Analytics ha recorrido un largo camino desde 1976, el año en que John Sall se unió a Jim Goodnight y otros dos para establecer SAS . Y muchos usuarios de JMP han recorrido un largo camino desde fines de la década de 1980, cuando Sall creó JMP Software para vincular dinámicamente el análisis estadístico con gráficos.
JMP sigue desempeñando un papel importante en modelado Procesos a través de las industrias como un escritorio Visualización de datos herramienta. También proporciona una interfaz visual para SAS en una línea de soluciones en expansión.
En estos días, las organizaciones tienen muchos datos y la capacidad de procesarlos de manera increíblemente rápida, pero aún necesitan formas de verlos sin sentirse abrumados.
Sall pronunciará un discurso de apertura en Cumbre Descubrimiento 2012 el 11 de septiembre en la sede mundial de SAS. Hablará de big data, grandes estadísticas y grandes gráficos.
"No queremos mirar 10,000 gráficos", dice Sall. “Queremos un número mínimo de gráficos, y en ocasiones gráficos interactivos, para ver los puntos brillantes en los 10,000 gráficos.
“Queremos que la computadora y el software hagan la mayor parte del trabajo de encontrar lo que es más interesante y llamar nuestra atención. Queremos que nuestros resultados estén ordenados y resumidos, pero aún con acceso a los detalles que necesitamos para entenderlos. Además, cuando observamos las miles de pruebas estadísticas más significativas, queremos saber si estamos viendo una coincidencia aleatoria seleccionada entre miles o si estamos viendo efectos reales ".
Sall dice que cuando los tamaños de muestra masivos dan pequeños efectos estadísticamente significativos, debemos solicitar una evaluación de su importancia práctica para determinar cuándo el efecto merece un examen más detenido. Los investigadores en genómica han sido pioneros en el uso de métodos que abordan este problema, como correcciones que se ajustan al rendimiento de múltiples pruebas similares. A medida que los conjuntos de datos continúan aumentando de tamaño en todas las disciplinas, también lo hace la necesidad de herramientas para analizar a escala y detectar patrones a escala.
"Esperamos con interés el próximo año, el Año Internacional de las Estadísticas, donde podamos mostrarle al mundo cómo aprovechar las estadísticas para enfrentar los grandes desafíos", dice Sall.
Big data necesita grandes estadísticas y grandes gráficos.
