후지필름의 릴리안 모나한과의 대담은 엄청난 호응을 얻었습니다. 많은 분들이 데이터를 효율적으로 활용하여 지속적인 프로세스 개선을 이루는 방법을 알아보기 위해 방송을 시청하셨습니다. 이번 대담에서는 이러한 개선 활동에 있어 효율적인 데이터 접근이 얼마나 중요한지, 그리고 과학자와 엔지니어들이 적절한 도구와 함께 모든 종류의 데이터를 활용함으로써 연구 결과를 더 잘 이해하고 효과적으로 전달할 수 있는 방법을 보여주었습니다.
예상대로 시청자분들께서 많은 좋은 질문을 해주셨지만, 시간 제약으로 인해 모든 질문에 답변드릴 수는 없었습니다. 검토 결과, 질문들은 JMP 커뮤니티에서 관심을 가질 만한 네 가지 주요 주제로 분류할 수 있었습니다. 이해를 돕기 위해 각 주제에 대한 답변을 간략하게 정리했습니다.
데이터 접근성
데이터 접근성에 관한 대부분의 질문은 세 가지로 요약되었습니다. 데이터를 어떻게 수집할 것인가, 적절한 사람들에게 어떻게 제공할 것인가, 그리고 궁극적으로 대량의 데이터를 어떻게 처리할 것인가입니다.
필요한 데이터가 쉽게 구할 수 없는 상황이라면, 조직 내부에서 대화를 시작하는 것이 가장 좋은 방법인 경우가 많습니다. 당연하고 간단해 보이지만, 이러한 작은 대화들이 당면 과제에 필요한 대부분의 데이터를 찾아내는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 데이터가 저장되고 사용되는 방식과 위치에 대한 더 폭넓은 논의를 촉발하는 계기가 될 수 있습니다. 이러한 폭넓은 대화와 내부 성공 사례를 통해 조직 내 데이터 분석에 대한 추진력을 얻을 수 있습니다.
많은 조직들은 모든 데이터를 통합하는 것이 너무 어렵거나, 필요한 데이터 중 일부만 쉽게 구할 수 있다는 점에 우려를 표하곤 합니다. 다행히 JMP는 조직들이 보유한 데이터를 통합하여 신속하고 상호작용적인 탐색을 가능하게 하는 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 데이터에서 필요한 정보를 효율적으로 찾아내고, 중요한 의사결정을 적시에 내릴 수 있습니다.
워크플로 빌더를 사용한 간단한 자동화
릴리안은 대화에서 후지필름이 애드인을 사용하여 데이터 접근을 간소화하고 표준화한 방법에 대해 설명했고, 많은 시청자들이 이에 대해 더 자세히 알고 싶어했습니다. 후지필름은 JSL을 사용한 스크립트 솔루션을 구현했지만, 시연에서 보여준 것처럼 JMP 17의 워크플로 빌더를 사용하면 코딩 없이도 이러한 자동화를 생성할 수 있습니다. 시간을 단축하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 간단한 방법은 언제나 환영받기 때문에, 이 주제는 많은 관심을 불러일으켰습니다.
워크플로 빌더 플랫폼은 분석 수행 단계를 기록하여 코딩 없이 자동화를 구현할 수 있는 방법을 제공합니다. 즉, 데이터 가져오기, 준비 및 분석 단계를 한 번만 수행하면 필요할 때마다 이 작업을 반복하는 데 사용할 수 있는 워크플로가 생성됩니다. 프로세스에 워크플로가 생성되면 새 단계를 기록하거나 기존 단계의 순서를 변경하여 활용도를 쉽게 확장할 수 있습니다. 프로세스가 만족스러우면 워크플로로 동료와 쉽게 공유하거나 해당 JSL 스크립트를 생성하여 JMP 추가 기능을 만들 수 있습니다. 이 모든 기능을 통해 코딩 없이도 일상적인 작업을 표준화하고 자동화할 수 있습니다.
조직 변화
논의 후, 다양한 결과물에 초점을 맞춘 몇 가지 질문이 나왔지만, 결국 같은 질문으로 귀결되었습니다. "데이터 분석은 원칙적으로 좋은 아이디어지만, 조직 전체 구성원들이 이 분석 결과를 활용하도록 어떻게 설득할 수 있을까요?" 일반적으로, 동료들에게 이러한 접근 방식의 효과를 보여주기 위해서는 자신의 데이터를 활용하는 것이 가장 효과적입니다. 왜냐하면 이러한 사례가 가장 설득력 있기 때문입니다.
예를 들어 공정 모니터링의 경우, 단순히 규격에 부합하는 이벤트만 모니터링하는 것에서 벗어나 관리도 규칙을 활용하여 잠재적 문제를 모니터링하는 방향으로 전환할 수 있습니다. 이러한 접근 방식에 익숙하지 않은 사람에게는 표면적으로는 근본적인 변화처럼 보일 수 있습니다. 그러나 SPC(통계적 공정 관리) 접근 방식을 통해 공정이 규격에서 벗어나기 전에 문제를 식별하는 방법을 보여주는 사례를 제시한다면, 메시지에 신뢰성을 부여하고 변화를 위한 동기를 부여할 수 있습니다.
JMP의 대화형 도구를 사용하여 데이터를 활용해 더욱 효율적이고 일관된 프로세스를 개발하는 것이 얼마나 간단한지 보여줌으로써, 조직 내 데이터 분석의 필요성과 데이터가 전하는 메시지를 완벽하게 이해하는 것의 가치를 설득력 있게 제시할 수 있습니다.
과학자 및 엔지니어 교육 및 역량 강화
데이터 분석을 활용할 수 있도록 직원들의 역량을 향상시키는 최선의 방법에 대한 질문이 여러 건 있었습니다. 이 분야에 대한 일반적인 질문 외에도, 세션에서 논의했던 통계적 공정 관리(SPC) 방법론에 대한 질문도 많았습니다.
두 질문 모두에 대한 답을 찾기 위한 가장 좋은 출발점은 JMP에서 제공하는 자료들입니다. 웨비나에서 논의했듯이, 산업 문제 해결을 위한 통계적 사고(STIPS) 과정은 다양한 주제에 걸쳐 데이터 분석의 필요성과 더 중요한 방법을 제시하는 훌륭한 자료입니다. 각 주제에 대한 추가 자료는 JMP 사용자 커뮤니티의 JMP를 배우세요 섹션에서 찾아볼 수 있습니다. SPC에 대한 더 자세한 자료는 JMP Education에서 제공하는 무료 SPC 온라인 강좌를 참고하세요.
