Sophie Gallay, dyrektor ds. globalnych danych i IT klientów w Etam, odkąd dołączyła do francuskiego sprzedawcy detalicznego na początku 2023 r., była zajęta. Od ustanowienia podstaw zmian opartych na danych po zbadanie potencjał sztucznej inteligencji (AI) Gallay skorzystał z okazji i dołączył do firmy poszukującej informacji i spostrzeżeń.
„Było prawie wszystko do zrobienia” – mówi. „Zaczynaliśmy od dość niskiego punktu, w porównaniu z tym, czego można by oczekiwać od sprzedawcy detalicznego. Zespoły i komitet wykonawczy oczekiwały transformacji. Dlatego uznałem, że to idealna konfiguracja.”
Gallay ma doświadczenie w doradztwie dla dużych firm, w tym Accenture, a wcześniej był dyrektorem działu rozwiązań cyfrowych i danych w konglomeracie luksusowych sklepów detalicznych LVMH, który jest właścicielem znanych na całym świecie marek, takich jak Louis Vuitton, Bulgari i Dior. Chciała ją udoskonalić przywództwo w zakresie danych umiejętności w innej organizacji zajmującej się handlem detalicznym, takiej jak Etam. „Podobało mi się to, jak mogłam zastosować to, czego nauczyłam się w LVMH i branży konsultingowej, w mniejszej, francuskiej grupie rodzinnej” – mówi.
Ponadto Gallay wiedziała, że dołącza do firmy, która chce jak najlepiej wykorzystać dane. „Istnieje mocny kierunek” – mówi. „Ludzie na szczycie chcą przyspieszyć tę transformację, a zespoły również szukają zmian. Masz wszystko do zrobienia, wszystko do zbudowania i mnóstwo do przemyślenia, aby wszystko było lepsze.
Robić postęp
Gallay cieszy się możliwościami, jakie niesie ze sobą jej rola w Etam, ale zdaje sobie sprawę, że stanowisko to wiąże się z wyzwaniami. Problemy branżowe i szersze problemy makroekonomiczne oznaczają, że firma musi ciężko pracować, aby odnieść sukces.
„To wyzwanie, ponieważ rynek nie jest obecnie łatwy” – mówi. „Panuje wysoka inflacja i jest ciężko wszystkim markom gotowym do noszenia. Rzucają nam wyzwanie międzynarodowi gracze, którzy nie mają takich samych ograniczeń i mogą oferować niskie ceny.
Reklama
Gallay i jej koledzy z kadry kierowniczej muszą odkrywać nowe możliwości rynkowe – i tu właśnie pojawiają się dane. Po dołączeniu do Etam w lutym 2023 r. rozpoczęła pierwszą 18-miesięczną fazę swojej strategii dotyczącej danych. Pierwsza faza potrwa do końca 2024 r. i skupia się na wdrożeniu: Platforma danych płatka śniegu. Zespół Gallaya już robi duże postępy.
„Poczyniliśmy ogromny postęp, biorąc pod uwagę, że w niecały rok poradziliśmy sobie z zapytaniem ofertowym, wyborem Snowflake i procesem wdrożenia”
Sophie Gallay, Etam
„To sukces, ponieważ w niecały rok poczyniliśmy znaczne postępy” – mówi. „Napisaliśmy strategię dotyczącą danych i plan działania. Mamy przygotowane podstawy danych. Jeśli wziąć pod uwagę, że rozpatrzyliśmy zapytanie ofertowe, poczyniliśmy ogromne postępy [request for proposal]wybór Snowflake i proces wdrożenia w niecały rok.”
Gdy podstawy danych będą gotowe, Gallay i jej zespół zaczną je wykorzystywać wywiad biznesowy (BI), zoptymalizuj wydajność i poznaj sztuczną inteligencję. Szum wokół nowych technologii oznacza, że szefowie danych stają przed presją, aby przyjąć transformację cyfrową. Jednak zdaje sobie sprawę, że ważne jest, aby liderzy cyfrowi nie obiecywali za dużo i nie dostarczali niedostatecznych wyników.
„Mamy już opracowanych kilka projektów, więc od tego roku możemy dostarczać wartość” – mówi. „Moglibyśmy mieć więcej zasobów i moglibyśmy działać szybciej. Ale jeśli porównamy to, co mamy teraz, z tym, co mieliśmy wcześniej, wszyscy są podekscytowani i nie mogą się doczekać wartości, którą stworzymy”.
Wdrażanie platformy
Gallay twierdzi, że Snowflake zapewnia Etam podstawy dla ogólnogrupowej strategii dotyczącej danych w zakresie architektury, narzędzi i zarządzania. Zdecydowała się wdrożyć Snowflake, zamiast budować system na zamówienie, ponieważ jego platforma oparta na chmurze wspiera plany transformacji firmy.
„Nie było żadnych wątpliwości co do konieczności posiadania platformy danych grupowych. Mieliśmy starszą platformę, która nie była stworzona do skalowania analityki. Na szczeblu kierowniczym nie było wątpliwości co do konieczności istnienia tej platformy. Prawdziwe pytanie brzmiało: „W jakim kierunku będziemy podążać?” – mówi.
„Zastanawialiśmy się, czy powinniśmy zbudować niestandardową platformę i bezpośrednio skorzystać z dostawcy usług w chmurze, czy też wybrać podejście pakietowe i jedną platformę, która zapewnia prawie wszystko, czego potrzebujemy i wykorzystuje możliwości chmury. Nie była to więc sprawa Płatka Śniegu kontra innego aktora. Rozważaliśmy dwie opcje – i było to bardzo jasne, ponieważ Snowflake był jedynym przedstawicielem podejścia do platformy pakietowych danych”.
Etam w dalszym ciągu udoskonala sposób korzystania z platformy. Gallay twierdzi, że długoterminowym celem firmy może być wykorzystanie Snowflake jako centrum upraszczającego przepływ danych w firmie. Na razie koncentruje się na maksymalnym wykorzystaniu technologii.
„Mamy kilka przemyśleń na przyszłość” – mówi. „W Snowflake szykuje się wiele rzeczy. W zależności od planu działania moglibyśmy wykorzystać jeszcze więcej ich technologii w naszym systemie CRM [customer relationship management] i dane transakcyjne. Ale Snowflake znajduje się w centrum naszej organizacji danych i stosu technologii. Jestem pewien, że możemy zwiększyć zakres.”
Dostarczanie inteligencji
Gallay zdaje sobie sprawę, że Etam chętnie wykorzystuje swoje zasoby danych. Choć jej pierwszy rok in situ skupiał się na podstawach, bardzo pragnie przejść do kolejnego etapu, który określa jako najważniejszą część strategii danych i który obejmuje trzy podstrumienie, z których pierwszym jest BI.
BI jest mniej seksowna niż sztuczna inteligencja i generatywna sztuczna inteligencja, ale niezbędna
Sophie Gallay, Etam
„To mniej seksowne niż sztuczna inteligencja generatywna sztuczna inteligencja, ale niezbędne” – mówi Gallay, zastanawiając się nad szumem wokół pojawiających się technologii. „Kluczem do sukcesu z danymi jest umożliwienie zespołom biznesowym prawidłowego monitorowania działalności. Ludzie mają tendencję do mieszania tych dwóch rzeczy. To, że masz dużo danych, nie oznacza, że koniecznie prawidłowo monitorujesz swoją firmę.
Zespół Gallaya buduje zintegrowany stos danych. Etam obsługuje Snowflake w Amazon Web Services. Oferta firmy obejmuje Oracle CRM, SAP do planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP), szereg narzędzi chmurowych Salesforce i technologię BI firmy Tableau. Jej zespół prowadzi projekty mające na celu udowodnienie wartości stosu danych, w tym ogólnofirmowego pulpitu nawigacyjnego BI zapewniającego 360-stopniowy widok trendów klientów.
„To, co robiliśmy przez ostatnie osiem miesięcy – a mamy przed sobą dwuletni plan działania – polega na współpracy z zespołami biznesowymi, aby zrozumieć kluczowe wskaźniki wydajności, które muszą monitorować, i zbudować platformę na skalować w ramach naszego narzędzia BI” – mówi.
„Współpracujemy ze wszystkimi działami, wszystkimi funkcjami i wszystkimi markami, więc możesz sobie wyobrazić, że to dużo pracy. Zaczniemy od nowa na nowym pulpicie nawigacyjnym w chmurze Tableau, a następnie stopniowo będziemy usuwać całą starszą infrastrukturę i narzędzia. Zaczynamy od nowa w zakresie BI w ramach transformacji danych. To ogromna praca.”
Optymalizacja wydajności
Drugi podnurt długoterminowej strategii firmy Gallay w zakresie danych koncentruje się na optymalizacji wydajności. „To plan działania na dwa–trzy lata i mamy wiele przypadków użycia” – mówi.
Gallay analizuje projekty mające na celu optymalizację każdego etapu łańcucha dostaw. Oprócz wykorzystania analityki danych do poprawy prognoz dotyczących uzupełnienia sklepów, jej zespół analizuje projekty dotyczące prognoz sprzedaży, prognoz popytu i nowych sposobów pomocy kupującym Etam w uzyskaniu odpowiednich ilości produktów spełniających wymagania klientów.
„Mam długą listę przypadków użycia. Mógłbym wymienić tuzin przypadków użycia po stronie operacyjnej i mamy to samo po stronie marketingowej. Zatem przebudowa naszej segmentacji, punktacja klientów i rekomendacje produktów – tego wszystkiego nie robiono wewnętrznie” – mówi, wyjaśniając, jak jej zespół poradzi sobie z wyzwaniami związanymi z optymalizacją wydajności.
„Wybór, którego musimy dokonać w ciągu najbliższych trzech lat, dotyczy tego, które części rozwinąć wewnętrznie, a które przekazać partnerom. Nigdy nie będę miał wystarczających zasobów, aby wszystko zbudować i zinternalizować, więc muszę rozważyć uzasadnienie tego, które części muszę zatrzymać w firmie, a które mogę wystawić na zewnątrz.
Gallay zastosuje podobnie przemyślane podejście do eksploracji sztucznej inteligencji, trzeciego podstrumienia jej strategii dotyczącej danych. Choć sztuczna inteligencja i generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) są jeszcze w początkach, twierdzi, że Etam musi opracować plan działania dla pojawiających się technologii, a Gallay uważnie analizuje kilka przypadków użycia.
„To, co próbuję zrobić wewnętrznie, to uniknąć ekscytacji zespołów biznesowych, które mogłyby całkiem łatwo pomyśleć, że generatywna sztuczna inteligencja sprawia, że wszystko jest niezwykle proste i nie potrzebujemy już BI i analityki danych” – mówi. „Oczywiście, że tak nie jest. Dlatego w tym planie działania próbuję wrócić do podstaw i pokazać, gdzie generatywna sztuczna inteligencja może mieć wpływ”.
Zwiększanie produktywności
Gallay stoi przed podobnym wyzwaniem, co inni liderzy w dziedzinie danych i technologii cyfrowych – jak w odpowiednim tempie przejść na sztuczną inteligencję i zrobić to bez pozostawiania firmy z poczuciem, że jej wymagania są ignorowane. Zamierza postępować ostrożnie.
„Nie zamierzamy na nowo pisać naszego planu działania dotyczącego generatywnej sztucznej inteligencji. Jestem jednak pewien, że mamy wiele wartości do znalezienia, szczególnie w zakresie przypadków użycia w obsłudze klienta i wsparciu IT. Przetestujemy kilka rzeczy w nadchodzącym roku, pomiędzy latem 2024 r. a latem 2025 r. Być może wtedy przeskalujemy kilka projektów. Ale nie narażamy się na zbyt dużą presję i nie stawiamy sobie celów, jak to ma miejsce w przypadku dwóch pierwszych podnurtów strategii.”
Gallay wyjaśnia, jak mogą zakończyć się te badania nad sztuczną inteligencją. Chociaż mogą istnieć mocne przypadki użycia dla zespołów zajmujących się handlem elektronicznym i marketingiem, spodziewa się, że pierwsze przypadki użycia będą skupiać się na zwiększaniu produktywności i efektywności zespołów obsługi klienta i IT. Wyjaśnia, w jaki sposób GenAI może pomóc specjalistom ds. technologii w Etam.
„Wyzwaniem dla nas jest to, że często mamy te same osoby zajmujące się transformacjami IT, zarządzającymi starszymi systemami i wspierającymi zespoły biznesowe. Kiedy całą tę pracę wykonuje jedna osoba, czas, jaki możemy przeznaczyć na transformację, ulega skróceniu” – mówi.
„Chcę ograniczyć elementy wsparcia z ich kalendarza, które mogą zajmować do 30% ich tygodnia, i zastąpić je czasem spędzonym na budowaniu nowych projektów. Jestem prawie pewien, że zasilenie generatywnego agenta konwersacyjnego AI naszą dokumentacją mogłoby, przy podstawowym interfejsie użytkownika, oznaczać, że moglibyśmy zaoszczędzić godziny w zespołach IT”.
XConn Technologies, lider innowacji w technologii Interconnect nowej generacji dla przyszłości obliczeń o wysokiej wydajności i aplikacji AI, ogłosił...
A Raport University of Edinburgh W laboratorium AI NHS zidentyfikowało „obiecujące korzyści finansowe i opieki nad pacjentem”, jednocześnie wskazując...
XConn Technologies, lider innowacji w technologii Interconnect nowej generacji dla przyszłości obliczeń o wysokiej wydajności i aplikacji AI, ogłosił dziś przełomową demonstrację dynamicznej...
Portfel Apple uruchomił obsługę cyfrowych identyfikatorów stanu, w tym prawa jazdy, już w 2022 roku. Tylko 10 lokalizacji Wspieraj tę funkcję, ale mogliśmy...
