Duncan Bain dirige une équipe de 15 data scientists dans la branche retail de l’énergie chez Scottish Power. Le marché britannique de la fourniture d’énergie est à la fois très complexe et extrêmement concurrentiel, et l’équipe data doit produire les analyses qui éclairent les décisions et maintiennent Scottish Power dans la course.
Il y a quatre ans, Scottish Power a centralisé son équipe data afin de répondre plus rapidement aux enjeux métier en rassemblant plusieurs expertises : data science, ingénierie des données, reporting, ainsi qu’insights clients et études de marché.
Les défis data science dans la fourniture d’énergie au Royaume-Uni
L’équipe data science accompagne l’ensemble de l’organisation retail — ventes, service client, marketing et offres additionnelles comme l’assurance chaudière — en livrant des modèles couvrant aussi bien l’attrition que la génération de leads et l’attribution des causes racines.
Parmi leurs priorités figure la préparation organisationnelle à la data science pour le programme britannique de compteurs intelligents. Le gouvernement britannique a adopté l’IoT et imposé l’installation de compteurs intelligents dans chaque foyer et petite entreprise d’ici fin 2020, avec une responsabilité de déploiement qui incombe aux fournisseurs d’énergie — et non aux opérateurs de réseau. Les consommateurs peuvent demander un compteur intelligent gratuitement, mais aux fournisseurs d’énergie de les convaincre de les choisir plutôt qu’un concurrent.
« Nous avons près de 80 concurrents directs de tailles diverses et nous vendons tous la même commodité de base. En termes de défis business, nous ressemblons donc bien davantage à des opérateurs de téléphonie mobile ou à une banque de détail. »
Plusieurs défis data se posent pour le programme de compteurs intelligents :
- Optimisation des tournées : l’équipe data détermine le déploiement le plus efficace des ingénieurs et installateurs sous contrat, répartis sur tout le territoire.
- Contraintes techniques : la localisation et la configuration physique d’un logement influent sur la possibilité d’installer un compteur et sur son bon fonctionnement.
- Segmentation marketing : l’équipe data travaille avec le marketing sur la segmentation des campagnes pour maximiser le retour.
- Gestion des installations : l’échéance 2020 du programme approche rapidement et Scottish Power risque des pénalités s’il n’atteint pas son objectif de fin d’année en matière d’installations.
Le défi de faire monter en compétences une équipe hétérogène
L’équipe data science réunit des profils aux niveaux d’expérience et compétences techniques variés. Les collaborateurs viennent d’horizons aussi divers que l’astronomie ou la physique quantique.
« Nous avions conscience qu’il ne fallait pas tourner en vase clos. Le désaccord est sain : c’est ainsi que l’on progresse. »
Scottish Power a délibérément recruté des profils divers, convaincu que la variété des points de vue stimule l’innovation. Reste à relever un défi clé : accélérer la montée en compétences des nouvelles recrues et établir un socle solide de compétences au sein d’une équipe en croissance.
DataCamp, une solution de formation flexible et évolutive
Dans un secteur aussi concurrentiel, l’équipe data science a peu de temps mort : elle enchaîne les modèles pour générer des insights business. Elle ne peut investir dans la formation continue qu’entre deux sprints, pendant les temps d’attente des builds. DataCamp permet à chacun d’apprendre quand cela lui convient.
« Le rythme change très vite, le développement avance très vite, il est donc difficile de réserver des créneaux fixes pour la formation. Le principal avantage, c’est la flexibilité. Il s’agit de leur donner les moyens de se perfectionner dans la discipline et, au final, d’accroître leur valeur. »
Duncan évalue la réussite de son équipe à l’aune de la productivité, des retours et de la progression individuelle. Maintenant que l’équipe s’est étoffée, il prévoit de créer des parcours DataCamp sur mesure pour faciliter l’onboarding des nouveaux membres.
Son équipe trouve DataCamp très utile pour consolider les compétences clés en data science. Elle tire notamment profit de nos cours Python pour acquérir un socle commun en techniques d’apprentissage automatique et en réseaux de neurones.
« DataCamp aide mon équipe à transférer certaines de ses compétences en SQL, SAS et R vers Python et vers ce que nous construisons dans le cloud. »
Duncan prévoit d’introduire bientôt DataCamp auprès de l’équipe d’ingénierie des données. Leur trajectoire est similaire à celle de l’équipe data science : beaucoup viennent de l’entrepôt de données traditionnel et doivent développer des compétences et de l’expérience sur des technologies plus récentes comme Python.
Si vous cherchez vous aussi une solution de formation flexible et évolutive pour votre équipe data science ou analytique, rendez-vous sur datacamp.com/business. Cliquez ici pour planifier une démo de notre plateforme.
