Brevo : Mettre en place de l’Embedded Analytics dans le Produit
#104 - Le zoom, le podcast avec Taha, ses ressources préférées, la masterclass Data Catalog
Hello,
Bienvenue dans l’édition #104 de la newsletter DataGen ! 👋
L'agenda de la semaine :
🔍 Zoom sur l’approche Embedded Analytics chez Brevo
🎙 Le podcast avec Taha, Lead Analytics Engineer chez Brevo
📚 Les ressources recommandées par Taha
🎙 La masterclass pour mettre en place un Data Catalog
C’est parti !
📢 Vous connaissez dbt ?
Probablement si vous écoutez le podcast, c’est l’outil qui a été le plus cité.
On en a parlé avec BlaBlaCar, Doctolib mais aussi des plus grosses boîtes comme Decathlon.
dbt accélère les initiatives data en permettant aux profils data de créer et partager facilement toutes les données de l’entreprise.
J’ai reçu sur le podcast Jeremy qui est Principal Product Manager chez eux.
On a parlé de la genèse de dbt, de ce qui fait son succès et des tendances clés du marché.
C’est l’épisode 179. Je vous le recommande si vous souhaitez mieux comprendre dbt.
Un immense merci à dbt Labs de sponsoriser DataGen. ❤️
🔍 Zoom sur l’approche Embedded Analytics chez Brevo - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Taha, Lead Analytics Engineer chez Brevo, la plateforme de marketing automation qui permet aux entreprises d'orchestrer leurs campagnes d'emailing et de SMS. La scale-up a récemment acquis le statut de centaure après avoir dépassé les 100 millions d'euros de revenus annuels.
Le contexte de départ
Les clients de Brevo avaient besoin d'analyses spécifiques qui dépassaient les statistiques de base disponibles sur la plateforme.
Les Customer Success Managers passaient beaucoup de temps à répondre à ces demandes.
“Les gros clients ont besoin tous les jours de statistiques additionnelles. Le Chief Revenue Officer nous a demandé si on pouvait travailler sur une solution.”
La mise en place de l’Embedded Analytics
1) Proof of Concept avec 2 dashboards
Dans un 1er temps, l'équipe Analytics Engineering a déployé 2 dashboards Looker statiques et les a mis à disposition des clients pour valider le besoin.
Les dashboards ont été adoptés mais les clients ont vite demandé des évolutions sur ces dashboards.
"Rapidement, on s’est retrouvé dans la même situation que les Customer Success Managers avec trop de demandes spécifiques. C’est là qu’on a décidé de donner la possibilité aux clients de construire eux-même leurs dashboards.”
2) Création de dashboards “embedded” en Self-Service pour les clients
Face au succès initial mais aussi à la multiplication des demandes spécifiques, l'équipe a décidé de donner aux clients la capacité de créer leurs propres dashboards.
Ils ont utilisé la fonctionnalité Explore de Looker qui permet de créer des dashboards en Self-Service (cf. expérience tableau croisé dynamique).
Et ils l’ont déployé directement dans l’interface Brevo en travaillant avec l'équipe front-end.
“On a travaillé avec un Product Manager et un Product Designer sur la mise en place de cette fonctionnalité.”
Le plus gros challenge : l'expérience utilisateur
L'une des plus grosses difficultés a été de créer une bonne expérience utilisateur pour ces dashboards.
"On avait construit initialement les dashboards comme on avait l’habitude de les faire à la Data : pour des utilisateurs internes. On a vite repensé cet aspect pour que les clients puissent facilement utiliser la fonctionnalité.
Taha souligne l'importance de la documentation et de l'organisation des métriques.
"Il faut documenter au maximum, préciser les descriptions, adapter les nomenclatures, bien organiser les indicateurs... La collaboration avec le Product Designer nous a beaucoup aidé à adapter la fonctionnalité et les dashboards pour des clients.”
🎙 Le podcast avec Taha, Lead Analytics Engineer chez Brevo
On aborde :
Son parcours jusqu'à Lead Analytics Engineer
Le contexte de départ (cf. zoom)
La mise en place de l’Embedded Analytics (cf. zoom)
Les plus gros challenges (cf. zoom)
L’organisation pour délivrer
La stack technique sous-jacente
Les prochaines étapes et l’adoption d’Omni
"Le projet continue d'évoluer. On va remplacer Looker par Omni qui propose des fonctionnalités d'IA générative plus performantes.”
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📚 Les ressources recommandées par Taha
Suivre le LinkedIn de Maxime Beauchemin (créateur d'Airflow)
"Tu as vraiment l’impression d’être dans les chaussures d'un génie de la data. À chaque fois qu'il a une idée, il la développe lui-même !"
Le livre "Minding the Machine" de Jeremy Adamson
"C'est un livre super intéressant sur la gestion d'une équipe Data. Il faut le voir comme une sorte de checklist complète pour organiser les process data."
🎙 La masterclass pour mettre en place un Data Catalog
Rachid Tighremt est un expert des sujets Data Gouvernance et en particulier la mise en place d’un Data Catalog. Il a fondé Layer Data, le cabinet spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données qui accompagne les plus grandes multinationales comme LVMH, Thalès, Coca-Cola ou EDF.
On aborde :
Les contextes dans lesquels les entreprises mettent en place un Data Catalog
Les étapes d’implémentation : Organisation, Formation, Implémentation & Déploiement
Le plus gros challenge lorsqu’on met en place un Data Catalog : l’usage
Comment les IA génératives impacte le marché du Data Catalog.
“On commence par l'organisation, après, on met en place les préceptes de la plateforme : les règles, les patterns, la configuration… Puis on commence l'implémentation des cas d'usage sur les plateformes de gouvernance de données.”
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