Piquez une tête dans notre lac d’informations
Evert
Team manager Data et Informations
Colruyt Group caresse l’ambition de devenir leader dans la gestion des données et des informations. Dans cette perspective, j’ai lancé une initiative d’envergure avec mon équipe pour améliorer la fiabilité et l’accessibilité des données et des informations à tous les niveaux du groupe. Les étapes cruciales à cet égard ont été la création de deux centres de connaissances et la mise en place d’un « réservoir de données » à la pointe de la technologie.
« Notre objectif est d’améliorer la fiabilité et l’accessibilité des données et des informations à tous les niveaux de Colruyt Group. »
Les centres de connaissances
Le premier centre de connaissances est spécialisé dans la collecte, le stockage, la gestion et la livraison de données. Le second a pour mission de transformer ces données en informations significatives desquelles nous pourrons plus tard tirer des idées. Nous avons déjà beaucoup appris sur l’adéquation des outils, des méthodes et des processus, mais aussi sur la manière d’optimiser la coopération des collaborateurs dans leurs différents rôles et de faire fructifier leurs échanges. Cela sera utile lors du démarrage d’autres réseaux d’information.
« Warehouse » devient « lake »
L’information dont Colruyt Group dispose aujourd’hui peut engendrer encore plus de valeur ajoutée et ouvrir de grandes perspectives. Dans une grande organisation comme la nôtre, il y a beaucoup de données à collecter. Et nous pouvons en tirer des informations utiles, pour mieux servir nos clients et créer de nouveaux services. Pensez simplement à la carte client Xtra. C’est pratique pour le client, mais aussi pour nos enseignes qui peuvent échanger des informations clients.
Afin de stocker nos données de manière encore plus efficace et de les rendre facilement accessibles, nous construisons actuellement pour Colruyt Group un data lake (lac de données) à la pointe de la technologie. L’avantage par rapport au data warehouse (entrepôt de données) en usage jusqu’à présent, c’est que, dans un data lake, grâce à leur structuration et à leur enrichissement, les informations ne se perdent pas. Ce qui demande aussi beaucoup de travail. Le but est de transformer nos data warehouse et data lake en une sorte de data reservoir (réservoir de données) à partir duquel nos data scientists pourront distiller toutes les informations nécessaires.
Lorsque nous collectons des données, nous respectons toujours la vie privée des clients. Ces dernières années, nous avons affiné davantage nos processus ainsi que nos systèmes et nous avons créé des outils qui placent les clients aux commandes des données que nous conservons à leur sujet. Cette approche transparente est largement appréciée. Elle est également un moyen de nous différencier dans la durée.