent는 Intel Corporation의 기술 개발 그룹에서 풀 스택 데이터 과학 팀의 관리자로 일하고 있습니다. Intel에 합류하기 전에는 Intel과 Micron의 합작 투자 회사인 IMFlash Technologies에서 수석 데이터 과학자로 근무했습니다.
공학과 고체 물리학에 대한 배경 지식을 바탕으로 Don은 20년 동안 반도체 산업에 종사해 왔으며 거의 그 기간 동안 JMP를 사용해 왔습니다. 수년 동안 분석에 대한 노골적인 옹호자였던 그는 Wasatch Front JMP 사용자 그룹의 창립을 도왔고 IMFlash에서 수많은 JMP 모임을 공동 주최했습니다.
저는 @dkent 에게 연락하여 그의 분석 여정과 그가 산업 통계 분야의 신규 이민자에게 제공하는 조언에 대해 알아보았습니다.
메그: 당신은 거의 20년 동안 JMP를 사용해 오셨습니다! 그 사이 소프트웨어뿐만 아니라 산업통계 분야에서도 꽤 많은 변화가 있었을 텐데요. 귀하의 개인 분석 여정이 궁극적으로 귀하의 진로에 어떤 영향을 미쳤다고 생각하시나요? 
Don Kent is manager of a full-stack data science team at Intel. Don Kent는 Intel의 전체 스택 데이터 과학 팀의 관리자입니다.
Don: 분석에 대한 저의 옹호는 저의 경력 성장 여정과 거의 유사했습니다. 돌이켜보면 통계에 대해 더 많이 배우고 싶은 뜨거운 관심에서 시작되었습니다. 초보자로서 어려움은 개인적인 수준에서 이루어졌으며 멘토를 찾고 같은 생각을 가진 사람들과 연결하는 데 중점을 두었습니다. 초기에는 사용자 그룹이나 다른 커뮤니티에서 최대한 많이 기여하고 배우는 데 많은 시간을 보냈습니다.
되돌아보면 눈에 띄는 몇 가지 주요 이정표를 볼 수 있다는 점이 흥미롭습니다. 저에게 이러한 이정표는 제가 배우고 기술을 발전시키도록 격려해 준 누군가와 관련이 있습니다. 제가 알고 있는 훌륭한 멘토 중 한 명이거나 JMP의 완전한 박스 세트를 가지고 제 여정을 격려해 준 관리자로부터요. 4권의 책(현재는 PDF입니다!)
통계 방법에 대한 지식, 책임 및 자신감이 커짐에 따라 제가 근무하는 조직에 영향을 미칠 수 있는 기회도 커졌습니다. 분석적 성장과 제가 얻은 경력 기회 사이에는 분명한 상관관계가 있음을 알 수 있습니다.
저는 반도체 장치 물리학에 대한 배경 지식을 갖춘 신뢰성 엔지니어로 인텔에서 경력을 시작했습니다. 그러나 지난 20년 동안 분석에 대한 관심과 연구를 통해 저는 인텔 기술 개발 그룹 중 하나에서 데이터 과학 팀을 관리하는 일로 경력을 전환할 수 있었습니다. 분석 팀을 만들고 이끌 수 있는 기회는 다른 사람들의 멘토링과 현 관리자의 신뢰가 없었다면 불가능했을 것입니다.
기술과 지식이 성장함에 따라 역학은 개인적 발전에서 대인관계 발전으로 바뀌었습니다. 이제 저는 다른 사람들의 여정을 멘토링하고 격려하는 데서 더 많은 보상을 찾습니다.
메그: 네, 멘토링이 절대적으로 중요합니다. 우리가 어떤 역할이나 산업에 종사하고 있든 우리는 항상 우리보다 먼저 길을 걷고 그 과정에서 비슷한 장애물을 만난 사람들로부터 배울 수 있습니다. 이제 당신은 다른 사람들을 멘토링하는 위치에 있게 되었는데, 당신이 배운 주요 장애물 중 일부는 무엇이라고 말하시겠습니까?
돈: 떠오르는 것이 공간 패턴 분석과 관련된 것 같아요. 당시 저는 전 직장에서 프로젝트를 진행하고 있었는데, 관리자에게 가서 "고차원 데이터 분석"이라는 JMP 교육 과정을 보여 주었던 기억이 납니다. 나는 이 과정이 이 분야에 대한 지식을 크게 늘리고 프로젝트에 도움이 될 것이라고 어떻게 생각하는지 설명했습니다. 그러나 불행하게도 나의 관리자는 당시 회사에 교육을 위한 예산이 없었다는 점을 강조했습니다.
물론 나는 당황스러웠지만, 곰곰이 생각해 본 후에는 내 교육이 내 손에 달려 있다는 것을 깨달았습니다. 그래서 제가 직접 비용을 지불하고 수업을 들었습니다. 그것은 내가 수강한 최고의 강좌 중 하나였으며 해당 프로젝트에 큰 도움이 되었습니다. 더욱 중요한 것은 그 결정을 내린 것이 내 경력에 있어 진정한 전환점이 됐다는 것입니다. 이는 중요한 것에 집중하는 데 도움이 되었고 궁극적으로 내 경력이 가고자 하는 방향을 명확하게 하는 데 도움이 되었습니다.
메그: JMP가 제공하는 풍부한 리소스와 JMP가 고객에게 제공하는 숨겨진 가치에 대해 자주 이야기하지 않는 것에 대해 물어볼 수 있는 좋은 기회가 되었습니다. 지난 몇 년간 JMP 조직과 소통하기 위해 이러한 학습 리소스와 기회를 어떻게 활용해왔는지 조금 말씀해 주시겠습니까?
돈: JMP는 실제로 개인이 다양한 수준에 참여할 수 있는 전체 생태계를 갖추고 있습니다. 저는 개인적으로 JMP 생태계의 기능을 너무 많이 활용해 그 가치를 과대평가하기 어려울 정도이므로 간략하게 한 가지만 언급하겠습니다.
Discovery Summit에 한 번도 참석해 본 적이 없는 분들께는 정말 추천해드리고 싶습니다! JMP 팀은 실제로 가족처럼 느껴지며 여러분을 가족으로 모십니다. 정말 놀라운 경험입니다. 이 모든 것이 Discovery에서 전체 화면으로 표시됩니다. 나는 서밋에 참석할 때마다 한 가지가 아니라 많은 것을 집으로 가져갔고, 이것이 핵심적인 컨퍼런스라고 생각합니다. 튜토리얼, 교육 및 프리젠테이션 에 대한 액세스는 놀랍습니다.
JMP 팀은 개발자를 직접 방문할 수 있는 기회도 제공합니다. 그들은 고객의 의견을 듣고 제품을 조금 더 좋게 만들 수 있는 방법을 이해하는 것을 좋아합니다. 물론, 기조 연설은 항상 현재의 사상가들이 담당하며 저는 개인적으로 Stu Hunter와 함께 앉아서 방문했던 한 번의 저녁 식사를 나의 많은 멋진 발견 경험의 하이라이트 중 하나로 소중히 여깁니다.
메그: 정말 듣기 좋군요! JMP 조직 내부의 입장에서 말씀드리자면, 저 역시 Discovery Summit을 정말 좋아한다고 말씀드리고 싶습니다. 그것은 내 직업의 진정한 하이라이트입니다.
JMP를 처음 접하는 사람들이 가장 많이 듣는 반대 의견 중 하나는 통계적 접근 방식이 해당 분야의 전문 지식을 대체할 것이라는 우려입니다. JMP를 통해 귀하와 동료가 해당 분야의 지식과 기술을 적용하는 방식이 어떻게 바뀌었나요?
돈: 우리 조직 내에서 기술 개발팀은 여러 가지 이유로 JMP를 활용하고 싶어합니다. 그 중 특히 JMP가 업무를 완료하는 데 큰 도움이 된다는 점입니다. 사실 우리 측의 우려 사항은 팀이 반도체 프로세스에 대한 전문 지식과 올바른 JMP 플랫폼(및 통계)을 결합하여 원하는 질문에 답해야 한다는 것입니다.
특정 반도체 계층 구조(예: 로트 내의 웨이퍼 내 다이)로 인해 적절한 계층 구조(또는 전문 지식)가 올바르게 활용되지 않으면 특정 데이터 분석이 약간 옆으로 진행될 수 있습니다. 예를 들어, 분산 성분 분석에서 적절한 로트-웨이퍼-다이 네스팅 구조를 사용하면 결과에 큰 차이를 만들 수 있습니다.
데이터 마이닝에서도 마찬가지입니다. 교육 및/또는 검증 데이터 세트에 대해 전체 로트(모든 웨이퍼)를 선택하면 웨이퍼 수준에서 데이터 마이닝을 수행할 때 정보 유출 가능성이 줄어듭니다. 우리는 이러한 복잡성을 이해하고 전문 지식을 올바른 JMP 플랫폼 및 통계적 접근 방식과 결합해야 합니다. 우리 통계학자들은 "의심스러운 경우에는 지역 통계학자에게 문의하세요"라고 즐겨 말합니다.
메그: 통계학자 또는 분석 지원 담당자로서 조직에서 보다 성숙한 분석 문화를 조성하려는 사람에게 어떤 조언을 해주시겠습니까?
Don: 성숙한 분석 문화는 어떤 모습인가요? 우리는 몇 가지 벡터를 통해 문화를 살펴봅니다. 핵심은 팀입니다. 조직의 개인은 자신감 있고 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 분석 지식이나 기술을 보유해야 합니다. 이를 위해서는 JMP와 같은 도구를 최대한 활용하기 위한 교육과 지식이 필요합니다. 그들은 모든 것을 알 필요가 없습니다. 분석팀이 공백을 메울 수 있는 부분이 바로 여기입니다.
성숙한 조직의 또 다른 특징은 조직에 대한 KPI 및 지표의 가용성입니다. 이는 전체 팀을 지휘하는 데 도움이 되도록 기업 전체에서 표준화되고 사용 가능하며 가시적이어야 합니다. 마지막으로, 기계 학습을 포함하거나 추천 엔진을 활용하는 고급 애플리케이션을 찾으십시오. 이러한 고급 도구를 활용하는 조직은 데이터 생태계를 발전시킨 반면, 그렇지 않은 조직은 데이터 통합, 패턴/기능 식별, 자동화와 같은 기본 사항을 개선하기 위해 노력해야 합니다. 예측 분석 시스템. 물론 전담팀을 보유하면 이러한 이니셔티브를 추진하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
Meg: 새로운 이니셔티브에 대해 말하자면, 새로운 분석 워크플로우를 도입하는 것은 처음에는 혼란스러울 수 있습니다. 그러나 우리가 알고 있듯이 효과적인 분석 전략의 이점은 초기 비용보다 더 큽니다. 인텔의 데이터 이니셔티브에 대한 추진력을 구축하고 유지하는 데 어떤 종류의 ROI 또는 개선 사항이 도움이 되었습니까?
Don: 조직에 가치를 추가하는 측면에서 첫 번째 단계는 일반적으로 격차 분석입니다. 즉, 귀하, 귀하의 팀 및 조직이 현재 어디에 있는지와 그들이 이동해야 하는 방향을 비교하는 것입니다. “목적지가 아닌 여정입니다”는 엄청난 동기를 부여할 수 있으며 개선과 노력이 가장 가치 있는 부분을 밝히고 ROI를 정의하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 격차를 파악하는 데는 시간이 많이 걸릴 수 있지만, 제 경험상 고객 및 비즈니스 파트너를 만나고 그들의 의견을 듣는 것이 포함됩니다. 분석 조직으로서 비즈니스 요구 사항을 데이터 전략이나 데이터 문제로 변환하는 것이 우리의 임무입니다. 고객과 파트너의 참여와 의견을 경청함으로써 우리는 조직과 협력하여 최고의 분석 전략을 종합하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 일단 전략이 결정되면 그 전략을 실행하는 것이 초점이 됩니다. 엔지니어와 통계학자가 탁월하고 빛을 발할 수 있는 부분이 바로 여기에 있습니다.
추진력을 키우는 동기 중 하나는 목표를 향한 진전입니다. 추가 기능을 성공적으로 배포하거나 고객이 요청한 기능을 추가하는 등의 간단한 작업을 통해 신뢰를 쌓고 조직의 목표를 달성할 수 있습니다. 이러한 기능을 성공적으로 배포하려면 전문적인 문서화 및 커뮤니케이션에 도움을 줄 수 있는 교육 그룹과 같은 다른 팀과의 협력이 필요한 경우가 많습니다. 측정항목은 추진력과 채택을 측정하는 강력한 도구일 수도 있으며 고객 참여를 이해하고 때로는 형성하는 데 광범위하게 사용됩니다.
메그: 마무리하면서, 이제 막 JMP를 시작하는 사람에게 어떤 조언을 해주실 수 있나요?
돈: 호기심을 갖고 JMP의 "도움말" 섹션을 자주 이용하세요! JMP 내의 문서 자체가 시작하기에 가장 좋은 곳이며, 샘플 데이터 세트와 책은 보물입니다. 거기에서 jmp.com 에서 온라인 리소스를 확인하고, 교육 일정을 확인하고, 사용자 그룹에 참여하세요. 해당 지역에서 직접 대면이 불가능한 경우 가상으로 시도해 보세요.
조직에서 탁월한 분석 능력을 구축하세요. 방법을 알아보세요: jmp.com/advocate
