Bernard McKeown, JMP 클라이언트 관리자, SAS
은행, 온라인 소매, 마케팅과 같은 산업은 데이터가 풍부합니다. 그들은 진정한 "빅 데이터"를 보유하고 있습니다. 중요한 비즈니스 질문에 쉽게 답할 수 있는 방대한 양의 동질적 데이터입니다. 그들의 과제는 분석을 확장하는 것입니다.
과학과 공학, 특히 연구개발은 매우 다른 문제를 가지고 있습니다. 수집하는 데 비용이 많이 들기 때문에 데이터의 양이 적습니다. 서로 다른 프로젝트가 서로 관련이 거의 없기 때문에 단일 소스로 집계하기 어렵습니다.
이러한 "소규모 데이터 사일로"는 민첩성, 속도 및 효율성을 가능하게 하기 위해 이러한 지식 풀을 큐레이팅하는 것과 같은 다른 과제를 제시합니다. 이를 통해 회사는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 이미 완료된 작업을 반복하는 데 시간과 노력을 낭비하는 대신, 기존 지식을 활용하여 제품을 신속하게 출시합니다.
- 프로세스 지식이 모든 기능에서 쉽게 접근 가능해지므로 다운스트림에서 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다.
- 아무도 읽지 않는 긴 보고서를 쓰는 데 낭비되는 시간이나 아무도 필요로 하지 않는 "대규모 IT 프로젝트"에 대한 시간을 줄이세요.
이 논문에서는 JMP Live를 과학 또는 엔지니어링 조직의 실험에서 얻은 지식을 풀로 정리하는 간단한 솔루션으로 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
