분석 옹호에 대한 토론, 분석 문화 구축과 관련된 주요 질문 탐색:
- 데이터 분석을 늘리기 위한 여정은 무엇입니까?
- 조직 전체에서 분석 모범 사례를 채택하는 데 따른 위험과 보상은 무엇입니까?
- 동료가 분석 학습 곡선을 극복하도록 지원하고 지원하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
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채팅에서도 토론이 활발했습니다.
Jarmo Hirvonen(Murata)은 다음과 같이 언급했습니다. 운 좋게도 JMP는 시작하기 위해 통계의 마술 부두교를 필요로 하지 않습니다. 데이터를 얻고 그래프 빌더를 열고 탐색을 시작하십시오.
Søren Pehrson(Haldor Topsøe)은 다음과 같이 대답했습니다. 당신 말이 맞아, 자모!
데이터 옹호의 장벽에 대한 Jonas Thorn(Ambu): 기업이 데이터를 축적하고 분석하는 데 왜 많은 시간을 투자해야 하는지가 가장 큰 문제라고 생각합니다.
시스템은 그대로 작동하는데 왜 변경합니까?
데이터를 축적하고 분석에 시간을 소비하는 것은 시간이 많이 소요될 수 있으며 명백한 용도가 명확하지 않은 경우 시간을 할애할 가치가 있다고 확신하기 어려울 수 있습니다.
이는 매개변수 간의 상호작용이 알려져 있지 않고 이를 먼저 조사해야 하는 경우 또는 분석에서 찾을 수 있는 항목이 있는지 정확히 알 수 없는 경우에 특히 어렵습니다.
쇠렌 페르손(Haldor Topsøe): 내 경험상: 경영진에 친구가 필요하고 과학자와 생산 엔지니어를 최적의 방식으로 데이터를 사용하여 교육하는 데 시간을 보내야 합니다.
Peter Hammersberg(찰머스): 문제가 더 깊다고 생각합니다. 우리는 변형의 개념이 2층까지만 도달한다는 것을 발견한 후 석사 논문을 했습니다. 그 위에는 평균적으로 내린 결정만 있었습니다. 수박 KPI: 외부는 녹색, 내부는 빨간색. 변이에 대한 일반적인 이해는 없습니다. 너무 복잡합니다.
쇠렌 페르손(Haldor Topsøe): 피터, 전적으로 동의합니다. 따라서 관리의 친구!
