Comment organiser son équipe data pour délivrer plus efficacement ses projets ?

Pour Emmanuel Martin-Chave, VP Data chez BlaBlaCar, le secret pour avoir une équipe data efficace réside dans la capacité à travailler pour et avec l’ensemble des autres métiers. Au travers de son expérience (50 personnes sous sa supervision), Emmanuel nous explique comment organiser une équipe data pour délivrer efficacement ses projets.

Quelles sont les erreurs fréquentes et à éviter quand on souhaite délivrer plus efficacement ses projets data ?

L’erreur n°1 est d’avoir une organisation monolithique. Les équipes data doivent s’adapter en permanence. Le contexte et les priorités évoluent sans cesse, des gens partent et d’autres arrivent, de nouvelles technologies font leur apparition. Tout ceci fait que l’organisation de l’équipe ne peut pas être statique. Au contraire, elle doit reposer sur la flexibilité, et il faut être capable de faire évoluer ses pratiques, ses process, ses frameworks en fonction des besoins du moment. En somme, la bonne question à se poser n’est pas « comment être efficace avec l’organisation que j’ai ? », mais plutôt « comment s’organiser pour être efficace ? »

Exemple : entre mon arrivée chez BlaBlaCar et aujourd’hui, j’ai connu 4 changements d’organisation de l’équipe data. Le premier mouvement était lié à la très forte croissance de l’entreprise. On recrutait de nombreux analystes data dans les équipes pays de façon à délivrer rapidement des analyses. Ensuite, on a évolué vers des organisations où les analystes étaient à nouveau centralisés, puis l’équipe Data s’est concentrée sur le Data Engineering et la Data Science ; les Data Analysts migrants à la Finance puis au Produit. Aujourd’hui, nous avons opté pour un modèle d’équipes pluridisciplinaires rattachées au VP Data, mais dédiées à des périmètres fonctionnels.

La deuxième erreur fréquente est de penser que la data est différente du software development et du product management, et donc de croire que leurs méthodes ne fonctionnent pas en data.

Justement, tu t’inspires du software development. Pourquoi ?

Il y a plusieurs raisons :

1/Cela fonctionne et c’est prouvé. Le couple software engineering & product management existe depuis 15 ans. Toutes les boîtes de la tech ont utilisé ces méthodologies et ont en fait des principes de base. Alors pourquoi faire autrement ?

2/Une équipe data ne peut pas fonctionner en s’isolant des autres équipes métiers. Elle est obligée de collaborer avec l’équipe product management, l’équipe software development. Partager les mêmes manières de travailler et créer des synergies est essentiel pour fluidifier les échanges.

Exemple : si l’équipe product établit sa roadmap trimestrielle et que l’équipe data n’en a pas ou en a une mais à une fréquence différente, cela crée de la friction.

3/Les équipes data ont la pression pour délivrer des choses rapidement et sont donc adeptes du 80/20. Mais adopter ce paradigme de travail sur le long terme est risqué : il génère rapidement de la dette technique. S’inspirer du software development les force à adopter un état d’esprit qui permet d’optimiser les choses sur le long terme.

Exemple : l’équipe data de BlaBlaCar fournit un entrepôt de données pour réaliser des calculs et délivrer des métriques d’activités aux clients internes. La gestion de cet entrepôt était un problème, car la donnée n’était pas à jour et il y avait des bugs. Corriger tout cela prenait du temps, nous étions alors en retard sur nos projets. Mais en appliquant les bonnes méthodes software, on a vu une amélioration. On arrive à fournir une donnée à jour plusieurs heures plus tôt qu’auparavant, on est capable de diagnostiquer des problèmes en quelques heures qui nous prenaient plusieurs mois à découvrir, et nos estimations de temps de réalisation de nos projets sont plus justes.

Dans sa formation « Data Leadership : Manager ses data products », notre trainer Emmanuel Martin-Chave, VP Data chez BlaBlaCar, vous partage ses bonnes pratiques pour concevoir et délivrer efficacement ses projets data. Pour vous inscrire, c’est par ici !