Zoom sur le déploiement à l'échelle des tableaux de bord avec Quitoque
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L'agenda de la semaine :
🔎 Le zoom sur le déploiement à l'échelle des tableaux de bord.
🎙 Le podcast avec Maël, Head of Data chez Quitoque.
📚 Les ressources recommandées par Maël.
🧐 Les 4 actus data du mois.
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🔎 Le zoom sur le déploiement à l'échelle des tableaux de bord
Ce qu'il faut retenir :
Lorsqu'on crée les premiers tableaux de bord, il faut d'abord identifier 3-4 rapports clés par équipe.
Ensuite, il faut préparer les données dans l'entrepôt (ex : les ensembles de données).
Une fois les rapports clés délivrés, on va améliorer les rapports de chaque équipe en faisant des incréments successifs.
Quitoque est un service de livraison de box à cuisiner. Ils sont une centaine au siège, dont 6 en Data, et connaissent une très forte croissance.
Maël y est Head of Data depuis quelques années et son plus gros chantier a été celui de l'implémentation et de la montée à l'échelle des tableaux de bord.
"Initialement, on avait beaucoup de rapports à des endroits disparates : dans notre back-office, dans Google Data Studio ou dans des fichiers Excel."
Voici 4 étapes clés sur lesquelles Maël insiste particulièrement dans le cadre de ce chantier.
1) Identifier 3 ou 4 rapports par équipe à déployer en priorité
La 1ère étape est de lister les indicateurs qui doivent absolument être suivis pour chaque équipe, par exemple :
Pour l'équipe Growth, le nombre d'acquisition par jour et par canal d'acquisition.
Pour la Direction, le volume de commandes en comparaison avec l'année N-1.
"A cette étape, on s'est concentré sur le nécessaire et on a accepté de laisser de nombreux indicateurs de côté."
2) Créer les "ensembles de données" (clients, commandes, etc.)
Chez Quitoque, les "ensembles" sont les tables intermédiaires créées dans l'entrepôt de données qui permettent de restituer les informations nécessaires aux différents tableaux de bord. Il y a une vingtaine d'ensembles et chaque ensemble peut servir plusieurs tableaux de bord.
"C'est un process qui nous permet de faciliter la maintenance en cas d'évolution : si on ajoute une donnée dans un ensemble, tous les rapports qui utilisent cet ensemble peuvent en bénéficier."
3) Proposer pro-activement ou en collaboration avec les "clients internes" des évolutions plus complexes
Lorsque les rapports clés sont finalisés, il reste énormément de questions à adresser pour aider les équipes Business (ex : Growth, Marketing, etc.). Lorsque la question est priorisée, l'équipe Data va enrichir les tableaux de bord afin d'y répondre en 5 secondes.
Voici 2 exemples de questions plus complexes :
Quel est le nombre de clients qui prennent un 2ème panier sous 15 jours par canal d'acquisition ?
Quel est le taux d'erreur au niveau du contrôle qualité ?
"Dès qu'on voit un indicateur qu'il est prioritaire d'améliorer, on l'intègre."
4) Procéder par “plateaux successifs” pour améliorer les rapports de chaque équipe de manière régulière
Ici, ce que Maël appelle "un plateau", c'est une phase de collaboration lors de laquelle l'équipe Data va réaliser ou améliorer 3 ou 4 tableaux de bord. Etant donné qu'ils sont 6 dans l'équipe, il est nécessaire de procéder de cette manière car ils ne peuvent pas avancer en continu avec chaque équipe.
"Par exemple, avec l'équipe Création Culinaire, on avait fait un premier plateau au début, on n'était pas satisfait, donc on a reconstruit des rapports pour proposer quelque chose de plus performant."
🎙 Le podcast avec Maël, Head of Data chez Quitoque
Dans cet épisode, Maël nous fait un retour d'expérience sur le déploiement à l'échelle des tableaux de bord : la mise en place des premiers rapports de pilotage, la création d’ensembles de données (ex : clients, commandes, etc.), l'adoption d'une approche proactive pour faire évoluer les rapports, et enfin, le fonctionnement par "plateaux successifs".
"La partie la plus compliquée pour monter à l'échelle, c'est lorsque les évolutions nécessitent des ingestions de nouvelles sources de données, la mise à jour des ensembles de données ou s'il y a des calculs complexes au niveau des indicateurs."
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📚 Les ressources recommandées par Maël
Deux chaînes YouTube sur le Data Engineering, celle de Karolina Sowinska et celle de Seattle Data Guy.
"Historiquement, j'étais moins formé sur la partie Data Ingénierie et ces 2 chaînes YouTube m'ont beaucoup aidé."
La newsletter Blef.fr qu'on ne présente plus, elle est souvent mentionnée ici.
"Un contenu très large, de nombreux sujets data y sont abordés."