CDO röportajı: Barry Panayi, baş veri ve içgörü yetkilisi, John Lewis Partnership

John Lewis Partnership’in (JLP) baş veri ve içgörü sorumlusu Barry Panayi, büyük bir bilgi tutkusuna sahip. Aslında o kadar büyük ki, biraz takıntılı olduğunu kabul ediyor.

“Neyle ilgilendiğinize bağlı olarak, tanışacağınız en sıkıcı ya da ilginç insanlardan biriyim” diyor. “İnanılmaz derecede dar görüşlüyüm – yani veri, analiz ve içgörü dışında çok fazla sohbet yok. 20 yılı aşkın bir süredir yaptığım şey bu.”

18 aydan biraz uzun bir süredir ortaklıkta olan Panayi, grup için veri yönetimi, yönetişim, analitik, araştırma ve veri bilimi ekiplerine liderlik ediyor. Birleşik Krallık’ın en büyük kuruluşlarından bazılarında veri liderliği becerilerini geliştirmekle geçen bir kariyerin ardından Panayi, veri saplantısını John Lewis’in yararına kullanmak için ortaya koyuyor.

“İşimin, ekibime işlerini yapması için kapıları açmak olduğunu düşünüyorum” diyor. “Ekip 200 kişiden biraz fazla ve çalışabilmeleri gerekiyor. Yapısal unsurlara, teknolojiye veya başka bir şeye odaklanarak etkili bir şekilde çalışabilecekleri ortamı yaratmaya çalışıyorum.”

Veri oluşturma ve liderlik uzmanlığı

Panayi’nin mezun olduktan sonraki ilk işi, doğrudan posta için verileri kullanan bir pazarlama ajansındaydı ve ticaretini bu şekilde öğrenmeye başladığını söylüyor. Bundan sonra endüstriler, şirketler ve liderlik rolleri arasında ilerlemeye başladı. Danışmanın ilk veri öngörüleri uygulamasını oluşturmaya yardımcı olarak EY ile hatırı sayılır bir zaman geçirdi.

“Harika bir zamanlamaydı,” diyor. “‘Büyük veri’ ifadesi daha yeni ortaya çıktı, bu yüzden o dalganın üstesinden gelebilirdim ve 2000’lerin ortalarında, o zamanlar muazzam bir şekilde hızlanıyordu.”

Panayi daha sonra Virgin Group’ta veri ve analitik başkanı, Bupa’da veri bilimi başkanı ve JLP’ye katılmadan önce Lloyds Banking Group’ta grup baş veri ve analitik sorumlusu oldu. Bu roller bolluğunun farkındalığını keskinleştirmeye yardımcı olduğunun farkında.

Barry Panayi John Lewis Partnership

“Neyle ilgilendiğinize bağlı olarak, tanışacağınız en sıkıcı ya da ilginç insanlardan biriyim. İnanılmaz derecede dar görüşlüyüm – yani veri, analiz ve içgörü dışında çok fazla sohbet yok”

Barry Panayi, John Lewis Ortaklığı

“İşte aldığım kumar buydu” diyor. “Bankalar, perakendeciler veya sağlık hizmetleri arasında zıplayan çok fazla veri uzmanı görmüyorum ki bu sorun değil. Ama öğrendiğim şeyleri tek bir yerde görmekten, iyi parçaları seçmekten ve yaptığım her şeyden bir şeyler öğrenmekten gerçekten keyif alıyorum.”

Panayi, EY’deki rolünün sektörler arası bir pozisyon olduğu için güven oluşturmaya yardımcı olduğunu söylüyor. “Bir gün maksi elbiseler için bir fiyatlandırma algoritması üzerinde çalışıyordum ve ertesi gün enerji ticaretini uzlaştırmaya çalışıyorduk. Aynı teknikleri, araçları ve öğrendikleri bir yerden başka bir yere uygulayabilirsiniz” diyor.

“Elbette biraz endüstri bilgisi var. Ama ne zaman bir yere gitsem, işin ne yaptığı hakkında benden daha çok şey bilen bir ton insan olduğunu ve benim öğrenebileceğimi fark etme eğilimindeyim. Peki, ben bir perakende uzmanı mıyım? Kesinlikle hayır. Ancak ortaklıkta bunu anlayan 80.000 kişi daha var. Bilerek dışarıdan gelen ses olmayı hedefliyorum.”

Yeni bir meydan okumaya girişmek

Panayi, gıda dışı perakende, bakkal perakende ve finansal hizmetlerin benzersiz bir karışımını sunduğunu söylediği JLP markalarının – John Lewis, Waitrose ve John Lewis Financial Services – muazzam zulasından etkilendiğini söylüyor.

İşin amaçlarından da etkilendiğini söylemeden önce, “Bilgilerimi farklı endüstrilerde uygulamayı sevdiğim bu boşluğu dolduruyor” diyor. “Yeni başkan Dame Sharon White ile tanıştım ve onun vizyonuna kesinlikle hayran kaldım – yepyeni başkan, yepyeni yönetim kurulu ve verileri kullanmaya ve yaptığımız her şeyin merkezine koymaya çalışmak.”

Panayi, John Lewis’in geleneksel olarak büyük ölçüde veri ve teknoloji odaklı olmadığını söylüyor. Şirketin harika müşteri hizmetleriyle tanındığını, ancak şimdi dijital çağda müşterilerini memnun etmeye nasıl devam edeceğini düşünmesi gerektiğini söylüyor. Şans eseri, tüm bu zorlukların potansiyel olarak ekibinin verileri kurnazca kullanması yoluyla çözülebileceğine inanıyor.

Panayi, ekibinin çalışmalarının üç ana bölüme ayrıldığını söylüyor. Birincisi, yönetişim ve mahremiyeti kapsayan, aynı zamanda bilgileri müşteriler için anlamlı olacak şekilde kullanan ve sunan veri yönetimi. Basit bir ifadeyle, bu iş, ürünlerin bulunabilmesi ve satın alınabilmesi için doğru şekilde etiketlenmesini sağlamakla ilgilidir.

İkinci kilit alan veri bilimi ve iş zekasıdır. Organizasyonel zorluklar, fiyatlandırma ve promosyonları belirlemekten personel rotalarını tasarlamaya ve kamyon teslimat sürücüleri için en verimli rotaları bulmaya kadar değişebilir. Veri biliminin John Lewis’in bu endişelerle başa çıkmasına yardımcı olabileceğini söylüyor.

Önemli soruların cevaplarını bulmak

Panayi’nin görevinin son unsuru, nicel ve nitel analizi içeren araştırma ve içgörüyü kapsar. Bu tür bir araştırma için sorumluluk almanın bir veri şefi için oldukça sıra dışı olduğunu söylüyor. Ancak iyi haber, rolün bu yönü ona gerçekten çekici geldi.

“Bana, Virgin’de birlikte çalıştığım araştırma ve içgörü direktörümle tekrar çalışma şansı verdi. Bu programda benimle çalışmak için şimdi geldi. Niteliksel veriler olan müşterilerin söylediklerini alıyoruz ve ardından bunları gerçekte yaptıklarıyla karşılaştırıyoruz ve kalıplar arıyoruz” diyor.

Panayi, araştırmanın normalde belirli iş odaklı konuları kapsadığını söylüyor. Bir örnek, uygun fiyatlı ürünleri sürdürülebilir bir şekilde yüksek kalitede sağlamayı amaçlayan, yakın zamanda piyasaya sürülen Anyday serisi gibi yeni bir ürün veya hizmetin piyasaya sürülmesidir.

“Biz de ‘Orada ne tür ürünler olmalı, insanlar ne tür fiyatlar istiyor ve insanlar bizim markalarımızı onlarla ilişkilendiriyor mu?’ diye soruyorduk. Herhangi bir yeni teklif oradan geçerdi. Ama aynı zamanda, satın alınabilirlik, etik ve sürdürülebilirlik gibi temel konular hakkında insanların ne hissettiğini anlamakla da ilgili – bunlar ne kadar önemli?” diyor.

“İşin yarısı, anlamak ve müşterilere yaklaşmak istedikleri bir soru olan organizasyondaki belirli bir yerden geliyor. Bazen yürütme kurulu üyeleriyle konuşmak için müşterileri yönetim kurulu toplantılarına getiriyoruz. Onları çay ve kek içmeye davet ediyoruz. Ancak bazen, yalnızca geldiğini fark ettiğimiz ve müşterilere sormak istediğimiz temalar oluyor.”

Yetenekler ve platformlar oluşturma

Panayi, göreve başlayalı 18 aydan biraz fazla ve en gurur duyduğu şeylerden birinin, işletmenin uzun vadeli veri hedeflerine hizmet etme yeteneğini dahili olarak geliştirmek olduğunu söylüyor.

“Ekip ben katıldığımda şimdiki gibi değildi” diyor. “İlk iş, tüm veri öngörüleri ve analitik gereksinimleri için tek adres olacak bir ekip oluşturmaktı. Bu zordu çünkü doldurmamız gereken bazı liderlik rollerimiz vardı.”

Yeteneklerini geliştiren Panayi, sistemlere ve hizmetlere yöneldi. Fark ettiği şeylerden biri, teknoloji ortamının John Lewis’e etkili bir şekilde hizmet etmeyen unsurları olduğuydu. Panayi, şirketin kullandığı araçlarla “çok ilgilendiğini” söylüyor.

“Katılır katılmaz, ekibimin her platformda tam olarak neyin yanlış olduğunu bana söylemesini sağladığım çok sağlıklı bir geri bildirim kültürüm oldu. Bu geri bildirimi yapılacaklar listem olarak kullandım ve gereksinimlerine öncelik verdim. Kullandığımız bazı yazılımlardan en iyi şekilde yararlanamadık, bu yüzden bazı platformları ve yazılımları kaldırdım ve başka teknolojiler getirdim” diyor.

“Yığınımızı şimdi seviyorum. Bir buçuk yıl önce bundan hoşlanmıyordum, ancak şimdi sahip olduğumuz şey, veri bilimcilerimizin harika şeyler yapmasını ve verilerimizi çok daha etkili bir şekilde yönetmesini ve yönetmesini sağladı. Yaptığımız en önemli şeylerden biri, bir veritabanı teknolojisini bırakıp Snowflake’i getirmekti.”

Snowflake artık sıkı bir şekilde kontrol edilen bir veri ekosisteminin kalbinde yer alıyor. Satıcı, Google Cloud Platform’un yanı sıra Snowflake üzerinde Tableau iş zekası kullanıyor. Panayi’nin ekibi ayrıca dbt ve Collibra gibi uzman veri araçlarını kullanırken çoğu kodlama Python kullanılarak gerçekleştirilir. Ekibi ayrıca makine öğrenimi araçlarını keşfetmeye başlıyor.

“Bu değişiklikler takımım için büyük bir fark yarattı. Hepsi birlikte güzel oynuyor. Ve Kar Tanesi aracında henüz kullanmadığımız ama gelecekte kullanmayı çok istediğim birçok özellik var.”

Doğru önceliklere odaklanmak

Panayi, ekibinin gelecek yıl için öncelikli projelerinin iki kilit alanı kapsadığını söylüyor. İlki, alışveriş yapanları bölümlere ayırmak ve onları kişiselleştirilmiş tekliflerle hedeflemek ve doğru ürün yelpazesinde doğru ürünleri almaları için tedarikçilerle birlikte çalışmak gibi “daha geleneksel müşteri pazarlama türü projeler” olarak adlandırdığı şeyleri içerir.

İkinci öncelik alanı, perde arkası operasyonel uygulamaları kapsar. Panayi, buradaki gelişmelerden heyecan duyuyor ve verilerin taktiksel kullanımının büyük bir etkisi olabileceğine inanıyor. Örnek olarak, ortaklığın minibüslerinin nereye gitmesi gerektiğini, belirli zamanlarda kaç kişinin çalışması gerektiğini ve israfın azaltılmasını sağlamak için Waitrose’un gün sonunda çilek fiyatını ne kadar düşürmesi gerektiğini düşünmeyi içerdiğini söylüyor.

“Tüm bu büyük optimizasyon sorunları, gerçekten operasyonel sorunlardır. Bu temel bir zorluktur. Ve veriler doğru yerde olmasaydı bunların hiçbirini yapamazdık. Bir buçuk yıl öncesinin cazibesi, birçoğunun peşinden gitmekti. Ve birkaç tane yapmış olmamıza rağmen, oldukça manüel ve oldukça acı vericiydi” diyor.

“Her şeyin doğru şekilde ayarlanması konusunda katı olmak zorundaydık, ancak şimdi bu gerçekten harika şeyleri yapmaya başlayabileceğimiz bir konumdayız ve işe yaradığını görüyoruz.”

Read Previous

Danimarka’da yüksek teknoloji tarımla buluşuyor

Read Next

2022’nin En İyi 10 Bilgisayar Haftalık Kapalı Kalma Süresi Yükleme podcast’i

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

İstanbul masöz -