Meagan Walker è uno specialista senior di eccellenza operativa presso Kemira, un fornitore finlandese di prodotti chimici sostenibili. Fornitore leader di industrie ad alta intensità idrica, tra cui cellulosa e carta, trattamento delle acque ed energia, Kemira sta guidando la trasformazione globale della sostenibilità attraverso l'innovazione nei prodotti a base biologica.
Nei suoi oltre sette anni con Kemira, Meagan ha ricoperto diversi ruoli specializzandosi in vendita di prodotti chimici, ottimizzazione dei processi, ingegneria di processo e miglioramento continuo. Il suo obiettivo attuale, come parte del team di eccellenza operativa, è sull'analisi dei big data e sull'analisi predittiva per fornire soluzioni basate sull'ambiente chimico, meccanico e digitale. Ha 13 anni di esperienza nel settore della carta e in precedenza ha lavorato sia per AkzoNobel Pulp & Performance Chemicals che per Domtar. Meagan è una cintura nera Lean Six Sigma e ha conseguito una laurea in ingegneria chimica presso l'Università dell'Arkansas.
Meg: Iniziamo parlando un po' della cultura dell'analisi in Kemira. Come sta evolvendo l'approccio dell'azienda all'analisi?
Medio: I servizi digitali, inclusa l'analisi predittiva, sono attualmente un progetto di crescita e una nuova iniziativa all'interno di Kemira. Questi servizi si sono evoluti come valore aggiunto per i nostri clienti al fine di migliorare l'efficienza dei processi e ridurre la variabilità. Riteniamo che la nostra forza risieda nella nostra metodologia di risoluzione dei problemi, che si basa fortemente sull'analisi dei dati con l'uso delle competenze di processo e dei risultati dei dati dalle nostre apparecchiature di controllo e monitoraggio.
Meg: Ci sono idee sbagliate comuni in cui ti imbatti quando si tratta del valore dell'abilitazione dell'analisi?
Medio: Ho sentito persone dire che "non si fidano dei computer per sputare tutte le risposte perché è solo una scatola nera".
Meg: Che ruolo ha giocato la scienza dei dati nel plasmare la tua traiettoria professionale personale?
Medio: All'inizio della mia carriera come ingegnere di processo, sono stato introdotto ai "dati" nella produzione. L'obiettivo in quel momento era quello di raccogliere quanti più dati possibile in Excel e quindi dedicare ore alla creazione di migliaia di grafici e diagrammi di controllo per monitorare il processo.
Man mano che continuavo a imparare e capire di più sui processi, sono stato in grado di realizzare l'importanza dei dati. Ascoltare gli operatori dirmi cosa è successo durante un turno di notte è stato fantastico, ma poterlo vedere visivamente con i dati è stato illuminante.
Il cambiamento nell'importanza dell'alfabetizzazione dei dati per me è avvenuto quando ho iniziato a utilizzare il pacchetto statistico JMP . Potevo creare belle visualizzazioni dei risultati, ma avevo bisogno di capire il gergo statistico per comunicare ciò che stavo vedendo.
Meg: Come membro del Programma JMP Early Adopter , sei molto più vicino a JMP di quanto lo siano molti utenti. Mi chiedo se c'è qualcosa che ti colpisce come aspetto della comunità JMP che ritieni che le persone stiano sottoutilizzando. Come hai massimizzato il valore che ottieni da JMP?
Medio: Probabilmente il webinar online , che mi è piaciuto molto e di cui approfitto costantemente. Conosco solo un altro mio collega che utilizza queste sessioni e mi ha anche incoraggiato a partecipare!
Quando ho iniziato a studiare JMP, ho iniziato con il Venerdì pomeriggio webinar dal vivo . Ho impostato un evento ricorrente nel mio calendario per ogni venerdì e mi sono iscritto a qualsiasi sessione si stesse svolgendo, indipendentemente dal livello di formazione (base, intermedio, avanzato).
Ho iniziato a raccogliere - imparare - la lingua di JMP . Ad esempio: tabella dati, dati continui rispetto a dati nominali o caratteri rispetto a dati numerici, triangoli rossi , Filtro dati, tabula, Generatore di grafici , Generatore di grafici di controllo , sceneggiatura…. Ho tenuto il passo con le sessioni del venerdì e ho praticato nuovi trucchi che ho imparato ogni volta che ho usato JMP. Man mano che mi sentivo più a mio agio con le nozioni di base, iniziai a saltare le sessioni di base del venerdì e guardavo invece un webinar più avanzato che era disponibile su richiesta sul sito . Ma continuo a preferire le sessioni dal vivo a quelle preregistrate!
Quando ho trovato i webinar online per la prima volta, [Community Manager] @Gail_Massari avevo pubblicato un bellissimo elenco di sessioni disponibili in quel momento, suddivise per livello di allenamento, quindi l'ho stampato e ho iniziato a scorrere l'elenco una alla volta. Ho iniziato con i webinar di base (la maggior parte dei quali avevo già visto dal vivo) per poi passare a quelli intermedi. Mi piace spuntare gli elenchi, quindi ho spuntato ogni sessione che ho terminato. Le sessioni di base mi hanno aiutato a costruire una conoscenza di base di JMP, ma le sessioni intermedie mi hanno permesso di comprendere la potenza di JMP per quanto riguarda l'analisi dei dati statistici, il controllo dei processi e la modellazione.
Ho ancora un appuntamento fisso il venerdì per l'allenamento JMP e un giorno finirò l'elenco originale pubblicato da Gail più di due anni fa, anche se ci sono così tante nuove sessioni di allenamento che è difficile tenere il passo!
Meg: Che consiglio daresti a qualcuno che ha appena iniziato con JMP?
Medio: Approfitta dei webinar! Inizia con le basi e fatti strada verso l'alto...
Fin dall'inizio, ho davvero preso in simpatia Generatore di grafici , in particolare la funzione di trascinamento della selezione. Ero affascinato dalla possibilità di creare più grafici in modo estremamente rapido con pochi clic... e poi ho imparato a conoscerlo Commutatore di colonna ! Sbalordire! È così che ho iniziato a capire il potere delle piattaforme visive di JMP... per me, la capacità di visualizzare le statistiche e condividerle con gli altri era potente.
Meg: Che consiglio daresti agli studenti che vogliono intraprendere una carriera simile alla tua?
Medio: Personalmente ho avuto pochissima formazione in programmazione/codifica, scienza dei dati o statistica come studente universitario con specializzazione in ingegneria chimica. Consiglierei agli studenti di seguire qualsiasi formazione aggiuntiva che possono ottenere in quei campi mentre sono ancora all'università.
E, naturalmente, comprendi l'ipotesi nulla!
