이 위시리스트 요청은 무엇에서 영감을 받았나요?
JMP Live용 대시보드를 개발할 때, 생산량이 크게 다른 다수의 제품을 포함하게 되면 시각화 결과가 복잡해지고 해석하기 어려워질 수 있습니다. 특히 여러 제품이 동일한 장비나 제조 공정을 공유하는 경우 이러한 문제가 더욱 두드러집니다.
예를 들어:
- 제품 A는 주당 약 5회 생산됩니다.
- 제품 B는 주당 약 79개 로트씩 생산됩니다.
- 제품 C는 약 5주마다 2회 생산됩니다.
세 제품 모두 동일한 장비 트랙에서 운영됩니다. 대시보드는 전체 데이터를 정확하게 표시하지만, 실행 빈도의 큰 차이로 인해 실행 빈도가 높은 제품이 시각화에서 과도하게 부각될 수 있습니다. 이로 인해 사용자는 실행 빈도가 낮은 제품에 집중하거나 특정 이상치 분석을 수행하기가 어렵습니다.
사용자들은 대시보드 내에서 특정 제품군을 분리하거나 필터링하여 관련 없는 데이터의 간섭 없이 추세, 이상 징후 또는 성능 문제를 조사할 수 있는 기능을 자주 요청합니다.
어떤 개선점을 보고 싶으신가요?
사용자가 JMP Live 대시보드 내에서 직접 데이터 하위 집합을 대화형으로 선택하거나 필터링할 수 있도록 하는 기능 개선은 사용성을 크게 향상시킬 것입니다. 이상적으로는 다음과 같은 기능이 포함되어야 합니다.
- 그래프의 특정 영역(예: 올가미 선택 또는 상자 선택)을 선택하여 데이터 세트를 동적으로 필터링합니다.
- 시각화에서 제품, 장비 또는 기타 범주형 변수를 기준으로 직접 필터링할 수 있습니다.
- 선택한 하위 집합을 기반으로 대시보드에 연결된 모든 그래프를 업데이트합니다.
이러한 유형의 대화형 필터링을 통해 분석가는 동일한 대시보드의 여러 버전을 만들 필요 없이 가장 관련성이 높은 모집단을 신속하게 좁힐 수 있습니다.
이 아이디어가 왜 중요한가요?
대화형 필터링 기능을 통해 대시보드는 분석 및 커뮤니케이션 측면에서 더욱 효과적이 될 것입니다. 분석가는 이상치 조사를 위해 특정 제품 집단을 신속하게 분리할 수 있으며, 운영팀은 업무와 가장 관련성이 높은 데이터를 확인할 수 있습니다.
이렇게 하면 사용성이 향상되고, 여러 제품 그룹별로 여러 대시보드를 생성해야 하는 필요성이 줄어들며, 인수인계 논의 및 팀 검토 과정에서 인사이트를 더 쉽게 전달할 수 있습니다. 궁극적으로 팀은 방대하고 다양한 제조 데이터 세트를 더욱 효율적으로 활용할 수 있게 됩니다.
저도 JMP 대시보드 개발에 필요한 기능 목록을 만들려고 막 생각 중이었어요 
!
저는 이 의견에 동의하며, 더 나아가 JMP가 다양한 데이터 테이블 통합, 보고서 구조에 대한 더 큰 제어 기능을 제공하고 워크플로 빌더와 같은 기능을 통해 대시보드 개발 및 사용자 정의를 기록하고 캡처할 수 있도록 함으로써 저널용 맞춤형 대시보드 개발 도구로 확장될 수 있다고 제안하고 싶습니다. 이러한 기능은 JSL 및/또는 Python 통합 환경을 사용하여 구축할 수 있습니다.
하지만 대시보드 개발에는 대다수 사용자가 접근성을 유지할 수 있도록 새롭고 복잡한 리소스와 최적화 방안이 많이 필요하며, 개발 자체가 기업 전체의 업무 범위에 해당하므로 쉽거나 빠르게 개발할 수 없다는 점은 인정합니다.
그럼에도 불구하고, 저는 분석의 최종 목표는 협업과 비판적 의사결정이 결합된 것이라고 생각하며, JMP 분석은 이러한 사용자 목표를 달성하기 위해 복잡하고 간단한 시각적 데이터 분석 결과를 모두 출력할 수 있는 리소스를 갖추고 접근성이 좋아야 한다고 봅니다.
