Senior Statistician Marianne Toft Marianne Toft, statisticienne principale Marianne Toft est statisticienne principale chez Novozymes, basée au Danemark. Elle est titulaire d'une maîtrise en sciences et technologies alimentaires, d'un doctorat en chimiométrie et spectroscopie, ainsi que d'une maîtrise en statistiques appliquées et apprentissage automatique de l'Université de Copenhague.
Au cours de sa carrière, Marianne a occupé divers postes alliant sa formation en chimie à celle en statistiques appliquées. C’est à cette combinaison de compétences qu’elle attribue une grande partie de son succès en travaillant à combler le fossé entre les scientifiques et les statistiques.
Depuis qu'elle a rejoint Novozymes il y a près de 13 ans, Marianne a joué un rôle actif dans la transformation analytique de l'organisation et la démocratisation des approches statistiques auprès des experts du domaine. Son travail touche un large éventail d'applications statistiques, notamment la conception d'expériences, l'ANOVA, la régression linéaire, les modèles mixtes, la modélisation non linéaire, l'analyse de séries chronologiques, la chimiométrie et l'apprentissage automatique, pour soutenir l'ensemble des activités mondiales, de la R&D à la chaîne d'approvisionnement.
Meg : L'une des objections les plus courantes que nous entendons de la part des nouveaux arrivants dans JMP est que certains craignent que les approches statistiques supplantent l'expertise du domaine. Comment JMP a-t-il changé la manière dont les statisticiens collaborent avec les experts du domaine chez Novozymes ?
Marianne : Chez Novozymes, les statisticiens apprennent aux scientifiques à réaliser eux-mêmes des analyses statistiques à l'aide de JMP et les aident en permanence à utiliser la bonne approche. Nous, statisticiens, n'enseignons pas les statistiques comme « une seule et unique conclusion », mais plutôt comme un outil qui, associé à votre expertise en la matière, vous aide à prendre de meilleures décisions.
Meg : Et à mesure que les scientifiques deviennent de plus en plus habiles à intégrer des statistiques dans leur travail, vous êtes probablement libre de travailler sur des défis de plus en plus complexes au sein de l'organisation mondiale de Novozymes ! Où puisez-vous personnellement l'inspiration pour continuer à apprendre de nouvelles façons d'utiliser JMP ?
Marianne : J'ai participé à huit Sommets Découverte au cours des 10 dernières années ! Ils constituent à mon avis LE MEILLEUR moyen de découvrir ce que JMP peut faire, de s'inspirer de ce que font d'autres entreprises et de découvrir les dernières fonctionnalités lorsque de nouvelles versions sont publiées. Ajoutez à cela la possibilité de discuter avec les développeurs de problèmes ou de souhaits logiciels, mon voyage en valait toujours la peine.
Meg : Les gens parlent souvent du Discovery Summit à la fois comme une source d'inspiration et comme une opportunité d'ajouter de la valeur en approfondissant la relation avec JMP. Parlez-moi davantage de votre relation avec les développeurs de logiciels. Pensez-vous que vos commentaires contribuent à influencer les nouvelles versions de JMP ?
Marianne : J'ai eu de bonnes interactions avec les développeurs de logiciels JMP lors des Discovery Summits et j'ai également réussi à influencer le développement des fonctionnalités de JMP. C'est certainement une chose précieuse, et le fait que les développeurs et même les dirigeants de JMP écoutent les « utilisateurs ordinaires » surprend la plupart des gens. 
Meg : Quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui cherche à cultiver une culture analytique plus mature dans son organisation ?
Marianne : Je pense qu'il y a deux manières, et laquelle est la meilleure dépend de l'organisation : soit de haut en bas, ce qui, à mon avis, est plus difficile, mais plus rapide si vous réussissez, soit de bas en haut, ce qui est plus lent mais plus facile à obtenir. commencé.
Une approche descendante signifierait que la haute direction comprendrait la valeur de l’analyse et piloterait la culture analytique. Une approche ascendante signifierait commencer à proposer des formations en interne aux scientifiques et aux ingénieurs. À mesure que les scientifiques et les ingénieurs commenceront à utiliser l’analyse, à résoudre leurs problèmes plus rapidement et mieux et à partager leurs histoires, cela se propagera naturellement.
Meg : Quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui débute avec JMP ?
Marianne : Rejoignez le prochain Discovery Summit, regardez des webcasts sur jmp.com , suivez la formation STIPS , posez des questions sur la communauté JMP et trouvez des collègues partageant les mêmes idées avec qui discuter de statistiques.
Développez l’excellence analytique dans votre organisation. Découvrez comment : jmp.com/advocate
Merci pour votre perspicacité, @DirtyDataCoLLC . Il est intéressant de penser à la façon dont les intitulés de poste ne reflètent pas traditionnellement ce mélange d'expertise dans le domaine et les données... peut-être verrons-nous cela changer dans les prochaines années à mesure que de plus en plus de gens reconnaîtront ce que Marianne a si bien dit - que les statistiques sont un outil utilisé avec expertise?
j'adore cette citation,
Nous, statisticiens, n'enseignons pas les statistiques comme « donnant la seule conclusion », mais plutôt comme un outil qui, avec votre expertise, aide à prendre de meilleures décisions.
J'étais considéré comme un expert en matière de microbiologie, de développement de la fermentation et de fabrication de produits biologiques il y a environ 20 ans. Cependant, je n'étais pas une PME.
J'ai réalisé très tôt que la maîtrise des statistiques, de l'analyse des données, des heures de travail, des jours, des semaines, des mois et des années à travers les données est le seul moyen de devenir un expert en la matière.
Eh bien, cela et lire plusieurs articles par jour, acheter des manuels actuels et relier le sens ou l'importance pratique aux données du monde réel.
Cependant, sans le demander, les entreprises ont changé mon titre de directeur principal PME à directeur principal des statistiques et des données. Donc, vous ne pouvez pas vraiment gagner.
Merci, j'ai apprécié vos réflexions.
Rob
www.Dirtydata.co
Excellent article et point de vue.
