CDO采访：法国零售商Etam集团IT负责人谈数据主导的数字化转型

Etam全球数据和客户IT总监Sophie Gallay自2023年初加入这家法国零售商以来一直很忙。Gallay抓住机会，加入了一家探索信息和洞察力的企业，忙于从建立数据主导变革的基础再到研究人工智能的潜力。 

她说：“几乎所有事情都要做，我们的起点相当低，这与你对零售商的期望是不同的。团队和执行委员会都期待着转型。所以，我觉得这是很理想的一步。”

Gallay曾经为包括埃森哲在内的知名企业提供过咨询服务，此前曾担任奢侈品零售集团LVM的数字和数据部门负责人，该集团旗下拥有Louis Vuitton、Bulgari和Dior等世界知名品牌。她希望在Etam等其他零售组织中磨练自己的数据领导技能。“我喜欢将我在LVMH和咨询行业学到的知识应用到一家规模较小的法国家族集团中。”

此外，Gallay知道，她加入的是一家渴望充分利用数据的企业。她说：“方向是明确的，高层希望推动这一转型，团队也在寻求改变。你需要做所有的事情，构建所有的东西，思考很多事情，来让一切变得更好。”

取得进展

Gallay很享受这个职位带来的机遇，但也认识到这个职位伴随着挑战。行业问题和更广泛的宏观经济问题意味着必须努力工作才能保持成功。

“这是一个挑战，因为在目前的市场形势下并不容易，通货膨胀率很高，所有成衣品牌都很难生存。我们面临着来自国际竞争对手的挑战，这些竞争对手没有和我们一样的局限性，他们可以提供低价。”

Gallay和她的高管同事必须发现新的市场机会——这时候数据就要发挥作用了。在2023年2月加入Etam之后，她开始了数据战略的第一个阶段，持续18个月。第一阶段将持续到2024年底，重点是实施Snowflake数据平台。Gallay的团队正在大步前进。

“这是成功的，因为我们在不到一年的时间内取得了重大进展，我们制定了数据战略和路线图，已经准备好了数据基础。考虑到我们在不到一年的时间内处理了RFP [提案请求]、选择了Snowflake并完成了实施过程，所以说我们已经取得了巨大的进展。”

一旦数据基础准备就绪，Gallay和她的团队将利用商业智能、优化性能并探索AI。新兴技术的炒作意味着数据负责人们要面临接受数字化转型的压力。然而，她认识到，数字领导者不能言过其实，交付不足，这一点很重要。

“我们已经规划了一些项目，因此从今年开始，我们就可以提供价值了，我们可以拥有更多的资源，也可以加快速度。如果我们将现在拥有的与以前相比，每个人都很兴奋，期待我们未来创造更多的价值。”

实施平台

Gallay说，Snowflake为Etam集团的数据战略奠定了基础，包括架构、工具和治理。她选择实施Snowflake而不是构建定制系统，因为Snowflake的云平台可以支持业务的转型计划。

“对于拥有集团数据平台的必要性，人们并没有真正的疑问。我们有一个传统的平台，这个平台不是为扩展分析而设计的。高层对这个平台的必要性没有任何疑问。真正的问题是，‘我们未来要走哪个方向？’”

“我们考虑过是否应该构建一个定制平台并直接利用云提供商，或者选择一种打包的方法和一个平台，这个平台几乎可以提供我们所需的一切，以及利用云功能。所以，这不是在Snowflake和另一个厂商之间做选择的问题。我们考虑了两个选项——而且非常清楚，因为Snowflake是打包数据平台方法的唯一代表。”

Etam集团继续改进他们对该平台的使用。Gallay表示，公司的长期目标可能是使用Snowflake作为枢纽来简化整个业务的数据流。目前，她专注于充分利用这项技术。

“我们对未来有一些考虑，Snowflake有很多事情要做。根据路线图，我们可以利用他们的更多技术来处理我们的CRM和交易数据。但Snowflake是我们数据组织和技术堆栈的核心。我相信我们可以扩大范围。”

提供智能

Gallay认识到，Etam集团渴望利用自己的数据资源。虽然她在职的第一年专注于基础工作，但她渴望推进到下一个阶段，她称之为数据战略中最重要的部分，其中包括三个分支，第一个分支是BI。

“BI没有AI和生成式AI那么有吸引力，但却必不可少，”Gallay在反思新兴技术的炒作时这样说道。“数据成功的关键，是让业务线团队能够正确把控业务，人们往往会混淆这两件事。仅仅因为你拥有大量数据，并不意味着你一定能正确把控你的业务。”

Gallay的团队正在构建一个集成的数据堆栈。Etam集团在选择在AWS上运行Snowflake。Etam集团的堆栈包括Oracle CRM、SAP ERP、一系列Salesforce基于云的工具和Tableau 的BI技术。她的团队正在开展各种项目来证明这个数据堆栈的价值，包括一个全公司范围的BI仪表板，用于360度查看客户趋势。

“我们面前有一个两年的路线图，过去八个月我们一直在做的事情就是和业务团队合作，了解他们需要监控的关键绩效指标，在我们的BI工具中构建一个大规模平台，”她说。

“我们正在与所有部门、所有职能部门和所有品牌合作，所以你可以想象这需要做很多的工作。我们将在Tableau云端的新仪表板上重新开始，然后逐步删除所有遗留基础设施和工具。我们将在BI上重新开始，这是我们数据转型的一部分。这是一项艰巨的工作。”

优化性能

Gallay长期数据战略的第二个分支是以性能优化为中心的。“这是一个两到三年的路线图，我们有很多用例，”她说。

她正在致力于优化供应链每个步骤的项目。除了使用数据科学来提高门店补货预测之后，她的团队还在研究销售预测、需求预测项目，以及帮助Etam寻找到一种新方法来获得符合顾客要求的、恰当数量的产品。

“我有一份长长的用例清单。我可以列出运营方面的十几个用例，营销方面也有很多用例。因此，重建我们的细分、客户评分和产品推荐——所有这些事情都不是内部完成的，”她解释了她的团队将如何应对性能优化挑战。

“未来三年，我们必须做出的选择是哪些部分是内部开发的，哪些部分是要外包给合作伙伴的。我永远没有足够的资源来构建和内部化所有内容，所以我必须考虑哪些部分需要保留在内部，哪些部分可以外包。”

Gallay将采取类似的方法探索人工智能，这是她的数据战略的第三个分支。虽然AI和生成式AI仍处于早期阶段，但她说，Etam集团必须针对新兴技术制定路线图——而她正在谨慎地研究一些用例。

“我试图在内部做的就是，避免业务团队过于兴奋，他们很容易认为生成式AI让一切变得非常简单，我们不再需要BI和数据科学了。显然，事实并非如此。所以，我试图在这个路线图中做的是回归基础，展示生成式人AI可以在哪些方面产生影响力。”

提高生产力

Gallay面临着与其他数据和数字领导者类似的挑战——如何以正确的速度进入AI领域，同时又不让企业感到自己的需求被忽视。她打算谨慎行事。

“我们不会重写生成式AI的路线图。但我相信，我们有很多价值可以发现，特别是在客户服务和IT支持的用例方面。我们将在2024年夏季至2025年夏季之间测试一些东西，然后我们可能会扩大一些项目。但我们不会给自己太大压力，也不会给自己设定目标，就像战略的前两个分支一样。”

Gallay解释了这些对AI的探索可能会如何取得成功。虽然电子商务和营销团队可能有很强的用例，但她预计，第一个用例将专注于提高客户和IT支持团队的生产力和效率。她解释了生成式AI将如何为Etam集团的技术专业人员提供帮助。

“我们面临的一个挑战是，我们经常让同一批人处理IT转型、管理遗留系统和支持业务团队。当你让一个人做所有的工作时，我们可以投入到转型上的时间就会减少，”她说。

“我希望减少他们日程安排中的支持工作，这些部分可能占到他们一周工作的30%，将其替换为构建新项目的时间。我非常确定，使用我们的文档为生成式AI对话代理提供支持，再加上一个基本的用户界面，我们就为IT团队节省下时间。”