Lancer le département Data de Brut
Hello,
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Cette semaine, on remercie Dounia pour son retour d’expérience sur le lancement du département Data de Brut. 👏
Avant tout, voici quelques liens utiles :
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L'agenda de la semaine :
🔍 Le zoom sur le lancement du département Data de Brut.
🎙 Le podcast avec Dounia, Chief Data Officer chez Brut.
📚 Les ressources recommandées par Dounia.
📰 Deux meetups sur le mois de juin.
C’est parti !
📢 Cette édition est rendue possible par Data Bird, le bootcamp spécialisé sur la Data
Lien vers leur site internet : ici
🔍 Le zoom sur le lancement du département Data de Brut - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Dounia, Chief Data Officer chez Brut, le premier média en ligne en Europe. Ils ont dépassé les 22 Milliards de vidéos vues en 2022 et 500 Millions de personnes sont touchées chaque mois par leurs contenus.
L’état des lieux et le plan d’action
La première étape lorsque Dounia arrive en tant que Chief Data Officer est de comprendre l’environnement data de Brut : où sont les données ? Quels sont les types de données que l'on a ? Qu'est-ce qu'on va pouvoir en faire ? Cela permet ensuite d’identifier les premiers cas d’usage qui vont apporter de la valeur et d’initier les recrutements nécessaires.
“Les premiers six mois consistent à faire exister un périmètre fonctionnel dans une entreprise qui n'a pas du tout d'équipe Data & IA, de choisir les cas d'usage les plus pragmatiques et aussi parfois les plus simples.”
Le premier chantier, la Business Intelligence
Pour faciliter le travail des journalistes, il était essentiel de mettre en place un système permettant de collecter automatiquement les données de toutes les plateformes (Facebook, Snapchat, etc.). L’objectif était de les aider à analyser rapidement les performances d'un sujet d’actualité cross plateformes et cross pays. Le challenge, c’est que Brut comptabilise 150 comptes de réseaux sociaux différents.
“Le fait de tout réunir au même endroit permet aux journalistes de gagner beaucoup de temps et de ne pas passer 2 jours à récupérer les données dans chaque plateforme à la main."
La mise en place d’une Modern Data Stack
Avec son Head of Data et son VP Data Engineering, Dounia va se poser beaucoup de questions pour monter la bonne stack : est ce qu’on développe des algorithmes maison ? Est-ce qu’on les prend "sur étagère" ou est-ce qu’on les développe en hybride ? Est-ce qu’on a tout de suite besoin de DBT ? Quel outil de reporting on prend ?
Ils avaient une bonne vision de leurs cas d’usage sur 12 mois mais la question obsessionnelle était : est ce que ce sont ces mêmes technologies sur lesquelles on va s'appuyer dans 18 mois, 24 mois ? Est-ce qu’on n'est pas en train de faire une erreur ?
“Ce qui est très important, c’est d'avoir une architecture de contractualisation et de relation avec tous ces nouveaux partenaires qui permette de rester agile.”
L’intégration de l’éthique dans la stratégie data
Chez Brut, l’éthique dans la data se traduit de plusieurs manières, en voici 2 dont m'a parlé Dounia lors de notre échange :
1) “Éthique in éthique out”
“Au-delà du garbage in, garbage out, expression souvent utilisée pour faire référence aux problèmes de qualité de données, il faut faire de l'éthique in, éthique out. L’idée est de servir aux algorithmes une data qui soit la plus englobante possible et dans laquelle il y ait le moins de biais possible.”
2) Diversité des profils Data
“Je n'ai pas la solution pour rendre l'IA plus diverse. En revanche, je peux avoir une équipe Data Science qui soit la plus diverse possible afin que ça se reflète dans le développement des solutions. Chez Brut, on a 50% de filles, 50% de garçons et on a également une diversité dans les backgrounds académiques.”
🎙 Le podcast avec Dounia, Chief Data Officer chez Brut
Découvre l'intégralité de notre échange avec Dounia. Elle nous parle également de ses 2 challenges principaux : recruter des profils adaptés à un lancement de département et réussir une conduite du changement avec des équipes créatives qui n'ont pas l'habitude d'utiliser la data.
"Au début, forcément, on leur fait perdre du temps avec des ateliers de co-construction, donc ils sont réticents. C'est là qu'il faut être malin. Il faut prendre le temps de régler des problèmes simples avec les journalistes pour gagner leur confiance. Ensuite on peut lancer les sujets de machine learning ou de NLP beaucoup plus rapidement."
Liens vers l’épisode : Apple Podcasts | YouTube | Spotify | Deezer
📚 Les ressources recommandées par Dounia
"Elle creuse tous les aspects de la tech : le recrutement, le business, les levées de fond, etc."
"Pour le côté publicité en ligne : programmatique, aquisition et utilisation de la data dans la pub."
"Pour tout ce qui vient de la Silicon Valley. Mais elle me génère plus de stress parce qu'il y a beaucoup de contenu et j'ai toujours l'impression de passer à côté de quelque chose !"
"Je trouve le choix des speakers toujours très bien et les événements sont très intéressants sur un format long."
📰 Deux meetups sur le mois de juin