Implémenter une nouvelle stratégie Analytics avec Décathlon
Hello,
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Aujourd’hui, on remercie Anicet Bart pour son retour d’expérience sur la nouvelle stratégie Analytics de Décathlon. 👏
Avant tout, voici quelques liens utiles :
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L'agenda de la semaine :
🔍 Le zoom sur la nouvelle stratégie Analytics de Décathlon.
🎙 Le podcast avec Anicet, Senior Analytics Staff Engineer chez Décathlon.
📚 Les ressources recommandées par Anicet.
📰 Quelques news en vrac.
C’est parti !
🔍 Le zoom sur la nouvelle stratégie Analytics de Décathlon - 5 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Anicet Bart, Senior Analytics Staff Engineer chez Décathlon, la marque préférée des Français qui comptabilise 400 millions d'utilisateurs sur l'ensemble de ses services. Ils sont 400 collaborateurs au sein de la BU Data.
Ces dernières années, le challenge principal d’Anicet a été de réorganiser les équipes Analytics.
“L’objectif était de créer un système efficace ou l’on pourrait plus bénéficier de l'expérience des collègues en tant que Data Analyst via plus de collaboration et en utilisant une stack commune.”
Contexte avant la réorganisation
Historiquement, il y avait trop de pratiques hétérogènes chez les Data Analysts de Décathlon. Ils étaient séparés dans plein d’équipes différentes (Marketing, Supply, Singapour, France, …) et ils choisissaient leurs propres outils : Python, R, SAS, Qlik, Tableau, …
“L’enjeu était de déterminer une gouvernance qui soit claire et qui réponde aux enjeux des grosses équipes (ex : France) mais aussi des petites (ex : Singapour).”
Réalisation d’un “moratoire”
Dans un premier temps, l’objectif était de communiquer auprès des équipes métiers et des différents pays sur la réorganisation à venir tout en leur demandant de stopper les recrutements en attendant qu’un état des lieux soit fait.
“Le message, c'était : ça va pas, c'est un peu trop le bordel, on va rationaliser et essayer de mieux maîtriser ce que l'on fait.”
Mise en place d’une nouvelle direction avec un mandat fort
- Grégory Vanuynsberghe : un Directeur Analytics qui détermine la vision globale.
- Anicet Bart : un Analytics Staff Engineer, son bras droit technique, qui crée la vision de l'outillage.
“C'est vraiment important chez nous d'avoir ces deux briques. Quelqu'un qui réfléchit plus à l'organisation, au management, à la gestion de la politique que l’on peut trouver dans les grands groupes. Et quelqu’un qui se concentre uniquement sur la tech.”
Centralisation et spécialisation
Chaque Data Analyst est rattaché à un manager au sein de la BU Data centrale. Les managers sont également des profils Analytics qui connaissent le métier. Au sein de cette équipe centrale, les Data Analysts sont spécialisés sur des domaines métiers (ex : Supply Chain).
“C'est important que le Data Analyst comprenne l'univers du métier avec lequel il travaille. Ainsi, il peut aller plus loin dans les insights proposés. Par ailleurs, il gagne plus rapidement la confiance du métier.”
Implémentation d’une stack data plus moderne
- Data Warehouse : Databricks qui est branché sur AWS3.
“On peut interroger la donnée du lake en mode SQL ou en Python. On peut créer des clusters avec du compute isolé par équipe et ne pas avoir des requêtes qui sont mises en attente. C'est ce qui arrive lorsqu'on utilise une grosse base de données partagée avec toutes les équipes.”
- Business Intelligence : Tableau
“On a fait le choix de signer un contrat où les 110 000 collaborateurs ont accès à une licence viewer Tableau. C'est un peu le rêve de se dire : je rentre dans une entreprise, j'ai ma boîte mail et j'ai également mon accès Tableau. Ça nous change la vie en tant que contributeurs data.”
- Service d'hébergement de projets : GitHub pour centraliser toutes les analyses qui ont été faites.
“Il fait office d’annuaire avec l'ensemble des analyses réalisées dans le Groupe. Chaque Data Analyst suit un template pour documenter ses analyses : le titre de l'analyse, une description, quelques tags, l’auteur, le lien …”
Accompagnement des équipes au changement
Pour mettre en place ces changements, il a été nécessaire de proposer aux équipes Data Analysts des formations sur les nouveaux outils, ainsi que du coaching par le Staff Engineer ou par des formateurs externes.
“Un de nos enjeux pour accompagner ce changement était aussi de recruter de plus en plus de profils seniors. Par exemple, nous avions besoin de Data Analysts spécialisés sur certains domaines comme le computer vision ou le NLP.”
🎙 Le podcast avec Anicet, Senior Analytics Staff Engineer chez Décathlon.
Découvre l'intégralité de notre échange avec Anicet. Il nous parle également de son parcours, du rôle de “Staff Engineer” qui émerge et de plusieurs cas d’usage Analytics autour du merchandising et de la supply chain.
"Par exemple, un de nos sujets était : comment peut-on représenter visuellement les complémentarités d'achat dans un magasin par rapport à la distance entre les produits ? L'objectif pourrait être d'identifier des produits qui se trouvent dans des rayons à une certaine distance mais où l'on voit sur les tickets de caisse qu'ils sont achetés ensemble."
Liens vers l’épisode : Spotify | YouTube | Apple Podcasts | Deezer
📚 Les ressources recommandées par Anicet
"L'auteur explique pourquoi depuis le Moyen-Âge, l'homme a essayé de tout quantifier et de tout mettre dans des cases. Ce livre permet de prendre un peu de hauteur sur notre volonté de tout rationaliser et il explore les dérives qui y sont associées. C'est un super bouquin !"
"Pour croitre vite et fort, on ne peut pas tout maitriser. L'auteur nous montre qu'il faut laisser un peu de chaos et rester ouvert aux possibilités qui peuvent émerger. Cependant, comment maitrise-t'on malgré tout ce chaos ?"
📰 Quelques news en vrac
Meetup le 1/06 : Building a Data Vault with dbt Cloud organisé par Infinite Lambda
Meetup le 15/06 : Data Mesh The Context Layer organisé par Castor