Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack...)
#84 - Le zoom, le podcast avec Capucine et ses ressources préférées
Hello,
Bienvenue dans l’édition #84 de la newsletter DataGen ! 👋
L'agenda de la semaine :
🔍 La nouvelle organisation et la stack data de Back Market
🎙 Le podcast avec Capucine, Data Product Lead chez Back Market
📚 Les ressources recommandées par Capucine
👀 Les éditions similaires qui peuvent être utiles
C’est parti !
📢 En rachetant Talend, Qlik est devenu le nouveau géant de la data
Aujourd’hui, Qlik couvre toute la chaîne de l’ingestion à la visualisation.
Pour les équipes Data, c’est top parce que tu as un seul interlocuteur et une stack unifiée.
Charles, un expert data de chez eux est venu nous en parler sur le podcast dans l’épisode 135.
Il nous a également parlé d’autres avantages et de quelques innovations orientées IA Génératives qui sortent en 2024.
Un immense merci à Qlik de sponsoriser DataGen. ❤️
🔍 La nouvelle organisation et la stack data de Back Market - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Capucine qui est Data Product Lead chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnés qui est également l’une de nos licornes françaises.
Contexte avant la réorganisation
1) Les équipes Data étaient mi-centralisées mi-décentralisées :
- Les profils techniques étaient centralisés (Data Engineers, Analytics Engineers)
- Les Data Analysts étaient répartis dans les différentes équipes métiers.
Cette organisation ne leur permettait pas d’harmoniser les pratiques et de définir une vision commune pour toutes les équipes Data chez Back Market.
“Par exemple, le rôle d’un Data Analyst changeait beaucoup en fonction de l’équipe Business avec laquelle il travaillait.”
2) Les Data Engineers et les Analytics Engineers étaient fusionnés au sein d’une même équipe technique
L’emploi des compétences n’était pas idéal : les Data Engineers se retrouvaient souvent à travailler sur des sujets d’Analytics Engineering (e.g. modélisation des KPIs) et inversement.
“Les équipes n’étaient pas employées à leur plein potentiel et on avait un risque sur la rétention des talents car la situation pouvait les frustrer.”
L’organisation de l’équipe aujourd’hui
Les Data Analysts et l’équipe Tech (Data Engineers, Analytics Engineers) ont été re-centralisés sous un manager commun (VP Data) afin d’harmoniser les pratiques et de favoriser les échanges.
Les Data Engineers et les Analytics Engineers ont été séparés dans 2 équipes distinctes.
L’objectif était également que l’équipe Data Engineering soit moins sollicitée sur des sujets Analytics Engineering et puisse se concentrer sur la mise à disposition d’outils en Self-Service pour les Analytics Engineers et les Data Analysts et ainsi décharger l'équipe qui devenait souvent un goulot d'étranglement.
“Par exemple, historiquement, les Data Engineers s’occupaient de l’ingestion de données externes. Aujourd’hui, ils mettent en place un outil qui permettra aux Analytics Engineers et aux Data Analysts de le faire en autonomie.”
L’organigramme :
- Un VP Data
- Une 10aine de Data Engineers (orientés plateforme / Self-Service)
- Une 10aine d’Analytics Engineers (spécialisés par domaine métier)
- Une 15aine de Data Analysts (spécialisés par domaine métier)
- Quelques Data Product Managers
“Au-delà d’avoir un manager commun, on a des instances communes de partage et des événements pour créer et animer la communauté data. L’idée est de se dire : on travaille ensemble, on a une vision commune et on avance dans la même direction.”
La stack data chez Back Market
- Ingestion données externes : historiquement sur Airbyte en “self-hosted et en version complètement Open Source” et en train de migrer vers Fivetran
- Ingestion données internes : un cluster Kafka (aka, le “magic bus”)
- Data Warehouse : BigQuery
- Transformation : dbt qu’ils utilisaient peu mais qu’ils ont décidé d’adopter plus sérieusement sur 2024
- Visualization : Tableau
- Product Analytics : Google Analytics, Amplitude
- Monitoring & alerting : Datadog avec une intégration Slack
“Notre gros chantier du moment, c’est la modernisation de notre modélisation de données et notamment l’adoption de dbt.”
🎙 Le podcast avec Capucine, Data Product Lead chez Back Market
On aborde également :
Le parcours de Capucine et son rôle de Data Product Lead
Les frictions liées à une organisation décentralisée
Comment la réorganisation résout ces problèmes
Les challenges autour de cette réorganisation
Les prochains chantiers pour l’équipe Data
Liens vers l’épisode : Apple Podcasts | YouTube | Spotify | Deezer
“On va également lancer beaucoup de chantiers as code tels que de la documentation as code. On a également prévu d’onboarder les Data Analysts sur GitHub pour moderniser notre façon de travailler.”
📚 Les ressources recommandées par Capucine
“J'ai rentré mes centres d'intérêt et du coup, je reçois un digest* chaque semaine.”
*Une newsletter que Medium envoie avec les articles les plus adaptés à notre profil.
Les meetups Crafting Data Science & Paris Data Ladies
“Ils sont hyper intéressants. Ça permet de rencontrer des gens quand on y va sur place. Sinon, on peut les écouter de chez soi donc c’est pratique.”
Suivre des cabinets de conseil spécialisés data sur LinkedIn tels qu’Octo Technology
“Ils allouent du temps à leurs consultants pour écrire des articles ou des livres blancs. Il y a plein de choses qui sont bonnes à prendre dedans. Il suffit de les suivre sur LinkedIn. En général, ils communiquent beaucoup sur ce qu’ils sortent.”