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Démocratisation de la Data : Joue la comme Airbnb !


Martin Villers

le 11/12/2017
aucun commentaire

Chez Uptilab, nous sommes convaincus d’une chose : dans un futur très proche, les entreprises devront être data-driven pour connaître le succès. Et le chemin pour y parvenir passe forcément par une démocratisation de la data au sein des organisations.

Comme nous l’avons écrit dans un précédent article “Au fait, ça veut dire quoi être data-driven ?”, l’intégration de la data dans les processus décisionnels des entreprises est encore très peu démocratisée.

La raison à cela ? La data seule, à l’instar de n’importe quelle matière première, n’est d’aucune utilité… Imaginez qu’on vous apporte un baril pétrole brut, votre réaction ressemblerait sûrement à la mienne : “Ah merci mec, c’est super sympa… Mais qu’est-ce que tu veux que je fasse de ce foutu baril ? J’ai pas de lampe à pétrole, j’ai pas de raffinerie portative, et le générateur c’était un peu bruyant dans mon appart, je suis branché au réseau électrique maintenant…”.

Bref… Pour exploiter correctement la data, et donc en tirer des enseignements pertinents, vous avez besoin de 3 éléments :

> Une culture d’entreprise favorable : la volonté de rendre les données, et donc les informations, facilement accessibles pour l’ensemble de l’organisation,

> Des outils adaptés : pour gestion de la collecte de la data, la visualisation et le partage ;

> Un savoir-faire spécifique : Où trouver les KPIs pertinents et comment les interpréter.

Et dans ce nouvel environnement économique, où la digitalisation des pratiques est devenue un facteur clé de succès, certaines organisations se démarquent. Airbnb est l’une d’entre elles.

Pour une startup comme Reeport, Airbnb est une source d’inspiration évidente : des outils développés en interne (Airpal, Superset, Dataportal), une équipe Data Science qui ne compte pas moins de 100 personnes et une Data University interne développée autour d’une conviction forte : “Chaque employé doit être en mesure de prendre des décisions appuyées sur la donnée”.

C’est la raison pour laquelle nous avons demandé à Jeff Feng, Product Lead Data chez Airbnb, s’il voulait bien partager avec nous quelques sages conseils ainsi quelques éléments clé de la démocratisation de la data chez Airbnb. Et devinez quoi ? Il a accepté, et de bon cœur s’il vous plait !

Et comme nous aussi chez Uptilab, on est hyper “open-minded” et surtout très cools, nous avons décidé de vous partager cet échange pour le moins instructif.

 

Interview de Jeff Feng menée par Etienne Gautheron, Responsable Go-to-Market de Reeport :

E G : “Pourquoi Airbnb investit-il autant dans la démocratisation de la data ?

J F : La première raison à cela est qu’en réalité, Airbnb est un produit très complexe.

Tout d’abord, il s’agit d’une marketplace double, avec d’un côté les hébergeurs et de l’autre les voyageurs, donc avec des profils très variés. Ensuite, nous avons un long tunnel de conversion : plusieurs touches sur différents devices, les utilisateurs n’ont pas forcément besoin de se connecter à un compte, et quand ils planifient un voyage, il faut un certain temps pour que le premier contact se transforme en conversion, en l’occurrence en réservation. Enfin, il faut ajouter à tout ceci que nous lançons plus de 2500 expérimentations par an, soit une moyenne de 50 par semaine.

La seconde raison de cet investissement massif dans la démocratisation de la data est que, cette façon de voir les choses est inscrite dans l’ADN d’Airbnb : d’une part, nous pensons qu’il vaut mieux développer soi-même ses outils plutôt que de les acheter. D’autre part, nous sommes adeptes de la culture du partage et de l’open source : nous aimons mettre à disposition de chacun ce que nous construisons.

Enfin, dernière raison mais non des moindres : nous avons le soutien total de notre hiérarchie. Nous, la team Data Science, avons été mis au défi par notre direction de trouver la meilleure façon de partager nos connaissances hors de notre cercle d’experts, de les diffuser auprès de l’ensemble des équipes Airbnb.

E G : D’où la Data University, c’est bien ça ?

J F : Tout à fait, c’est comme ça que l’idée de la Data University est née. Enfin… nous sommes partis d’un double constat : d’un côté, nous avions une équipe Data Science & Engineering avec une très bonne connaissance et un excellent savoir-faire data ; de l’autre, de nombreuses équipes Airbnb qui avaient quelques difficultés pour utiliser les données disponibles de manière vraiment efficace.

Nous nous sommes rendu compte que les employés n’étaient tout simplement pas assez formés aux outils que nous avions construits et mis à leur disposition. Dès qu’ils ne trouvaient pas l’information recherchée, leur seule solution était de partir en quête de LA personne de l’organisation qui pouvait les aider.

Par conséquent, la Team Data Science passait énormément de temps à réaliser des analyses ad hoc pour ses collègues, plutôt que de se concentrer sur son coeur de métier : les analyses inférentielles et le machine learning.

 

DÉMOCRATISATION DE LA DATA = CULTURE DU PARTAGE + OUTILS ADAPTÉS + KPIs PERTINENTS

Grâce à la Data University, les équipes non spécialisées dans les data sciences ont pu se former, monter en compétence et ainsi trouver par elles-mêmes les réponses à leurs questions, tandis que les data scientists ont pu se concentrer sur les analyses stratégiques.

E G : Quelle est selon toi l’action la plus impactante sur la démocratisation de la data chez Airbnb ?

J F : Sans hésiter la Data University ! Grâce à nos outils nous mesurons l’impact de nos initiatives en suivant le nombre de « Weekly Active Users » (WAU).Idéalement, nous aimerions que nos OKR (Objectives and Key Results) soient mesurés par le nombre de bonnes décisions prises [rires] mais, pour l’instant, le meilleur indicateur que nous ayons trouvé est le WAU de l’ensemble des outils data.

Nous avons constaté une grande différence entre avant et après le lancement de la Data University. Après, si je fais cette même analyse d’un point de vue outil, le Dataportal a eu un réel impact sur la démocratisation de la donnée au sein d’Airbnb.

E G : Comment ça ?

J F : A l’échelle de la compagnie, différentes personnes ont différents types de données. La question est donc, comment va-t-on faire en sorte que ces data ne restent pas enfermées dans leurs silos ? Dataportal est un moteur de recherche pour la donnée. Il rassemble l’ensemble de nos outils afin que toutes les données soient consultables par tous chez Airbnb.

E G : Vraiment ? Tout le monde ?

J F : Oui, tout le monde.

E G : Vous avez un ensemble d’outils interconnectés, vous formez tous vos employés sur leur utilisation… Quand tu me parles d’Airbnb, j’ai l’impression que tu me décris de la paradis de la data analyse. Mais entre nous, vous rencontrez bien des obstacles qui vous empêchent d’aller plus loin dans la démocratisation de la donnée ?

J F : L’obstacle numéro 1 reste de former les personnes sur l’utilisation de SQL, Superset, etc… et les rendre autonomes.

E G : Au vu de tes connaissances et de ton expérience, que conseillerais-tu à une entreprise qui n’a ni la culture, ni les ressources d’Airbnb ?

J F : Qui dit entreprise traditionnelle dit également infrastructures traditionnelles, et donc des ensembles de données non structurés répartis dans différents silos de datas.

La première étape serait donc de travailler sur une interface unique centralisée ainsi que des infrastructures data modernes.

Ensuite, la seconde étape serait de changer la culture de l’entreprise en cherchant sans arrêt à répondre à cette question : “Comment puis-je aider mes employés non spécialisés dans la donnée à formuler leurs questions en termes de data et les doter des connaissances nécessaires pour utiliser et analyser les données de mon entreprise ?”.

 

Retrouvez cette interview en version originale sur Reeport.io

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