Meagan Walker est spécialiste senior de l'excellence opérationnelle chez Kemira, un fournisseur finlandais de produits chimiques durables. Fournisseur leader des industries à forte consommation d'eau, notamment les pâtes et papiers, le traitement de l'eau et l'énergie, Kemira est le moteur de la transformation mondiale de la durabilité grâce à l'innovation dans les produits biosourcés.
Au cours de ses plus de sept années chez Kemira, Meagan a occupé plusieurs postes spécialisés dans les ventes de produits chimiques, l'optimisation des procédés, l'ingénierie des procédés et l'amélioration continue. Au sein de l'équipe d'excellence opérationnelle, elle se concentre actuellement sur l'analyse de données volumineuses et l'analyse prédictive pour fournir des solutions basées sur l'environnement chimique, mécanique et numérique. Elle a 13 ans d'expérience dans l'industrie du papier et a travaillé auparavant pour AkzoNobel Pulp & Performance Chemicals et Domtar. Meagan est ceinture noire Lean Six Sigma et titulaire d'un BS en génie chimique de l'Université de l'Arkansas.
Meg : Commençons par parler un peu de la culture analytique chez Kemira. Comment l'approche de l'entreprise en matière d'analyse évolue-t-elle ?
Méagan : Les services numériques, y compris l'analyse prédictive, sont actuellement un projet de croissance et une nouvelle initiative au sein de Kemira. Ces services ont évolué comme une valeur ajoutée pour nos clients afin d'améliorer l'efficacité des processus et de réduire la variabilité. Nous estimons que notre force réside dans notre méthodologie de dépannage, qui s'appuie fortement sur l'analyse des données avec l'utilisation de l'expertise des processus et des résultats des données de notre équipement de contrôle et de surveillance.
Meg : Y a-t-il des idées fausses courantes que vous rencontrez en ce qui concerne la valeur de l'activation de l'analytique ?
Méagan : J'entends des gens dire qu'ils "ne font pas confiance aux ordinateurs pour cracher toutes les réponses parce que ce n'est qu'une boîte noire".
Meg : Quel rôle la science des données a-t-elle joué dans l'élaboration de votre trajectoire de carrière personnelle ?
Méagan : Au début de ma carrière d'ingénieur de procédés, j'ai été initié aux « données » dans le domaine de la fabrication. L'objectif à l'époque était de collecter autant de données que possible dans Excel, puis de passer des heures à créer des milliers de graphiques et de cartes de contrôle pour surveiller le processus.
En continuant à apprendre et à comprendre davantage les processus, j'ai pu réaliser l'importance des données. Écouter les opérateurs me dire ce qui s'est passé pendant un quart de nuit était formidable, mais pouvoir le voir visuellement avec des données était instructif.
Le changement d'importance de la littératie des données pour moi est survenu lorsque j'ai commencé à utiliser le progiciel statistique JMP . Je pouvais créer de belles visualisations des résultats, mais j'avais besoin de comprendre le jargon statistique afin de communiquer ce que je voyais.
Meg : En tant que membre du Programme JMP Early Adopter , vous êtes beaucoup plus proche de JMP que de nombreux utilisateurs. Je me demande s'il y a quelque chose qui vous semble être un aspect de la communauté JMP que vous pensez que les gens sous-utilisent. Comment avez-vous optimisé la valeur que vous obtenez de JMP ?
Méagan : Probablement le webinaires en ligne , que j'ai vraiment apprécié et dont je profite constamment. Je ne connais qu'un seul autre de mes collègues qui utilise ces sessions, et il m'a également encouragé à m'impliquer !
Lorsque j'ai commencé à apprendre JMP, j'ai commencé par Webinaires en direct du vendredi après-midi . J'ai défini un événement récurrent dans mon calendrier pour chaque vendredi et je me suis inscrit à n'importe quelle session en cours, quel que soit le niveau de formation (basique, intermédiaire, avancé).
J'ai d'abord commencé à ramasser - apprendre - le langage de JMP . Par exemple : table de données, données continues vs nominales ou caractère vs données numériques, triangles rouges , Filtrer les données, Tabuler, Générateur de graphiques , Générateur de cartes de contrôle , scénarisation…. Je suivais les sessions du vendredi et pratiquais de nouvelles astuces que j'apprenais à chaque fois que j'utilisais JMP. Au fur et à mesure que je me familiarisais avec les bases, j'ai commencé à sauter les sessions de base du vendredi et à la place, je regardais un webinaire plus avancé qui était disponible sur demande sur le site . Mais je préfère quand même les sessions live aux sessions pré-enregistrées !
Lorsque j'ai trouvé les webinaires en ligne pour la première fois, [Community Manager] @Gail_Massari avait affiché une très belle liste de sessions disponibles à l'époque - ventilées par niveau de formation - alors je l'ai imprimée et j'ai commencé à parcourir la liste une par une. J'ai commencé par les webinaires de base (dont j'avais déjà vu la plupart en direct) puis je suis passé aux webinaires intermédiaires. J'aime cocher des listes, alors j'ai coché chaque session que j'ai terminée. Les sessions de base m'ont aidé à acquérir une connaissance de base de JMP, mais les sessions intermédiaires m'ont permis de comprendre la puissance de JMP en matière d'analyse de données statistiques, de contrôle de processus et de modélisation.
J'ai toujours un rendez-vous permanent le vendredi pour la formation JMP et un jour je terminerai la liste originale que Gail a publiée il y a plus de deux ans, bien qu'il y ait tellement de nouvelles sessions de formation qu'il est difficile de suivre !
Meg : Quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui débute avec JMP ?
Méagan : Profitez des webinaires ! Commencez par les bases et progressez…
Dès le départ, j'ai vraiment pris goût à Générateur de graphiques , en particulier la fonction glisser-déposer. J'étais fasciné par la possibilité de créer plusieurs graphiques extrêmement rapidement en quelques clics… puis j'ai découvert Commutateur de colonne ! L'esprit soufflé! C'est ainsi que j'ai commencé à comprendre la puissance des plates-formes visuelles de JMP… pour moi, la possibilité de visualiser des statistiques et de les partager avec d'autres était puissante.
Meg : Quels conseils donneriez-vous aux étudiants souhaitant poursuivre une carrière similaire à la vôtre ?
Méagan : Personnellement, j'avais très peu de formation en programmation / codage, en science des données ou en statistique en tant qu'étudiant de premier cycle spécialisé en génie chimique. Je recommanderais aux étudiants de poursuivre toute formation supplémentaire qu'ils peuvent obtenir dans ces domaines pendant qu'ils sont encore à l'université.
Et bien sûr, comprenez l'hypothèse nulle !
