Swile : La nouvelle stratégie Data de la licorne
#113 - Le zoom, le podcast avec Alma, sa ressource préférée
Hello,
Bienvenue dans l'édition #113 de la newsletter DataGen ! 👋
L'agenda de la semaine :
🔍 Zoom sur la nouvelle stratégie Data de Swile
🎙 Le podcast avec Alma, Head of Business Analytics chez Swile
📚 La ressource recommandée par Alma
C’est parti !
❤️ Cette édition est rendue possible par Keyrus, le cabinet spécialisé sur la Data & l’IA
J’ai rencontré Brahim qui est VP chez eux. Il est venu nous expliquer comment mettre en place une Data Analytics Factory sur le podcast. C’est l'épisode 189.
D’ailleurs, ils ont également rédigé un ebook qui reprend l’approche dans le détail. Pour le télécharger, il suffit de suivre ce lien.
Et si vous souhaitez vous faire accompagner par Brahim et les experts de Keyrus, contactez-le de ma part : brahim.abdesslam@keyrus.com.
🔍 Zoom sur la nouvelle stratégie Data de Swile - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Alma, Head of Business Analytics chez Swile, la licorne française qui améliore l'expérience des employés au travail grâce à ses titres restaurants, cartes cadeaux et avantages mobilité.
Le contexte initial : centralisation et périmètre trop large
Initialement, l’équipe Data était structurée de manière centralisée et avait un périmètre très large qui dépassait celui d’une équipe Data traditionnelle.
“En plus de l’Analytics, on enrichissait des systèmes avec de la donnée (Salesforce, Braze), on mettait en place la facturation sur certains produits, on délivrait des fonctionnalités data imbriquées dans le produit…”
Cette approche présentait 2 problèmes majeurs :
Un manque d’impact Business
Au bout d’un moment, l’équipe Data s’est éloignée de son coeur de métier.
"On prenait une multitude de sujets. On les priorisait bien sûr mais on acceptait quasiment tout. On s'est retrouvé à les gérer en mode ticketing."
Une qualité de donnée insuffisante
La centralisation de toutes les activités liées à la donnée dans une seule équipe a eu un effet négatif sur la qualité des données.
"Ça a enlevé la responsabilité liée à la qualité de la donnée aux équipes qui produisent les données. Par exemple, l'équipe qui gérait les données sur les restaurants ne manipulait pas la donnée in fine et donc ne faisait pas attention à la qualité."
La nouvelle organisation et un positionnement plus précis
L'équipe Data est composée de 15 personnes, elle est maintenant organisée autour de 2 sous-équipes :
Une équipe Data Infrastructure : des profils Data Engineers qui mettent à disposition des outils, des process et de la documentation. Leur objectif est de rendre toutes les équipes Produit & Tech autonomes dans la manipulation des données.
Une équipe BI : des profils Product Manager et Analytics Engineers qui vont comprendre les besoins Analytics des stackeholders puis concevoir et mettre en place les solutions techniques.
La mission de l’équipe dorénavant est claire : faciliter la prise de décision chez Swile.
"Aujourd’hui, on se concentre sur les dashboards stratégiques utilisés par le COMEX.”
La stack data et l’approche fédérée
Les outils de la stack chez Swile n’ont pas changé :
Ingestion : Stitch
Transformation : dbt
Orchestration : Airflow
Warehouse : Snowflake
Visualisation : Metabase (exploration) et Looker (dashboards officiels)
Activation / Reverse-ETL : Hightouch pour pousser la donnée vers les systèmes tiers (ex : CRM)
En revanche, dans le cadre de l’approche fédérée, l’équipe Data Infrastructure met à disposition de chaque équipe Produit & Tech une stack équivalente dédiée (Airflow, Snowflake…).
Chaque équipe Produit & Tech est responsable de publier des data contracts. Ils se matérialisent par des modèles dans dbt (e.g. layer bronze). La donnée mise à disposition doit être clean, testée et documentée.
“Les équipes certifient que la donnée qu’ils mettent à disposition et qui est documentée dans dbt est de qualité et peut être utilisée par d’autres équipes."
Cette approche permet d’améliorer la qualité des données car les équipes qui produisent les données ont plus de contrôle sur leur qualité.
🎙 Le podcast avec Alma, Head of Business Analytics chez Swile
On aborde :
Le contexte initial (cf. zoom)
La nouvelle organisation et un positionnement plus précis (cf. zoom)
Leurs projets Analytics
La stack data et l’approche fédérée (cf. zoom)
Leur nouvelle stratégie de modélisation dans dbt
La mise en place des data contracts
Le challenge lié à la conduite du changement
“On s'est aligné dans l'entreprise pour dire : ça, ce n'est plus géré par l'équipe Data. On change de façon de fonctionner.”
Liens vers l’épisode : Apple Podcasts | YouTube | Spotify | Deezer
📚 La ressource recommandée par Alma
Le LinkedIn de Théo Alves d'Acosta et sa newsletter
"Il est Head of AI for Sustainability chez Ekimetrics. Il publie régulièrement des résumés d'articles scientifiques ou des articles qui parlent de l'impact de l'IA sur l'environnement. Ce n'est pas toujours réjouissant mais il faut se sensibilisé sur le sujet étant donné la course à la technologie qu'on est en train de vivre.”