Comment Kering a lancé un programme de Data Gouvernance avec l'Approche Data Mesh
#57 - Le zoom, le podcast, la ressource de Yannick, le collectif et un poste ouvert chez HelloAsso
Hello,
Bienvenue dans l’édition #57 de la newsletter DataGen ! 👋
L'agenda de la semaine :
🔍 Zoom sur un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
🎙 Le podcast avec Yannick, Data Governance & Transformation Director chez Kering
📚 La ressource recommandée par Yannick
🤝 DataGen, c’est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes
👀 Un poste de Data Analytics Manager dans une scaleup à impact en forte croissance
C’est parti !
📢 Cette édition est rendue possible par Data Bird
Ils accompagnent les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.
Aujourd'hui, les entreprises ont besoin de lancer des programmes en interne, en particulier dans une logique de décentralisation, de Self-Service ou de Data Mesh.
Souvent, on appelle ces programmes des Data Académies.
Si vous souhaitez en savoir plus, n’hésitez pas à écouter l’épisode 99, l’un des fondateurs nous a fait une masterclass sur le sujet.
Si vous souhaitez former vos collaborateurs à la data, je vous mets également le lien vers leur site internet : ici
🔍 Zoom sur un programme de Data Gouvernance avec l’approche Data Mesh - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Yannick, Data Governance & Transformation Director de Kering, le Groupe de Luxe qui rassemble des Maisons telles que Gucci, Balenciaga ou Saint Laurent. Le Groupe compte 47 000 collaborateurs, avec environ 200 experts de la data.
Le Contexte
En 2022, Kering souhaite améliorer ses performances en termes de data. Le Groupe demande à Yannick d’initier un programme de Data Gouvernance. Après un diagnostic de 3 mois, Yannick et l’équipe Data définissent une feuille de route inspirée du concept de Data Mesh.
“Il nous manquait un langage commun. Comment les gens de la Supply, du Retail et du Merchandising peuvent se comprendre ? Idem entre chaque Maison et entre les Maisons et Kering ?”
“Data Mesh by the book”
1) L’Approche par Data Domaine
Kering a défini 11 data domaines et en a initialement identifié 3 prioritaires : Supply Chain, Customer et Sales. Ensuite, ce sont les Data Domain Owners qui ont été en charge d’aller voir leurs collègues pour identifier les Data Products à créer, travailler les définitions, le sourcing des données, identifier les solutions à construire sur la base des Data Products, etc.
“Ce qu’on souhaite, c’est créer de l’ownership. 11 data domaines, c’est assez simple, tu n’en a pas 3, ce serait trop large, mais tu n’en a pas 68 non plus. Ça permet de structurer proprement la donnée du Groupe.”
2) L’Approche Fédérée
L’équipe de Yannick a identifié des collaborateurs rattachés à chaque domaine et a ensuite créé des fédérations : une fédération autour de la Supply Chain, une fédération autour des Sales… Les Data Domain Owners et les Data Stewards animent ces fédérations. Ce sont des communautés de contenu qui travaillent sur les différentes tâches liées à un Domaine : définitions des indicateurs, priorisation des Data Products, etc.
“Tu ne peux pas faire du top down et expliquer à tout le monde ce qu'ils vont faire. Ça ne marche pas !”
3) Une Data Plateforme Unique
Kering a identifié des technologies communes (ex : Google Cloud Platform, DBT) afin que les Data Products créés au sein d’une Maison puissent facilement être partagées en interne. Par exemple, le Groupe a travaillé sur les Data Products nécessaires à la création d’un rapport commercial. Aujourd’hui, il est facile pour une Maison qui utilise les mêmes technologies de déployer ces Data Products et donc le rapport commercial associé.
“On défend beaucoup le concept d’Inner Sourcing qui vient de la culture Open Source des développeurs : chacun contribue, peut utiliser ce qui a été développé, l’adapter à son besoin et rendre la nouvelle version disponible pour les autres.”
4) L’Approche Produit
La première étape est de s’assurer que tout le monde comprenne bien ce qu’est un Data Product.
“Je crois que dans la première réunion où on a parlé de Data Product, personne n'a rien compris. Ils me disaient : c’est un sac ? Une chaussure ?”
Chez Kering, un Data Product correspond à un indicateur de base (ex : ventes) qui a été défini, codé via une requête SQL, dont on a identifié les sources de données à utiliser et les spécificités associées (ex : comment appliquer les filtres, quelles dates utiliser…).
“Pendant notre Steering Committee, on a montré une page de code avec une requête SQL, puis le flow avec les sources utilisées. On a expliqué comment ce Data Product pouvait être exposé dans une solution Data telle qu’un dashboard. Cette démo a été cruciale pour que tout le monde comprenne ce dont on parlait.”
Une fois que le concept de Data Product est bien clair pour tout le monde, on peut commencer à monitorer le nombre de Data Products planifiés, mis en production et utilisés.
“Par exemple, on a créé après 2 ans 100 Data Products sur les 6 Data Domaines activés. On en a 150 planifiés pour l’année prochaine. Et maintenant, on entre dans une phase ou on va surtout se concentrer sur les cas d’usage que l’on peut développer avec ces Data Products : forecasts, dashboards…”
L’Organisation
Les collaborateurs sont structurés autour de chaque Data Domaine. On retrouve notamment 5 rôles et entités clés au sein du programme de Data Gouvernance de Kering :
- L’équipe Centrale de Yannick qui est constituée de 3 personnes qui ont défini le programme et accompagnent les différentes équipes impliquées dans son exécution.
- Des Data Domaine Owners qui sont responsables de l’avancement de toutes les tâches liées à un domaine (ex : Supply Chain) : définir les indicateurs, prioriser les Data Products, identifier les sources à utiliser et les use cases associés.
“Ce sont des profils métiers qui portent ces responsabilités en plus de leurs activités de Supply Chain, RH ou finance.”
- Des Data Stewards qui sont responsables d’un sous-périmètre du Data Domaine (ex : un Data Product Supply Chain) et qui travaillent en collaboration avec une Squad Data pour délivrer les Data Products notamment.
- Des Squads Data qui sont constituées de profils métiers et tech qui délivrent les Data Products.
- Une fédération constituée des collaborateurs rattachés à un Data Domaine qui contribuent sur les différentes tâches : définir les indicateurs, prioriser les Data Products...
🎙 Le podcast avec Yannick, Data Governance & Transformation Director chez Kering
On aborde également :
Le parcours de Yannick
L’impact initial de ne pas avoir de langage commun
L’importance d’embarquer les équipes métiers plutôt que de faire à leur place
Comment ils ont mis en place les 4 piliers du Data Mesh dans le détail
Les prochaines étapes et le focus sur les cas d’usage
“On touche à de la psychologie. Comme c’est un sujet qui intervient dans l’organisation métier, dans leur quotidien, dans leur prise de décision… le passage à l’action doit venir d’eux. Si ça vient uniquement de moi ou de consultants, ça marche beaucoup moins bien.”
Liens vers l’épisode : Apple Podcasts | YouTube | Spotify | Deezer
📚 La ressource recommandée par Yannick
”Je l'ai lu et je l'ai dévoré. Une analyse fine qui donne à tous un framework de Data Gouvernance facile à utiliser et à adapter.”
🤝 DataGen, c’est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes
Grâce à DataGen, on a réuni une team de 50 freelances data, que des top profils expérimentés et issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...) pour délivrer des projets data ! 🤩
Le collectif a trouvé ses premiers clients sur le dernier semestre. Un immense merci notamment à Frederique d’HelloAsso et Charles de Mention qui ont été les premiers à nous faire confiance. 🙏
Travailler avec nous : ici
👀 Un poste de Data Analytics Manager dans une scaleup à impact en forte croissance
Frédérique, Chief Data Officer d’HelloAsso, une sacelup à impact, cherche un(e) Data Analytics Manager pour l’aider à développer et structurer le département Data. C’est l’occasion de rejoindre un département data au tout début dans une scaleup en forte croissance.
Lien de l’offre : ici