Solo 70 años, la compañía de cosméticos franceses Clarins ha decidido tomar el giro impulsado por los datos. Una estrategia que tiene como objetivo principalmente llevar el reclutamiento de clientes a la escala, transformar a los consumidores en embajadores de la marca y aumentar la eficiencia operativa de toda la organización. Y para hacer esto, Clarins optó por una arquitectura centrada en un data de nieve y una gobernanza de la malla de datos que involucra directamente a las profesiones. Esto es lo que Marie-Jeanne Freiha, datos de datos y análisis de Clarins, detalló durante el Snowflake World Tour en París el 1 de octubre.

La compañía quiere hacer que los datos estén disponibles y accesibles simplemente para todos sus empleados, estandarizarlos, aumentar su calidad y definir la gobernanza y las responsabilidades claramente identificadas. Para llegar allí, Clarins primero mapeó los principales dominios de datos, como finanzas, CRM o cadena de suministro, define roles y responsabilidades y reglas de gestión establecidas para garantizar la calidad de los datos.

Gobierno de malla de datos

"Anteriormente teníamos un equipo centralizado a cargo de Dataviz que respondió a las solicitudes de las operaciones interactiando con los ingenieros de datos", dijo Marie-Jeanne Freiha. "Sin embargo, el tiempo de entrega no fue suficientemente eficiente. Por lo tanto, ahora estamos organizando una organización de malla de datos multidisciplinaria por parte de los negocios, con una propiedad de datos de principio a fin hasta DataViz. Y con un área por función, en relación con la asignación de la gobernanza de datos".


Marie-Jeanne Freiha, directora de datos y análisis de Clarins para el Snowflake World Tour en París. (Foto ed)

El gobierno de datos se basa en tres pilares: la calidad de los datos, la creación de un catálogo de datos y la promoción interna. "Todavía no tenemos un catálogo adecuado", dijo Marie-Jeanne Freiha, pero Snowflake ya maneja el linaje con los metadatos. También trabajamos en taxonomía ”. La Compañía también se comprometió a racionalizar y homogeneizar sus datos de datos con estándares de desarrollo, cartas gráficas, etc. con Qlik y Cognos, entre otros. También definió con los marcos de copo de nieve para la ingestión de datos en el data de datos y para el desarrollo de las tuberías de datos. La mayoría de estas funciones irrumpiran en el almacenamiento del lago de datos de Azure (adls) de las microgrimeras.

Un chatbot personalizado

El editor también acompañó a Clarins en la implementación de su primer caso de uso, un chatbot de cliente personalizado, basado en ChatGPT. El LLM se enriqueció en trapo con la base de conocimiento Clarins para personalizar las respuestas a los clientes. Finalmente, la compañía ahora está trabajando en un modelo de Catbot Core desde este caso de uso para reproducirlo en todo el mundo. Como piloto en los Estados Unidos por el momento, se desplegará en otros 6 países, incluida Francia, el próximo año.