Etam全球數據和客戶IT總監Sophie Gallay自2023年初加入這家法國零售商以來一直很忙。Gallay抓住機會，加入了一家探索資訊和洞察力的企業，忙於從建立數據主導變革的基礎再到研究人工智慧的潛力。
她說：「幾乎所有事情都要做，我們的起點相當低，這與你對零售商的期望是不同的。團隊和執行委員會都期待著轉型。所以，我覺得這是很理想的一步。」
Gallay曾經為包括埃森哲在內的知名企業提供過諮詢服務，此前曾擔任奢侈品零售集團LVM的數字和數據部門負責人，該集團旗下擁有Louis Vuitton、Bulgari和Dior等世界知名品牌。她希望在Etam等其他零售組織中磨練自己的數據領導技能。「我喜歡將我在LVMH和諮詢行業學到的知識應用到一家規模較小的法國家族集團中。」
此外，Gallay知道，她加入的是一家渴望充分利用數據的企業。她說：「方向是明確的，高層希望推動這一轉型，團隊也在尋求改變。你需要做所有的事情，構建所有的東西，思考很多事情，來讓一切變得更好。」
取得進展
Gallay很享受這個職位帶來的機遇，但也認識到這個職位伴隨著挑戰。行業問題和更廣泛的宏觀經濟問題意味著必須努力工作才能保持成功。
「這是一個挑戰，因為在目前的市場形勢下並不容易，通貨膨脹率很高，所有成衣品牌都很難生存。我們面臨著來自國際競爭對手的挑戰，這些競爭對手沒有和我們一樣的局限性，他們可以提供低價。」
Gallay和她的高管同事必須發現新的市場機會——這時候數據就要發揮作用了。在2023年2月加入Etam之後，她開始了數據戰略的第一個階段，持續18個月。第一階段將持續到2024年底，重點是實施Snowflake數據平台。Gallay的團隊正在大步前進。
「這是成功的，因為我們在不到一年的時間內取得了重大進展，我們制定了數據戰略和路線圖，已經準備好了數據基礎。考慮到我們在不到一年的時間內處理了RFP [提案請求]、選擇了Snowflake並完成了實施過程，所以說我們已經取得了巨大的進展。」
一旦數據基礎準備就緒，Gallay和她的團隊將利用商業智能、優化性能並探索AI。新興技術的炒作意味著數據負責人們要面臨接受數字化轉型的壓力。然而，她認識到，數字領導者不能言過其實，交付不足，這一點很重要。
「我們已經規劃了一些項目，因此從今年開始，我們就可以提供價值了，我們可以擁有更多的資源，也可以加快速度。如果我們將現在擁有的與以前相比，每個人都很興奮，期待我們未來創造更多的價值。」
實施平台
Gallay說，Snowflake為Etam集團的數據戰略奠定了基礎，包括架構、工具和治理。她選擇實施Snowflake而不是構建定製系統，因為Snowflake的雲平台可以支持業務的轉型計劃。
「對於擁有集團數據平台的必要性，人們並沒有真正的疑問。我們有一個傳統的平台，這個平台不是為擴展分析而設計的。高層對這個平台的必要性沒有任何疑問。真正的問題是，『我們未來要走哪個方向？』」
「我們考慮過是否應該構建一個定製平台並直接利用雲提供商，或者選擇一種打包的方法和一個平台，這個平台幾乎可以提供我們所需的一切，以及利用雲功能。所以，這不是在Snowflake和另一個廠商之間做選擇的問題。我們考慮了兩個選項——而且非常清楚，因為Snowflake是打包數據平台方法的唯一代表。」
Etam集團繼續改進他們對該平台的使用。Gallay表示，公司的長期目標可能是使用Snowflake作為樞紐來簡化整個業務的數據流。目前，她專注於充分利用這項技術。
「我們對未來有一些考慮，Snowflake有很多事情要做。根據路線圖，我們可以利用他們的更多技術來處理我們的CRM和交易數據。但Snowflake是我們數據組織和技術堆棧的核心。我相信我們可以擴大範圍。」
提供智能
Gallay認識到，Etam集團渴望利用自己的數據資源。雖然她在職的第一年專注於基礎工作，但她渴望推進到下一個階段，她稱之為數據戰略中最重要的部分，其中包括三個分支，第一個分支是BI。
「BI沒有AI和生成式AI那麼有吸引力，但卻必不可少，」Gallay在反思新興技術的炒作時這樣說道。「數據成功的關鍵，是讓業務線團隊能夠正確把控業務，人們往往會混淆這兩件事。僅僅因為你擁有大量數據，並不意味著你一定能正確把控你的業務。」
Gallay的團隊正在構建一個集成的數據堆棧。Etam集團在選擇在AWS上運行Snowflake。Etam集團的堆棧包括Oracle CRM、SAP ERP、一系列Salesforce基於雲的工具和Tableau 的BI技術。她的團隊正在開展各種項目來證明這個數據堆棧的價值，包括一個全公司範圍的BI儀錶板，用於360度查看客戶趨勢。
「我們面前有一個兩年的路線圖，過去八個月我們一直在做的事情就是和業務團隊合作，了解他們需要監控的關鍵績效指標，在我們的BI工具中構建一個大規模平台，」她說。
「我們正在與所有部門、所有職能部門和所有品牌合作，所以你可以想像這需要做很多的工作。我們將在Tableau雲端的新儀錶板上重新開始，然後逐步刪除所有遺留基礎設施和工具。我們將在BI上重新開始，這是我們數據轉型的一部分。這是一項艱巨的工作。」
優化性能
Gallay長期數據戰略的第二個分支是以性能優化為中心的。「這是一個兩到三年的路線圖，我們有很多用例，」她說。
她正在致力於優化供應鏈每個步驟的項目。除了使用數據科學來提高門店補貨預測之後，她的團隊還在研究銷售預測、需求預測項目，以及幫助Etam尋找到一種新方法來獲得符合顧客要求的、恰當數量的產品。
「我有一份長長的用例清單。我可以列出運營方面的十幾個用例，營銷方面也有很多用例。因此，重建我們的細分、客戶評分和產品推薦——所有這些事情都不是內部完成的，」她解釋了她的團隊將如何應對性能優化挑戰。
「未來三年，我們必須做出的選擇是哪些部分是內部開發的，哪些部分是要外包給合作夥伴的。我永遠沒有足夠的資源來構建和內部化所有內容，所以我必須考慮哪些部分需要保留在內部，哪些部分可以外包。」
Gallay將採取類似的方法探索人工智慧，這是她的數據戰略的第三個分支。雖然AI和生成式AI仍處於早期階段，但她說，Etam集團必須針對新興技術制定路線圖——而她正在謹慎地研究一些用例。
「我試圖在內部做的就是，避免業務團隊過於興奮，他們很容易認為生成式AI讓一切變得非常簡單，我們不再需要BI和數據科學了。顯然，事實並非如此。所以，我試圖在這個路線圖中做的是回歸基礎，展示生成式人AI可以在哪些方面產生影響力。」
提高生產力
Gallay面臨著與其他數據和數字領導者類似的挑戰——如何以正確的速度進入AI領域，同時又不讓企業感到自己的需求被忽視。她打算謹慎行事。
「我們不會重寫生成式AI的路線圖。但我相信，我們有很多價值可以發現，特別是在客戶服務和IT支持的用例方面。我們將在2024年夏季至2025年夏季之間測試一些東西，然後我們可能會擴大一些項目。但我們不會給自己太大壓力，也不會給自己設定目標，就像戰略的前兩個分支一樣。」
Gallay解釋了這些對AI的探索可能會如何取得成功。雖然電子商務和營銷團隊可能有很強的用例，但她預計，第一個用例將專注於提高客戶和IT支持團隊的生產力和效率。她解釋了生成式AI將如何為Etam集團的技術專業人員提供幫助。
「我們面臨的一個挑戰是，我們經常讓同一批人處理IT轉型、管理遺留系統和支持業務團隊。當你讓一個人做所有的工作時，我們可以投入到轉型上的時間就會減少，」她說。
「我希望減少他們日程安排中的支持工作，這些部分可能占到他們一周工作的30%，將其替換為構建新項目的時間。我非常確定，使用我們的文檔為生成式AI對話代理提供支持，再加上一個基本的用戶界面，我們就為IT團隊節省下時間。」
