Fabrice Henry, sócio-gerente Artefact , moderou o debate. Entre os participantes estavam Johan Picard, líder da área Data para a região EMEA do Google; Jean-Noel Lucas, diretor Data da L’Oréal; Brice Miranda, vice-diretor Data, AI automação da Orange; e Jean Christophe Brun, presidente e fundador da Univers Data.
Como data pode enfrentar os desafios da data centralizada e contribuir para data melhor data por parte da equipe operacional? Esse foi o tema central do terceiro Data Artefact, onde executivos de destaque com vasta experiência em data para compartilhar suas opiniões e exemplos concretos sobre o que é data , como ela está sendo implementada em suas empresas e quais são as perspectivas que ela oferece para o futuro.
Primeiro, uma breve recapitulação sobre quem, o quê e por quê do data : o conceito foi idealizado por Zhamak Dehghani, da ThoughtWorks, como uma forma de melhorar data e simplificar a organização em data centralizadas e monolíticas. A explosão de data a pandemia da COVID-19 acentuou essas necessidades, e data evoluiu de um conceito para um modelo de arquitetura distribuída, com o objetivo de tornar data por todos em toda a organização.
Como eliminar o gargalo de quedata são apenasdata data ”?
Johan Picard , do Google tem algumas ideias: “Parte disso tem a ver com data simples data . Durante vinte anos, as empresas criaram e centralizaram seus data plataformas, data e data . Foi isso que lhes permitiu explorar seus data. Mas os domínios tiveram que esperar na fila para acessar esses data, causando atrasos e gargalos.
“Alguns chegaram ao ponto de criar seus próprios departamentos paralelos de TI, pois as equipes de TI entendem a tecnologia, mas não a qualidade dos data. E o inverso é verdadeiro para a área de negócios. Mas agora, com a cloud, as tecnologias estão evoluindo e permitindo data sejam descentralizados para as áreas de negócios. É importante lembrar que essa é uma abordagem inspiradora. Cada empresa é diferente e deve buscar a descentralização à sua maneira, levando em conta seu próprio contexto, ritmo e ambições.”
Na Orange, Brice Miranda viveu esse fenômeno de data e fragmentação data . “Nossa data histórica não era orientada para o autoatendimento, então muitas de nossas equipes criaram suas próprias data ; acabamos ficando com entre 40 e 60.” A operadora construiu uma plataforma para atender às suas equipes de domínio com o Google Cloud . “E agora, estamos entrando na lógica da data ”.
Antes de fundar sua empresa no final deste ano, Jean-Christophe Brun era diretor de tecnologia da Carrefour. “Em 2015, sabíamos que precisávamos transformar nossa visão sobre data, para centrar nossa atividade de varejo em torno data. Até 2018, estávamos construindo uma plataforma local para nos tornarmos mais data. E, em 2018, nos tornamos parceiros do Google para fazer mais com algoritmos. Mesmo antes de conhecermos o conceito de data , nosso objetivo era multiplicar os usos comerciais. O que eu gosto na data é que ela nos permite formalizar coisas que não tínhamos padronizado, para dar voz aos princípios.”
Jean-Noel Lucas na L’Oréal iniciou o mesmo processo há três anos. Jean-Paul Agon, então CEO, definiu o rumo: ser o líder em tecnologia de beleza. Para isso, precisávamos organizar os data e quebrar os silos funcionais; identificar data , chegar a um acordo sobre uma linguagem comum e estruturar os data, a fim de construir um sistema de referência global. E isso exigiu recursos: “É preciso ganhar tempo para data os data . Avaliamos o atraso na governança (dois ou três anos) e estimamos os recursos necessários para gerenciar a empresa em torno dos data. Dedicamos uma equipe de 100 pessoas para preparar os data. Trouxemos novas competências para o grupo. Também fazemos um trabalho constante de divulgação para manter o orçamento que nos permite realizar esse esforço. Porque os L’Oréaliens não são conceituais. Temos que traduzir o conceito em termos concretos”.
A L’Oréal lista 50 casos de uso que aproveitam data dos produtos. Desde a gestão do portfólio de produtos até a otimização da distribuição e a gestão de estoques. “Com uma estratégia data produto’, data distribuídos para as diferentes áreas e sua preparação é confiada aos especialistas de cada marca, o que resolve o problema dos gargalos”, conclui Jean-Noel.
Como é possível democratizar data em grande escala na empresa?
Embora a Orange disponha de um data para consultoria e do Collibra para pesquisar os data, isso não é suficiente: “Quando fazemos data , acabamos com duplicatas, o que gera problemas. Se você perguntar sobre o equipamento de banda larga dos clientes, receberá 800 respostas diferentes”. O cliente possui serviço fixo, móvel ou de fibra? A ferramenta não sabe. O cliente deu seu consentimento? Também não sabemos isso. Não existe uma única fonte de verdade ou data se possa confiar. Como resultado, estão sendo realizados POCs sobre essas questões (“O que é um cliente da Orange?” “O que é permissão?”).
A Orange está um pouco à frente da L’Oréal, onde 40% dos data disponíveis na cloud. “Como pré-requisito, data estar disponíveis e ser localizáveis”, diz Jean-Noel. “Precisamos dar o último passo na inteligência de negócios. Em seguida, precisamos avançar nos domínios da cadeia data , tendo data como um critério de desempenho (KPI), para nos aproximarmos dos casos de uso nos negócios. Por trás disso está o desafio data : fazer com que as pessoas adotem soluções mais padronizadas e percebam o valor real.”
“No Carrefour, optamos por atribuir essa responsabilidade aos nossos proprietários data ”, explica Jean-Christophe. “Eles compreendem o uso dos data garantem sua divulgação:Data devem ser utilizados. Os proprietários Data devem estar interessados no uso de seus produtos.’ No passado, o departamento de inteligência de negócios reportava aos domínios. Mas agora, são os próprios domínios que fazem isso, com o apoio da BI. Sessenta por cento das pessoas treinadas pelo Carrefour em data dos domínios.”
Como os casos de uso podem ser industrializados com sucesso?
É um processo de vaivém, explica Johan Picard, entre a análise e as operações: “Os data subir para a análise e voltar para as operações. No passado, os bancos de dados não conseguiam integrar a análise, por isso criamos o data . No novo paradigma, estamos mais próximos das data e temos uma melhor compreensão delas. Como resultado, não precisamos mais separar as operações da análise. Alguns de nossos clientes colocaram ambas as áreas no mesmo patamar. Especialistas da SAP trabalham lado a lado com data . Brice Miranda concorda e acrescenta: “Temos que eliminar as antigas fronteiras entre análise e operações e ir até a fonte.”
Para Jean-Noel Lucas, “a equipe operacional deve compreender em quais data baseia (refletindo sobre seus processos) e se empenhar em melhorar data ”. Por exemplo, para abastecer as lojas e gerenciar melhor o estoque, a L’Oréal adicionou uma camada ao PCM. “Queremos ‘API-zar’ nossos sistemas.” A L’Oréal tem trabalhado extensivamente com data de produtos data disponibilizar uma visão 360° aos varejistas e consumidores. Para gerenciar melhor sua cadeia de suprimentos, a L’Oréal precisa segmentar melhor seus catálogos. E a nova organização permite ser mais reativa, fazendo pedidos de produção semanalmente, quando a demanda aumenta.
A Carrefour foi mais longe na integração entre análise de dados e operações: neste novo cenário, a análise de dados torna-se uma ferramenta operacional em tempo real, com o mesmo nível de serviço que as operações. “A ficha do produto deve registrar todos data, incluindo os números de vendas. Isso permite calcular índices de substituição entre produtos, caso algum esteja em falta. Isso era impensável há três anos”, conclui Jean-Christophe.
