Projets

Afflelou déploie une gouvernance data pour y voir plus clair

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L'opticien Alain Afflelou déploie progressivement une gouvernance de ses data ; provenant principalement des magasins de ses franchisés. Pour cela, il s'appuie sur une plateforme Databricks et Informatica, ainsi qu'une organisation pyramidale.

PublicitéL'opticien Alain Afflelou, distributeur de produits d'optique et d'audition, a décidé il y a environ 18 mois de se doter d'une gouvernance de sa data. Objectif : exploiter une donnée de qualité pour accompagner son activité. Le projet s'appuie à la fois sur les solutions de datalake de Databricks sur Microsoft Azure et d'une solution d'iPaas d'Informatica. Ses magasins, plus de 1420 franchisés installés dans une vingtaine de pays dans le monde, sont la source principale de l'entreprise en données sur les ventes, les clients et les produits via les systèmes de caisse. Les autres sources étant son CRM, ses référentiels produits et clients, la web analyse et son NPS (net promoter score). « L'enjeu de cette gouvernance, c'est que les utilisateurs finals de la data soient assurés de disposer d'une donnée de qualité, et donc d'un résultat de qualité », a rappelé Jean-Christophe Leboucher, chief data officer d'Alain Afflelou, à l'occasion du Data AI Summit de l'éditeur Databricks, qui s'est tenu à Paris le 20 novembre. « Ce sont des franchisés qui gèrent leur entreprise de façon indépendante » et doivent pouvoir exploiter la donnée et les analyses dont ils ont besoin en toute confiance.

« Nos données alimentent notre datalake Databricks, avec des niveaux progressifs de raffinement : raw, trusted et refined [la version Afflelou de l'architecture médaillon Bronze, Silver et Gold de Databricks] », a précisé le CDO. Parmi les premiers cas d'usage des data raffinées, il cite la vision à 360° de l'activité l'aide à la décision et le pilotage opérationnel. Mais elle sert aussi, par exemple à la segmentation, au scoring et aux prévisions avec des outils de datascience ou encore à la gestion des clients (CRM) et des prospects (PRM) dans Salesforce.

Un projet d'entreprise plus qu'un déploiement d'outil

La gouvernance de ces data se traduit par un monitoring de bout en bout dans le SI (lineage, qualité, niveau de sensibilité, data ownership, fréquence de mise à jour, etc.), y compris de la data exposée vers les magasins par PowerBI et par la dataviz. Pour le data lineage, Afflelou a mis en place un suivi du parcours et des transformations de la data (data lineage) à partir de leur source ou de leur utilisation. Le monitoring de la qualité se traduit quant à lui par la vérification des structures de fichiers et des données, la validation des volumes reçus, la comparaison des valeurs ou la remontée du niveau de fraîcheur des data. Une démarche qui évite des erreurs, et surtout des coûts inutiles. « On peut avoir une erreur d'évaluation concernant le niveau de compétence en contactologie d'un employé, qui va par exemple déclencher une formation inutile », précise ainsi Christophe Leboucher. « Ou encore l'impression qu'un produit se vendrait moins bien dans un magasin que dans les autres, simplement car la donnée est fausse. »

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Jean-Christophe Leboucher, chief data officer d'Alain Afflelou, à l'occasion du Data AI Summit de Databricks. (Photo E.Delsol)

Pour le CDO, il est essentiel de ne pas considérer ce type de projet comme un simple déploiement d'outil. « La gouvernance data embarque toute l'entreprise », insiste-t-il. « C'est un projet d'entreprise qui nécessite une organisation spécifique ». Mais pour le moment, comme il le précise, Afflelou est une société d'opticiens et d'acousticiens qui n'a pas encore une forte culture data. Pour accompagner la gouvernance, il a donc mis en place une organisation pyramidale qui assure l'uniformité de l'information et de leur description dans les data catalogues, mais simplifie aussi la prise en main de l'outil. Au sommet de la pyramide, deux experts de la plateforme centralisent toute l'information qui ruisselle ensuite vers 12 contributeurs métiers du siège avec la capacité d'interroger la plateforme, puis vers les équipes en magasin. Revers de la médaille cependant, selon le CDO, un volume et une diversité importants de data lourds à traiter pour le binôme tech, d'une part, et une déresponsabilisation des métiers, d'autre part.

Enfin, si l'on en croit Christophe Leboucher, difficile de calculer le ROI pour une telle démarche qui ne se révèle qu'à long terme. Certains bénéfices lui apparaissent cependant évidents, comme la confiance accrue de franchisés dans la data, l'optimisation des processus, des informations et du stockage et une meilleure maîtrise des risques.

Article rédigé par

Emmanuelle Delsol, Journaliste
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