Zhiwu Liang of P&G says JMP makes it so easy to show results to managers. Zhiwu Liang di P&G afferma che JMP semplifica notevolmente la presentazione dei risultati ai manager. Zhiwu Liang è Principal Statistician presso Procter & Gamble, con sede a Bruxelles. Con quasi 20 anni di esperienza nel settore dei beni di consumo, Liang è esperto in progettazione di esperimenti, modelli e previsioni non lineari, modellazione statistica, alberi decisionali, analisi e previsioni di serie temporali. Ha conseguito un dottorato di ricerca in Demografia Matematica presso l'Università di Groningen nei Paesi Bassi.
In una recente conversazione, @liang_zw e io abbiamo parlato del corso della sua carriera, della comunicazione dei dati con non statistici e dei numerosi motivi per cui ritiene opportuno coltivare un rapporto di collaborazione con gli sviluppatori del software JMP .
Meg: Nel tuo ruolo in P&G, ti impegni molto per promuovere l'abilitazione dell'analisi attraverso la formazione e la consulenza, oltre a svolgere il tuo lavoro con modelli più complessi e progettazione sperimentale. In che modo il tuo impegno per la trasformazione dell'analisi in P&G ha influenzato il tuo percorso professionale?
Zhiwu: Promuovere i metodi analitici è il mio lavoro! Ma mi ha anche sicuramente aiutato a ottenere riconoscimento all'interno di P&G. E una parte importante di questo è avere uno strumento adatto con cui posso comunicare facilmente con i non statistici. Insegnando le competenze JMP in P&G, sono diventato noto non solo come statistico, ma anche come esperto di JMP. Ogni volta che i miei colleghi hanno domande su JMP, indipendentemente dal fatto che siano legate alla statistica o meno, si rivolgono a me. E spesso riesco a individuare problemi relativi alla loro progettazione e analisi dei dati, a risolverli e ad aiutarli a utilizzare lo strumento corretto per la progettazione degli esperimenti (DOE) o la modellazione (analisi dei dati). Spesso prima ancora che si rendano conto di aver utilizzato il metodo sbagliato.
Meg: Raccontami di più sull'utilizzo quotidiano di JMP. Ci sono modi in cui il software semplifica i tuoi processi standard, o persino il tuo lavoro nel suo complesso?
Zhiwu: Per me, JMP non è solo uno strumento per l'analisi dei dati; è anche un metodo di comunicazione con cui trasferire complesse riflessioni statistiche a un semplice grafico o profiler e consentire ad altri, soprattutto non statistici, di comprendere dati e modelli. Lo strumento che utilizzo più spesso in JMP è DOE, ed è molto migliore di altri software. In P&G, teniamo molti corsi di statistica che richiedono ai partecipanti di utilizzare JMP. Si può vedere l'entusiasmo e la soddisfazione delle persone quando ottengono risultati corretti con tanta facilità anche per i modelli più complessi. Infatti, anche i miei colleghi ora usano JMP quotidianamente. Apprezzano la funzione di visibilità di JMP perché semplifica notevolmente la visualizzazione dei risultati al proprio responsabile.
Meg: Una caratteristica relativamente unica dell'organizzazione JMP è che consideriamo la costruzione di relazioni come un modo per i nostri clienti di ottimizzare i vantaggi derivanti dal loro investimento in JMP. Puoi parlarci un po' di come interagisci con l'organizzazione JMP e con la rete più ampia di utenti?
Zhiwu: Ci sono molti forum su community.jmp.com che utilizziamo per condividere informazioni e porre domande su JMP. Ma personalmente preferisco i Discovery Summit perché su Discovery si può sempre imparare cose nuove, che si tratti di un nuovo metodo, un nuovo strumento, una nuova applicazione. Inoltre, è possibile connettersi facilmente con altri utenti e con gli sviluppatori del software JMP. Parlando con gli sviluppatori del software, è possibile sviluppare una comprensione ancora migliore dei metodi a cui si ha accesso in JMP. E si può suggerire loro di aggiungere nuove funzionalità per un modello specifico nelle prossime versioni.
Meg: Interessante. Perché è così prezioso poter fornire questo tipo di feedback agli sviluppatori di software JMP?
Zhiwu: È molto importante per P&G coltivare questo tipo di rapporto collaborativo. Abbiamo migliaia di persone che usano JMP quotidianamente. Funzioni e categorie diverse hanno esigenze diverse. A volte dobbiamo persino combinare gli strumenti di Excel con JMP per risolvere questioni particolarmente complesse. Quindi dobbiamo fornire feedback tempestivi a JMP su eventuali funzionalità esistenti che non funzionano in situazioni specifiche. Chiediamo quindi agli sviluppatori di JMP di migliorare il software o di fornire suggerimenti su come P&G potrebbe sviluppare un componente aggiuntivo per JMP (che, devo dire, potrebbe funzionare solo per la versione attuale). Ma è così che possiamo permettere a JMP di migliorare la vita delle persone in P&G.
Meg: Qual è il futuro di JMP in P&G?
Zhiwu: Con la scienza dei dati e l'apprendimento automatico in forte espansione in P&G, ci aspettiamo che JMP possa integrare più tecniche di apprendimento automatico, come reti neurali convoluzionali, LightGBM, Catboost e strumenti NPL, proprio come avete fatto per XGboost, per semplificarci la vita e risolvere la maggior parte dei nostri problemi con un unico strumento.
Costruisci l'eccellenza analitica nella tua organizzazione. Scopri come: jmp.com/advocate
