討論分析倡導，探索圍繞建立分析文化的關鍵問題：
- 增加數據分析的旅程是什麼？
- 在整個組織中採用分析最佳實踐的風險和回報是什麼？
- 支持和幫助同事克服分析學習曲線的最佳方法是什麼？
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聊天中的討論也很活躍：
Jarmo Hirvonen (Murata) 提到：幸運的是，JMP 不需要神奇的統計數據即可開始。獲取數據，打開圖形構建器，然後開始探索。
Søren Pehrson (Haldor Topsøe) 回复：你說得對，賈爾莫！
Jonas Thorn (Ambu) 關於數據倡導的障礙：我認為最大的問題是說一個公司為什麼要花大量時間積累數據和分析數據。
系統按原樣運行，為什麼要改變？
僅僅積累數據並花時間在分析上可能會很耗時，如果明顯的用途不是很清楚，就很難說服它值得花時間。
如果參數之間的相互作用未知並且應該首先進行調查，或者您不完全知道分析是否會發現任何東西，那麼這尤其困難。
索倫·佩爾森（Haldor Topsøe）：根據我的經驗：你需要一個管理方面的朋友，然後你必須花時間培訓科學家和生產工程師，以最佳方式使用他們的數據。
彼得·哈默斯伯格（查爾默斯）：我認為問題更深。 我們曾經做過一篇碩士論文，發現變異的概念只達到了兩層樓。 上面只是平均做出的決定。 西瓜KPI：外綠內紅。 對變異沒有共同的理解。 它太複雜了。
索倫·佩爾森（Haldor Topsøe）：彼得，我完全同意。 因此，管理中的朋友！
