Интервью CDO: Софи Галлей, директор по глобальным данным и информационным технологиям для клиентов, Etam
Софи Галлай, директор по глобальным данным и информационным технологиям для клиентов в Etam, была занята с тех пор, как присоединилась к французскому ритейлеру в начале 2023 года. Галлай воспользовалась этой возможностью: от создания основ для изменений на основе данных до исследования потенциала искусственного интеллекта (ИИ). присоединиться к бизнесу, изучающему информацию и понимание.
«Там было практически все, что нужно было сделать», — говорит она. «Мы начинали с довольно низкой точки по сравнению с тем, что можно было бы ожидать от розничного продавца. Команды и исполнительный комитет ожидали трансформации. Поэтому я почувствовал, что это идеальная установка».
Галлай имеет опыт консультирования с такими известными компаниями, как Accenture, а ранее он возглавлял подразделение цифровых технологий и данных в конгломерате розничной торговли предметами роскоши LVMH, которому принадлежат такие всемирно известные бренды, как Louis Vuitton, Bulgari и Dior. Она хотела отточить свои навыки управления данными в другой розничной организации, такой как Etam. «Мне понравилось, как я могу применить то, чему научилась в LVMH и консалтинговой индустрии, к небольшой французской семейной группе», — говорит она.
Кроме того, Галлай знала, что вступает в компанию, стремящуюся максимально эффективно использовать данные. «Существует сильное направление», — говорит она. «Люди наверху хотят ускорить эту трансформацию, и команды тоже ищут перемен. У вас есть все, что нужно сделать, все, что нужно построить, и есть о чем подумать, чтобы улучшить ситуацию».
Галлай наслаждается возможностями, которые дает ее роль в Etam, но признает, что эта должность сопряжена с трудностями. Проблемы отрасли и более широкие макроэкономические проблемы означают, что компании приходится усердно работать, чтобы оставаться успешной.
«Это сложная задача, потому что рынок сейчас непрост», — говорит она. «Здесь высокая инфляция, и всем брендам готовой одежды приходится тяжело. Нам бросают вызов международные игроки, у которых нет таких ограничений и которые могут предложить низкие цены».
Галлай и ее коллеги-руководители должны раскрыть новые рыночные возможности — и именно здесь на помощь приходят данные. Присоединившись к Etam в феврале 2023 года, она приступила к первому 18-месячному этапу своей стратегии обработки данных. Этот первый этап продлится до конца 2024 года и будет посвящен внедрению платформы данных Snowflake. Команда Галлая уже делает большие шаги вперед.
«Мы добились большого прогресса, если учесть, что мы разобрались с запросом предложений, выбором Snowflake и процессом реализации менее чем за год»
Софи Галлай, Этам
«Это успех, потому что менее чем за год мы добились значительного прогресса», — говорит она. «Мы написали стратегию обработки данных и дорожную карту. У нас есть подготовленные базы данных. Мы добились большого прогресса, если учесть, что мы разобрались с запросом предложений. [request for proposal]выбор Снежинки и процесс внедрения менее чем за год».
Как только основы данных будут готовы, Галлай и ее команда начнут использовать бизнес-аналитику (BI), оптимизировать производительность и исследовать искусственный интеллект. Шумиха вокруг новых технологий означает, что руководители данных сталкиваются с необходимостью принять цифровую трансформацию. Однако она признает, что важно, чтобы цифровые лидеры не давали слишком много обещаний и не выполняли их недостаточно.
«У нас уже запланировано несколько проектов, поэтому мы сможем добиться успеха уже в этом году», — говорит она. «У нас могло бы быть больше ресурсов, и мы могли бы двигаться быстрее. Но если мы сравним то, что имеем сейчас, с тем, что было раньше, все будут в восторге и с нетерпением ждут той ценности, которую мы создадим».
Реализация платформы
Галлай говорит, что Snowflake дает Etam основу для общегрупповой стратегии обработки данных для архитектуры, инструментов и управления. Она предпочла внедрить Snowflake, а не создавать специальную систему, поскольку ее облачная платформа поддерживает планы трансформации бизнеса.
«Не было реального вопроса о необходимости наличия групповой платформы данных. У нас была устаревшая платформа, не предназначенная для масштабирования аналитики. На высшем уровне не было вопроса о необходимости этой платформы. Реальный вопрос заключался в следующем: «Каким направлением мы собираемся следовать?», — говорит она.
«Мы подумали, следует ли нам создать собственную платформу и напрямую использовать поставщика облачных услуг или выбрать комплексный подход и одну платформу, которая предоставляет практически все, что нам нужно, и использует возможности облака. Итак, это был не случай противостояния Снежинки другому актеру. Мы рассматривали два варианта, и это было совершенно очевидно, потому что Snowflake был единственным представителем подхода на основе платформы упакованных данных».
Etam продолжает совершенствовать использование платформы. Галлай говорит, что долгосрочной целью компании может стать использование Snowflake в качестве хаба для упрощения потоков данных в рамках бизнеса. На данный момент она сосредоточена на том, чтобы максимально эффективно использовать технологии.
«У нас есть несколько соображений на будущее», — говорит она. «Снежинку ждет много чего. В зависимости от плана действий мы могли бы использовать еще больше их технологий для нашей CRM. [customer relationship management] и транзакционные данные. Но Snowflake находится в центре нашей организации данных и стека технологий. Я уверен, что мы сможем расширить масштабы».
Предоставление разведки
Галлай признает, что Etam стремится использовать свои ресурсы данных. Хотя ее первый год работы на месте был сосредоточен на основах, она стремится перейти к следующему этапу, который она называет наиболее важной частью стратегии обработки данных и который включает три подпотока, первым из которых является BI.
BI менее привлекателен, чем ИИ и генеративный ИИ, но он необходим
Софи Галлай, Этам
«Это менее привлекательно, чем искусственный интеллект и генеративный искусственный интеллект, но он необходим», — говорит Галлай, размышляя об ажиотаже вокруг новых технологий. «Ключом к успеху в работе с данными является предоставление отраслевым командам возможности правильно отслеживать бизнес. Люди склонны путать эти две вещи. Тот факт, что у вас много данных, не означает, что вы обязательно правильно отслеживаете свой бизнес».
Команда Галлая создает интегрированный стек данных. Etam запускает Snowflake на Amazon Web Services. В пакет компании входят Oracle CRM, SAP Enterprise Resource Planning (ERP), ряд облачных инструментов Salesforce и технология BI Tableau. Ее команда реализует проекты, чтобы доказать ценность своего стека данных, включая BI-панель для всей компании, позволяющую получить 360-градусное представление о тенденциях клиентов.
«То, что мы делали в течение последних восьми месяцев – и перед нами стоит двухлетняя дорожная карта – это работа с бизнес-командами, чтобы понять ключевые показатели эффективности, которые им необходимо отслеживать, и построить платформу на масштабируйтесь с помощью нашего инструмента бизнес-аналитики», — говорит она.
«Мы работаем со всеми подразделениями, всеми функциями и всеми брендами, так что можете себе представить, что это очень большая работа. Мы начнем с новой панели управления в облаке Tableau, а затем постепенно удалим всю устаревшую инфраструктуру и инструменты. Мы начинаем заново использовать BI в рамках преобразования данных. Это огромная работа».
Оптимизация производительности
Второе направление долгосрочной стратегии работы с данными Галлая сосредоточено на оптимизации производительности. «Это план на два-три года, и у нас есть много вариантов использования», — говорит она.
Галлай рассматривает проекты по оптимизации каждого этапа цепочки поставок. Помимо использования науки о данных для улучшения прогнозов пополнения магазинов, ее команда рассматривает проекты по прогнозированию продаж, прогнозам спроса и новым способам помочь покупателям Etam получить нужное количество продуктов, отвечающих требованиям клиентов.
«У меня есть длинный список вариантов использования. Я мог бы перечислить дюжину вариантов использования с операционной стороны, и то же самое у нас есть с маркетинговой стороны. Таким образом, перестройка нашей сегментации, оценка клиентов и рекомендации по продуктам — все эти вещи не делались внутри компании», — говорит она, объясняя, как ее команда будет решать проблемы оптимизации производительности.
«Выбор, который нам предстоит сделать в течение следующих трех лет, заключается в том, какие части развивать внутри компании, а какие — передать партнерам. У меня никогда не будет достаточно ресурсов, чтобы построить и усвоить все, поэтому я должен обдумать обоснование того, какие части мне нужно оставить внутри компании, а какие части я могу вывести на внешний рынок».
Галлай будет использовать аналогичный продуманный подход к исследованиям ИИ, третьему направлению ее стратегии обработки данных. Хотя развитие искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта (GenAI) еще только начинается, она говорит, что Etam должна разработать дорожную карту для новых технологий, а Галлай тщательно прорабатывает несколько вариантов использования.
«То, что я пытаюсь сделать внутри компании, — это избежать волнения бизнес-команд, которые могут легко подумать, что генеративный ИИ делает все очень простым, и нам больше не нужны BI и наука о данных», — говорит она. «Очевидно, что это не так. Итак, в этой дорожной карте я пытаюсь вернуться к основам и показать, где генеративный ИИ может оказать влияние».
Повышение производительности
Галлай сталкивается с такой же проблемой, как и другие лидеры в области обработки данных и цифровых технологий: как перейти в правильном темпе к искусственному интеллекту и сделать это, не создавая у бизнеса ощущения, будто его требования игнорируются. Она намерена двигаться вперед с осторожностью.
«Мы не собираемся переписывать нашу дорожную карту для генеративного ИИ. Но я уверен, что нам есть что найти, особенно в сфере обслуживания клиентов и ИТ-поддержки. Мы протестируем кое-что в следующем году, между летом 2024 и летом 2025 года. Затем, возможно, масштабируем несколько проектов. Но мы не подвергаем себя слишком сильному давлению и не ставим себе целей, как в случае с первыми двумя направлениями стратегии».
Галлай объясняет, чем могут обернуться эти исследования в области искусственного интеллекта. Хотя могут быть хорошие варианты использования для групп электронной коммерции и маркетинга, она ожидает, что первые варианты использования будут сосредоточены на повышении производительности и эффективности групп поддержки клиентов и ИТ. Она объясняет, как GenAI может помочь поддержать технических специалистов Etam.
«Одна из проблем для нас заключается в том, что у нас часто одни и те же люди занимаются трансформацией ИТ, управлением устаревшими системами и поддержкой бизнес-команд. Когда всю эту работу выполняет один человек, время, которое мы можем уделить трансформации, сокращается», — говорит она.
«Я хочу сократить часть поддержки из их календаря, которая может составлять до 30% их недели, и заменить ее временем, потраченным на создание новых проектов. Я почти уверен, что оснащение генеративного диалогового агента искусственного интеллекта нашей документацией и базовым пользовательским интерфейсом может означать, что мы сможем сэкономить часы в ИТ-командах».
