Come Scottish Power forma i data scientist con DataCamp

Duncan Bain guida un team di 15 data scientist nel settore retail dell’energia nel Regno Unito presso Scottish Power. Il business retail dell’energia nel Regno Unito è molto complesso e altamente competitivo, e il team di data science deve produrre gli insight necessari a orientare le decisioni aziendali per mantenere Scottish Power tra i protagonisti.

Quattro anni fa, Scottish Power ha centralizzato il team dati per rispondere più rapidamente alle sfide del business, riunendo varie discipline: data science, data engineering, reporting, customer insight e ricerche di mercato.

Le sfide di data science nel retail dell’energia nel Regno Unito

Il team di data science supporta il resto dell’organizzazione retail—incluse vendite, assistenza, marketing e prodotti aggiuntivi come l’assicurazione per caldaie—con modelli che spaziano dal churn alla generazione di lead e all’attribuzione delle cause radice.

Una delle iniziative su cui sono concentrati è la prontezza organizzativa in data science per il programma dei contatori intelligenti nel Regno Unito. Il governo britannico ha adottato l’IoT e imposto l’installazione di contatori intelligenti in ogni abitazione e piccola impresa entro la fine del 2020, e sono le aziende retail, non gli operatori di rete, ad essere responsabili del rollout. I consumatori possono richiedere gratuitamente un contatore intelligente, ma spetta alle società di energia retail convincerli a scegliere loro rispetto alla concorrenza.

“Abbiamo circa 80 concorrenti diretti di varie dimensioni e vendiamo tutti la stessa commodity di base. Quindi, per le sfide di business che affrontiamo, assomigliamo molto di più ai provider di telefonia mobile o a una banca retail.”

Ci sono diverse sfide di data science per il programma dei contatori intelligenti:

• Ottimizzazione dei percorsi: il team di data science contribuisce a determinare un dispiegamento efficiente di tecnici e installatori di contatori intelligenti in appalto, distribuiti sul territorio.
• Vincoli tecnici: la posizione geografica e le caratteristiche fisiche dell’immobile influiscono sulla possibilità di installare un contatore intelligente e sul suo corretto funzionamento.
• Segmentazione marketing: il team di data science lavora con il team marketing sulla segmentazione delle campagne per massimizzare il ritorno.
• Gestione delle installazioni: la scadenza del 2020 per il programma dei contatori intelligenti si avvicina rapidamente e Scottish Power potrebbe incorrere in multe se non raggiunge il tasso di installazioni previsto entro fine anno.

  La sfida di far crescere le competenze di un team eterogeneo

  Il team di data science è composto da persone con livelli di esperienza e competenze tecniche diversi. I dipendenti provengono da background eterogenei, come astronomia e fisica quantistica.

“Una delle cose di cui eravamo consapevoli è che non volevamo creare una camera d’eco. Il disaccordo è positivo, perché è così che facciamo progressi.”

Scottish Power ha cercato intenzionalmente la diversità in fase di assunzione perché valorizza opinioni differenti a favore dell’innovazione. Ma si trova ad affrontare la sfida di far crescere rapidamente le competenze dei nuovi assunti e di stabilire una solida base di skill all’interno di un team in espansione.

DataCamp è una soluzione formativa flessibile e scalabile

Poiché l’industria retail dell’energia nel Regno Unito è così competitiva, il team di data science non ha molto tempo morto: costruisce costantemente modelli per generare insight di business. Possono dedicare tempo all’apprendimento continuo solo mentre attendono il completamento dei build tra uno sprint e l’altro. DataCamp permette a ogni membro del team di imparare quando è più comodo per lui.

“Il ritmo cambia molto rapidamente e anche lo sviluppo è molto rapido, quindi è difficile ritagliarsi un orario fisso per la formazione. Il vantaggio principale è la flessibilità. Si tratta di dare loro la possibilità di svilupparsi nella disciplina e, in definitiva, di aumentare il proprio valore.”

Duncan misura il successo del suo team in base a produttività, feedback e crescita individuale. Ora che il team è cresciuto, prevede di creare percorsi personalizzati su DataCamp per facilitare l’onboarding dei nuovi membri.

Il suo team trova DataCamp estremamente utile per costruire le competenze di base in data science. Stanno trovando particolare valore nei nostri corsi Python, con cui stanno acquisendo una solida base nelle tecniche di machine learning e nelle reti neurali.

“DataCamp sta aiutando il mio team a trasferire alcune delle loro competenze in SQL, SAS e R su Python e su ciò che stiamo costruendo nel cloud.”

Duncan ha in programma di introdurre presto DataCamp anche al team di data engineering. Stanno seguendo un percorso simile al team di data science, poiché molti di loro provengono da contesti tradizionali di data warehousing e devono sviluppare competenze ed esperienza in tecnologie più recenti come Python.

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