Stratégie

The Very Group adopte un catalogue de données pour mieux organiser et exploiter la vente de détail en ligne

Steve Pimblett, chief data officer de The Very Group : « Les entreprises doivent avoir conscience de la double nature, à la fois passive et active, des données qu'elles détiennent. »

Pour apprivoiser les données du détaillant en ligne britannique The Very Group, le directeur des données Steve Pimblett combine changements organisationnels et nouvelles technologies afin de fournir des actifs analytiques à toute l'entreprise.

PublicitéC'est en octobre 2020 que Steve Pimblett est entré chez The Very Group en tant que directeur des données (chief data officer), sous la responsabilité du DSI du conglomérat. À l'époque, sa mission était d'aider l'entreprise à tirer de la valeur de son riche patrimoine de données. Pour le détaillant britannique qui devait sa réputation à la vente de catalogues par correspondance, l'idée de créer un catalogue de données à l'échelle de l'entreprise semblait très cohérente. The Very Group provient de fusions successives de plusieurs sociétés de vente par correspondance par catalogue, la plus ancienne datant des années 1890. Les entreprises qui la composent se sont ensuite lancées dans la vente au détail en magasin, ont développé de nouvelles marques de vente par correspondance de vêtements à crédit, et ont même créé un courtier en données financières sur les consommateurs, supprimé par la suite, comme un tas d'autres activités secondaires du groupe.

L'arrivée du groupe sur Internet a démarré dans les années 1990 avec ses premiers pas dans l'e-commerce, suivis par la fermeture de ses magasins physiques en 2005. C'est en 2009 que le groupe a lancé sa première marque exclusivement en ligne, Very, avant d'abandonner finalement ses catalogues imprimés pour se lancer dans le tout en ligne en 2015. L'ensemble de l'entreprise a changé de nom pour devenir Very en 2020, l'année où Steve Pimblett a rejoint l'entreprise. Le nouveau directeur des données y a trouvé une riche collection d'actifs de données, y compris des informations sur plus de 2,2 millions de visites quotidiennes du site Web, 4,8 millions de clients actifs et 49 millions d'articles livrés par an. Il a aussi découvert que les données de la marque phare étaient éparpillées dans des silos au sein de nombreuses unités métiers et applications existantes, que leur automatisation était limitée, avec de nombreux glossaires, un lignage complexe des données et une gestion qui rendait la gouvernance et l'audit difficiles. Les experts en données et en analyse étaient également dispersés dans l'entreprise, certains relevant de l'équipe technologique, d'autres étant intégrés aux différentes unités métiers.

« Il n'y avait personne pour normaliser et centraliser les pratiques, de sorte que chaque entité du groupe faisait les choses différemment », relate le CDO. « Autant pour ce qui est de la collecte et la mesure des données que leur compréhension et l'utilisation de leur propre glossaire. Tout était très fragmenté, et j'ai réorganisé le tout en modèle en étoile ». Le nouveau modèle permet à Very de « concevoir une fois et de déployer partout », tout en restant centré sur le produit. En conséquence, Steve Pimblett dirige désormais l'entrepôt de données, les analyses et la veille stratégique de Very Group. « Nous sommes un magasin Power BI », a-t-il expliqué. « Je gère l'infrastructure et une équipe de BI d'entreprise globale », ajoute le CDO.

PublicitéÉtablir une approche claire et unifiée des données

Mais, avant d'en arriver là, le CDO a dû suivre un processus complexe. Il a notamment créé des centres d'excellence pour l'analyse des données, en leur donnant la responsabilité de l'infrastructure de bout en bout, des ensembles applicatifs et des compétences, et celle des plans de carrière du personnel. Pour faire travailler tout le monde ensemble, Steve Pimblett a opté pour une approche de la carotte et du bâton, en s'associant à eux pour créer de la valeur (la carotte du profit) et atténuer les risques (le bâton de la conformité). « Il fallait s'assurer de bien comprendre la base juridique sur laquelle reposait la capture de données, leur usage, leur circulation, comment nous les utilisons, et garantir la gouvernance l'ensemble », explique le CDO. « Les entreprises doivent avoir conscience de la double nature, à la fois passive et active, des données qu'elles détiennent », ajoute-t-il.

La création d'un nouvel outil de prévision de la demande a été l'un des premiers projets sur lesquels il a pu apporter une valeur ajoutée grâce à un partenariat entre son hub de données et l'une des unités métiers. « Nous sommes un détaillant multi-catégories avec plus de 160 000 SKU, et prévoir la quantité de stock à acheter pour chaque SKU est un défi autant métier que technologique et mathématique », souligne Steve Pimblett. « Pour faire adhérer des unités opérationnelles à des projets de ce type, il faut mettre en avant les avantages et les résultats des plates-formes partagées, de la réutilisation, des données partagées et des gains d'efficacité potentiels, plus que la technologie mise en oeuvre », ajoute-t-il. « Dans le domaine des données, la focalisation des bons vieux administrateurs de base de données, des modélisateurs et des analystes porte essentiellement sur les données », observe Steve Pimblett. « Où les stocker ? Quelle est l'infrastructure ? Quelle est la technologie d'entreposage ? ». Mais Steve Pimblett et ses collègues spécialistes des données préfèrent demander aux responsables métiers : « Où pensez-vous pouvoir créer de la valeur à partir des données ? Quel type de décisions prenez-vous ? Où y a-t-il des possibilités d'automatisation ? Et comment pouvons-nous satisfaire le client ou donner à vos collègues les moyens de prendre de meilleures décisions ? Il faut axer le dialogue sur le résultat, la valeur et l'action. C'est comme cela que l'on peut gagner leur adhésion », affirme le CDO.

Une activité de catalogue plus agile

En tant qu'entreprise fondée sur les données de catalogue, Very a, en quelque sorte, bouclé la boucle. Mais il a fallu pousser un peu l'introspection pour trouver la meilleure façon d'y parvenir. « Le catalogage de données est devenu un enjeu capital pour beaucoup d'entreprises, avec à la clef un tas d'options technologiques, de silos de données, d'entreposage d'entreprise, de lakehouses, de lacs de données, et toutes ces capacités », pointe Steve Pimblett. « Le principal défi étant de comprendre quelles données sont enfermées dans ces différents magasins ». C'est pour cette raison qu'il a commencé à travailler, il y a un an environ, sur un projet pilote avec Alation, le fournisseur d'outils de gouvernance et de catalogue de données, suite à un appel d'offres de Very.

Dans un premier test de la technologie, Steve Pimblett a utilisé Alation pour cataloguer un sous-ensemble des données de Very contenues dans une ancienne base de données Teradata. Il a fallu neuf semaines environ pour mettre en place l'infrastructure, établir la connexion avec la base de données, indexer et comprendre les métadonnées. Very se concentre sur des sprints courts comme celui-ci, plutôt que sur des projets monolithiques étalés sur 12 mois qui pourraient ne pas convenir à l'entreprise une fois terminés. « Lancer un pilote en neuf semaines, le prouver, prouver sa valeur, puis le mettre en production, voilà comment nous envisageons l'ensemble de notre programme technologique », indique le CDO.

Cependant, Steve Pimblett n'a pas encore catalogué toutes les données de Very. De toute façon, ce travail ne s'arrête jamais. « Nous sélectionnons les zones à plus forte valeur potentielle et à plus haut risque », explique Steve Pimblett. « C'est ce que nous avons fait dans le domaine des services financiers et dans certains domaines du marketing. C'est là que se trouve la plus grande quantité d'informations sur nos clients », poursuit-il. La prochaine étape consistera à le déployer dans l'ensemble de l'entreprise. « Nous avons des systèmes massifs qui prennent du temps à indexer - non pas d'un point de vue technique, mais du point de vue de la gestion et de la compréhension des données », confie-t-il.

La valeur, pas la vanité

Au regard de ce qu'il a pu faire au cours des deux années écoulées depuis son arrivée chez Very, Steve Pimblett recommande de ne pas se lancer dans de nouveaux projets technologiques pour le plaisir et de toujours penser d'abord au résultat ou à l'action souhaités. « Si c'est le cas, on finit par se rendre compte que l'on n'a pas respecté ses propres principes et que l'on a privilégié l'action sur le résultat », observe-t-il. « Si l'on se retrouve dans cette situation, le mieux est de revoir sa stratégie. Ce n'est pas satisfaisant de gaspiller de la valeur en faisant travailler une équipe sur un projet par vanité au lieu de créer de la valeur métier », conseille le CDO. L'un des prochains projets créateurs de valeur auxquels Very appliquera son riche héritage de données concerne les prêts : d'ici à la fin de 2022, Very pilotera une nouvelle activité de financement personnel, en proposant à sa clientèle existante des prêts pouvant aller jusqu'à 7 500 £ (8600 €) sur un à cinq ans. « Nous avons une marque de confiance et nous venons de commencer à innover en nous appuyant sur nos capacités en matière de technologie et de données », partage Steve Pimblett.