我們與富士膠片公司的莉蓮·莫納漢的討論非常受歡迎。許多人收聽了討論，了解如何有效地利用數據來持續改進流程。這次對話闡明了高效獲取數據對於這些舉措的重要性，以及如何利用所有可用數據以及合適的工具，幫助科學家和工程師更好地理解和交流他們的研究成果。
不出所料，觀眾提出了許多精彩的問題，但由於時間限制，我們無法在活動中一一解答。經過回顧，我們發現這些問題可以歸納為四個不同的主題，這些主題都與 JMP 社群息息相關。為了便於理解，我們針對每個主題分別撰寫了簡短的概述，總結了問題的答案。
資料可訪問性
關於數據可訪問性的大部分問題歸根結底是三件事：如何收集數據，如何讓合適的人獲取數據，以及最終如何處理擁有的大量數據。
如果你遇到所需資料不易取得的情況，通常最好的方法就是先在組織內部展開討論。這聽起來顯而易見，也很簡單，但這些簡短的對話往往有助於找到完成當前任務所需的大部分數據，並引發關於數據存儲和使用方式及位置的更廣泛討論。這些更廣泛的討論和內部成功案例可以幫助你在組織內建立對資料分析的重視。
許多組織可能會擔心，整合所有資料過於困難，或只有部分資料唾手可得。幸運的是，JMP 為組織提供了一個平台，可以將現有資料整合起來，進行快速、互動的探索。這能夠有效率地從數據中挖掘答案，從而幫助組織及時做出關鍵決策。
使用工作流程建構器實現簡單自動化
在我們的對話中，莉蓮探討了富士膠片如何利用插件簡化和標準化數據訪問，自然而然地，許多觀眾都想了解更多。他們使用 JSL 實現了一個腳本解決方案，但正如演示所示，JMP 17 中引入的工作流程建構器使得無需編寫程式碼即可建立這些自動化流程。不出所料，這個主題引起了廣泛關注，因為能夠縮短獲取洞察所需時間的簡單方法總是受歡迎的。
工作流程建構器平台提供了一種無需編寫程式碼即可實現自動化的方法，它能夠記錄執行分析的步驟。這表示您只需執行一次資料匯入、準備和分析步驟，即可產生一個工作流程，並在需要時重複執行這些工作。一旦您的流程擁有了工作流程，就可以透過記錄新步驟和重新排列現有步驟來輕鬆擴展其功能。流程完成後，您可以輕鬆地將其作為工作流程與同事共享，或用於產生相應的 JSL 腳本以建立 JMP 插件。所有這些都使您能夠標準化和自動化日常任務，而無需編寫任何程式碼。
組織變革
討論結束後，我們提出了一些問題，這些問題側重於不同的成果，但最終都指向同一個問題：「數據分析在理論上是個好主意，但我該如何說服組織內的所有成員使用這項工作的成果呢？」通常來說，最有效的方法是使用你自己的數據來向同事們展示這些方法的強大之處，因為這些案例最能打動人心。
例如，在製程監控方面，您可能需要從僅監控規範事件轉變為使用控製圖規則監控潛在問題。表面上看，對於不習慣這種方法的人來說，這似乎是一個根本性的轉變。但是，如果能結合一個例子來說明這些統計過程控制 (SPC) 方法如何在過程超出規範之前識別問題，就能增強您觀點的可信度，並激勵人們做出改變。
透過展示如何利用 JMP 中的互動式工具輕鬆地使用數據來開發更好、更一致的流程，您可以為組織中的數據分析以及充分了解數據所代表的價值創造一個令人信服的理由。
科學家和工程師的培訓和技能提升
一些問題詢問如何才能更好地提升員工技能，使其能夠充分利用數據分析。除了該領域一些更普遍的問題外，還有一些問題集中在我們在會議期間討論的一些統計過程控制（SPC）方法上。
對於這兩個問題，最好的入手點是JMP提供的資源。正如我們在網路研討會中討論的， 「工業問題解決的統計思維」（STIPS）課程是一個非常棒的資源，它闡述了數據分析的原理，更重要的是，還講解了數據分析在各個主題上的具體應用方法。每個主題在JMP使用者社群的「學習JMP」版塊都有更深入的資源。如需更詳細的SPC資源，JMP教育還提供一門免費的SPC線上學習課程。
