Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier avec Back Market
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Aujourd’hui, on remercie Pierre pour son retour d’expérience sur la réorganisation de l’équipe Data Engineering chez Back Market. 👏
Avant tout, voici quelques liens utiles :
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L'agenda de la semaine :
🔍 Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier.
🎙 Le podcast avec Pierre, Head of Data chez Back Market.
📚 La ressource recommandée par Pierre.
C’est parti !
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🔍 Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Pierre, Head of Data chez Back Market, la licorne qui propose des produits reconditionnés (téléphones, ordinateurs…) via sa plateforme e-commerce.
Le contexte autour de la réorganisation
Historiquement, les 3 équipes Data Engineering étaient organisées par phase de travail sur la donnée : ingestion, transformation et exposition.
L’équipe Data Engineering était petite à l’époque et passait beaucoup plus de temps sur des projets de fond comme la maintenance d’une stack existante et la construction d’une nouvelle stack que sur les projets de run tels que la mise à disposition des données pour les Data Analysts.
“Ça a créé beaucoup de soucis de priorisation, le Data Engineering était concentré sur la partie Tech et les Data Analysts souffraient d'un manque de support technique pour délivrer leurs analyses.”
Pour faire face à ce problème, les 3 équipes Data Engineering ont été réorganisées par domaine métier : Marketing/Site Client, Revendeur/Logistique, Finance/Support Client.
"L’objectif de Back Market était de répondre à une problématique bien précise : rapprocher le Data Engineering des stakeholders."
La nouvelle instance : “La Trifecta”
Pour se rapprocher des équipes métier, chaque équipe Data Engineering a mis en place sa nouvelle instance qui réunit 3 types d'interlocuteurs :
- La partie Technique avec le Manager Data Engineering.
- La partie Produit avec un Product Manager dédié à l’équipe Data Engineering.
- La partie Business avec une personne du métier (Marketing, Finance, etc.).
“Cette instance nous permet de prendre les bonnes décisions au quotidien : tu peux exécuter techniquement et prendre en compte le day to day comme la vision long terme.”
Les avantages de la nouvelle organisation
1) La priorisation est facilitée : une équipe Data Engineering priorise avec moins d’équipes métier.
“Diviser pour décider. Comme la data interagit avec tout le monde, c'est compliqué, il faut mettre d'accord plein de personnes. Donc plutôt que d'avoir une instance avec tout le monde, on l'a divisée par équipe et les stakeholders priorisent entre eux.”
2) Les équipes Data Engineering sont autonomes : elles gèrent pour chaque métier toutes les activités (ingestion, transformation et exposition).
3) Les équipes métier ont une meilleure expérience : elles ont un point de contact unique avec l'équipe Data Engineering.
“C'est pas parce qu'il y a plusieurs étapes de transformation de la donnée qu'il faut demander aux interlocuteurs métier de les comprendre et de savoir à qui parler pour quel besoin. Maintenant, ils viennent à l'instance Trifecta et on gère. C'est beaucoup plus simple.”
4) Les équipes Data Engineering sont plus performantes : elles ont une meilleure compréhension des besoins et des données grâce à la spécialisation.
5) Les équipes Data Engineering voient mieux leur impact sur l’entreprise : elles sont plus embarquées sur les fonctionnalités / projets des équipes métier.
Dis-nous ce que tu en penses en commentant mon post LinkedIn.
Par ailleurs, je te partage ici quelques newsletters passées sur des sujets d'organisation :
- avec Nickel
- avec Getaround
- tirées de mes échanges avec les Heads of Data invités sur DataGen
🎙 Le podcast avec Pierre, Head of Data chez Back Market
Découvre l'intégralité de notre échange avec Pierre. Il nous raconte également comment ils s'y sont pris, quelles sont les limites de ce modèle et il nous partage plusieurs recommandations pour réussir ce type de réorganisation.
"Une réorganisation, ça ne résout pas tous les problèmes du monde, ça résout un problème spécifique : ici, la friction entre les Data Engineers et les Data Analysts. C'est ce qu'explique Emmanuel de BlaBlaCar dans l'épisode 13."
Liens vers l’épisode : Spotify | YouTube | Apple Podcasts | Deezer
📚 La ressource recommandée par Pierre
“Je la recommande à tout le monde !”