Toujours avoir des projets à différents stades de maturité, dont des projets de "mise en bouche" 

Les projets autour de la data sont souvent particulièrement longs, les résultats n'étant visibles que tardivement. Fanjuan Shi propose de mettre en place une stratégie incluant des projets dits "quick win" en parallèle des projets plus lourds, permettant ainsi de montrer des résultats concrets régulièrement. Des projets de mise en bouche pour distraire du long temps d’attente sur des projets de grande envergure. Cette stratégie est aussi bénéfique pour l’équipe, qui va se sentir en confiance, fière de son travail suite aux bons feedbacks des autres équipes.  

Définir les objectifs de succès au préalable

La data est un sujet complexe, les projets gravitant autour tout autant. Les objectifs sont multiples, et peuvent être source de distraction pour les équipes. C’est pourquoi Fanjuan Shi appuie sur l’importance de définir au préalable les objectifs, mais aussi les KPI qui permettront de les mesurer, pour ainsi garder l’équipe concentrée sur les bons sujets, alignés sur les bons objectifs, KPIs et enjeux.

Commencer petit pour résoudre un problème à la fois 

Les problèmes rencontrés dans le monde de la donnée ont bien souvent été déjà pensés et résolus par d’autres entreprises ou chercheurs. Avant de démarrer n’importe quel projet, il est nécessaire de faire un état des lieux : de ce qui a déjà été fait, ce qui fonctionne ou non, comment l’adapter, l’améliorer, le restructurer. Des solutions existent déjà pour bon nombre de problèmes, souvent, il est plus malin d’acheter plutôt que de construire une solution de toute pièce. 

Un problème lié à la donnée peut s’avérer particulièrement complexe. Un bon chef d'équipe sait découper le projet en différents problèmes plus petits et résolubles, afin que, à chaque fois, l'équipe puisse se concentrer sur un problème à la fois et le résoudre.

- Fanjuan Shi, PhD et Group Director of Data, Analytics, Acquisition & Activation, (Pierre & Vacances Center Parcs)

Oser transformer les risques et les échecs en succès 

Tous les projets data ne sont pas voués à réussir. Mais face à des difficultés et des défis, il faut parfois prendre des risques. Fanjuan Shi, suggère très simplement de valoriser l’entreprenariat au sein de l’équipe : déléguer pour responsabiliser et prouver votre confiance, permettre à l’équipe de mieux s’approprier le projet, laissant libre cours à leur créativité. Dans les valeurs traditionnelles chinoises, la crise est définie comme la somme du danger et de l’opportunité : pour transformer une crise en succès, décomposez les problèmes complexes pour découvrir quels sont les leviers à activer. 

Pour conclure, Fanjuan Shi PhD revient sur un point essentiel à garder à l’esprit : si la tendance annonce que le machine learning est capable de résoudre tous les problèmes, ce n’est pas la réalité. Bien souvent, les problèmes peuvent être résolus sans, mais bien sûr, sur des grands volumes de données, intraitables par le cerveau humain seul, le machine learning est la solution.

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