讨论分析倡导，探索围绕构建分析文化的关键问题：
- 增加数据分析的旅程是什么？
- 在整个组织中采用分析最佳实践的风险和回报是什么？
- 支持和帮助同事克服分析学习曲线的最佳方法是什么？
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聊天中讨论也很活跃：
Jarmo Hirvonen（村田）提到：幸运的是，JMP 不需要神奇的统计数据即可开始使用。获取数据，打开图形生成器，然后开始探索。
Søren Pehrson (Haldor Topsøe) 回复：你说得太对了，贾莫！
Jonas Thorn (Ambu) 谈数据倡导的障碍：我认为最大的问题是说一个公司为什么要花大量时间积累数据并分析它。
系统按原样运行，为什么要改变呢？
仅仅积累数据并花时间进行分析可能会很耗时，并且如果明显的用途不是很清楚，则很难让人相信值得花时间。
如果参数之间的相互作用未知并且应该首先进行调查，或者您不完全知道分析是否会发现任何东西，那么这尤其困难。
Søren Pehrson（哈尔多·托普索）：根据我的经验：您需要一位管理层朋友，然后您必须花时间培训科学家和生产工程师以最佳方式使用他们的数据。
彼得·哈默斯伯格（查尔姆斯理工大学）：我认为问题是更深层次的。 我们曾经做过一篇硕士论文，发现变异的概念只达到了两层楼。 上面只是平均做出的决定。 西瓜 KPI：外面绿色，里面红色。 对于变异没有共同的理解。 它太复杂了。
Søren Pehrson（哈尔多·托普索）：彼得，我完全同意。 因此，管理层的朋友！
