討論分析倡導，探索圍繞建構分析文化的關鍵議題：
- 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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聊天中討論也很活躍：
Jarmo Hirvonen（村田）提到：幸運的是，JMP 不需要神奇的統計數據即可開始使用。取得數據，打開圖形產生器，然後開始探索。
Søren Pehrson (Haldor Topsøe) 回覆：你說得太對了，賈莫！
Jonas Thorn (Ambu) 談數據倡議的障礙：我認為最大的問題是說一個公司為什麼要花大量時間累積數據並分析它。
系統照原樣運行，為什麼要改變呢？
僅僅累積數據並花時間進行分析可能會很耗時，如果明顯的用途不是很清楚，很難讓人相信值得花時間。
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。
Søren Pehrson（哈爾多·托普索）：根據我的經驗：您需要一位管理層朋友，然後您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資料。
彼得‧哈默斯伯格（查爾姆斯理工大學）：我認為問題是更深層的。 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：外面綠色，裡面紅色。 對於變異沒有共同的理解。 它太複雜了。
Søren Pehrson（哈爾多·托普索）：彼得，我完全同意。 因此，管理層的朋友！
