Barry Panayi, kepala data dan petugas wawasan di Kemitraan John Lewis (JLP), memiliki semangat besar untuk informasi. Begitu besar, sehingga dia mengaku sedikit obsesif.
“Saya salah satu orang yang paling membosankan atau menarik yang pernah Anda temui, tergantung pada apa yang Anda sukai,” katanya. “Saya sangat sempit – jadi tidak banyak obrolan di luar data, analitik, dan wawasan. Itulah yang telah saya lakukan selama lebih dari 20 tahun sekarang.”
Panayi, yang telah bekerja sama selama lebih dari 18 bulan, memimpin manajemen data, tata kelola, analitik, penelitian, dan ilmu data tim untuk grup. Setelah berkarier mengasah keterampilan kepemimpinan datanya di beberapa organisasi terbesar di Inggris, Panayi memanfaatkan obsesinya terhadap data untuk kepentingan John Lewis.
“Saya merasa tugas saya adalah membuka pintu bagi tim saya untuk melakukan pekerjaan mereka,” ujarnya. “Timnya lebih dari 200 orang, dan mereka harus bisa beroperasi. Saya mencoba menciptakan lingkungan agar mereka dapat bekerja secara efektif, apakah itu berfokus pada elemen struktural, teknologi, atau yang lainnya.”
Membangun data dan keahlian kepemimpinan
Pekerjaan pertama Panayi setelah lulus adalah dengan agen pemasaran yang menggunakan data untuk surat langsung, yang katanya adalah bagaimana dia mulai mempelajari perdagangannya. Setelah itu, ia mulai bergerak melalui industri, perusahaan, dan peran kepemimpinan. Dia menghabiskan banyak waktu dengan EY, membantu mendirikan praktik wawasan data pertama konsultan.
“Itu waktu yang brilian,” katanya. “Ungkapan ‘big data’ baru saja lepas landas, jadi saya bisa menunggangi gelombang itu dan itu berakselerasi secara besar-besaran pada saat itu di pertengahan tahun 2000-an.”
Panayi kemudian menjadi head of data and analytics untuk Virgin Group, head of data science untuk Bupa dan, sebelum bergabung dengan JLP, group chief data and analytics officer di Lloyds Banking Group. Dia mengakui bahwa banyaknya peran ini telah membantu mempertajam kesadarannya.
“Saya salah satu orang paling membosankan atau menarik yang pernah Anda temui, tergantung pada apa yang Anda sukai. Saya sangat sempit – jadi tidak banyak obrolan di luar data, analitik, dan wawasan”
Barry Panayi, Kemitraan John Lewis
“Itu pertaruhan yang saya ambil,” katanya. “Saya tidak melihat banyak profesional data terpental di sekitar bank atau pengecer atau layanan kesehatan, itu bagus. Tapi saya sangat menikmati melihat hal-hal yang saya pelajari di satu tempat, mengambil bagian yang bagus dan belajar dari semua hal yang saya lakukan.”
Panayi mengatakan perannya di EY membantu membangun kepercayaan karena posisinya lintas industri. “Suatu hari saya akan mengerjakan algoritme penetapan harga untuk gaun maxi, dan hari berikutnya kami mencoba merekonsiliasi perdagangan energi. Anda dapat menerapkan teknik, alat, dan pembelajaran yang sama dari satu tempat ke tempat lain,” katanya.
“Ada beberapa pengetahuan industri, tentu saja. Tetapi saya cenderung menemukan bahwa setiap kali saya pergi ke suatu tempat, ada banyak sekali orang yang tahu lebih banyak tentang apa yang dilakukan bisnis ini daripada saya dan saya dapat mempelajarinya. Jadi, apakah saya seorang ahli ritel? Sama sekali tidak. Tapi ada 80.000 orang lain di kemitraan yang mendapatkannya. Saya sengaja bertujuan untuk menjadi suara dari luar.
Mengambil tantangan baru
Panayi mengatakan dia tertarik dengan cache yang sangat besar dari merek JLP – John Lewis, Waitrose dan John Lewis Financial Services – yang menurutnya menawarkan perpaduan unik dari ritel non-makanan, ritel bahan makanan, dan layanan keuangan.
“Ini mengisi celah di mana saya suka menerapkan pengetahuan saya di berbagai industri,” katanya, sebelum mengatakan bahwa dia juga tertarik dengan tujuan bisnis ini. “Saya bertemu dengan ketua yang baru, Dame Sharon White, dan saya benar-benar percaya pada visinya – ketua yang baru, dewan yang baru, dan mencoba menggunakan data dan menempatkannya di inti dari semua yang kami lakukan.”
Panayi mengatakan John Lewis tidak terlalu digerakkan oleh data dan teknologi secara tradisional. Dia mengatakan perusahaan itu terkenal dengan layanan pelanggannya yang hebat, tetapi sekarang harus memikirkan bagaimana terus menyenangkan kliennya di era digital. Untungnya, dia yakin semua tantangan ini berpotensi diselesaikan melalui eksploitasi data yang cerdik oleh timnya.
Sehari-hari, Panayi mengatakan pekerjaan timnya dibagi menjadi tiga bagian utama. Pertama, manajemen data, yang mencakup tata kelola dan privasi, tetapi juga menggunakan dan menyajikan informasi dengan cara yang masuk akal bagi pelanggan. Secara sederhana, pekerjaan itu adalah tentang memastikan produk diberi tag dengan benar sehingga dapat ditemukan dan dibeli.
Area kunci kedua adalah ilmu data dan intelijen bisnis. Tantangan organisasi dapat berkisar dari menetapkan harga dan promosi hingga merancang rotasi staf dan menemukan rute yang paling efisien untuk pengemudi pengiriman truk. Dia mengatakan ilmu data dapat membantu John Lewis menangani masalah ini.
Menemukan jawaban atas pertanyaan penting
Elemen terakhir dari kewenangan Panayi meliputi penelitian dan wawasan, yang mencakup analisis kuantitatif dan kualitatif. Dia mengatakan mengambil tanggung jawab untuk penelitian semacam ini sangat tidak biasa bagi seorang kepala data. Kabar baiknya, bagaimanapun, aspek peran ini sangat menarik baginya.
“Itu memberi saya kesempatan untuk bekerja dengan direktur penelitian dan wawasan saya lagi, yang bekerja dengan saya di Virgin. Dia datang sekarang untuk bekerja dengan saya dalam program ini. Kami mengambil apa yang dikatakan pelanggan, yang merupakan data kualitatif, dan kemudian kami membandingkannya dengan apa yang sebenarnya telah mereka lakukan dan kami mencari polanya, ”katanya.
Panayi mengatakan penelitian biasanya mencakup topik bisnis tertentu. Salah satu contohnya adalah peluncuran produk atau layanan baru, seperti rangkaian Anyday yang baru saja diluncurkan, yang bertujuan untuk menyediakan produk yang terjangkau dengan kualitas tinggi secara berkelanjutan.
“Jadi, kami bertanya, ‘Produk seperti apa yang harus ada di sana, harga seperti apa yang diinginkan orang dan apakah orang mengasosiasikan merek kami dengan mereka?’ Setiap proposisi baru akan masuk ke sana. Tapi ini juga tentang memahami perasaan orang tentang isu-isu utama, seperti keterjangkauan, etika, dan keberlanjutan – seberapa penting hal-hal itu?” dia berkata.
“Separuh pekerjaan berasal dari tempat tertentu dalam organisasi, yang memiliki pertanyaan yang ingin mereka pahami dan dekatkan dengan pelanggan. Terkadang kami membawa pelanggan ke rapat dewan untuk berbicara dengan anggota komite eksekutif. Kami mengundang mereka untuk minum teh dan kue. Namun terkadang, hanya ada tema yang kami temukan yang akan datang dan yang ingin kami tanyakan kepada pelanggan.”
Menciptakan kemampuan dan platform
Panayi baru saja menjabat selama 18 bulan dan mengatakan salah satu hal yang paling dia banggakan adalah mengembangkan kemampuan secara internal untuk melayani tujuan data jangka panjang bisnis.
“Tim tidak ada seperti sekarang ketika saya bergabung,” katanya. “Hal pertama adalah membuat tim yang akan menjadi toko serba ada untuk semua wawasan data dan persyaratan analitik. Itu sulit karena kami memiliki beberapa peran kepemimpinan untuk diisi.”
Dengan kemampuan yang diasah, Panayi beralih ke sistem dan layanan. Salah satu hal yang dia perhatikan adalah ada elemen lanskap teknologi yang tidak melayani John Lewis secara efektif. Panayi mengatakan dia “sangat tertarik” dengan alat yang digunakan perusahaan.
“Begitu saya bergabung, saya memiliki budaya umpan balik yang sangat sehat di mana saya membuat tim saya memberi tahu saya dengan tepat apa yang salah dengan setiap platform. Saya menggunakan umpan balik itu sebagai daftar tugas saya dan memprioritaskan kebutuhan mereka. Ada beberapa perangkat lunak yang kami gunakan yang tidak kami manfaatkan secara maksimal, jadi saya menghentikan beberapa platform dan perangkat lunak dan memasukkan beberapa teknologi lainnya,” katanya.
“Saya suka tumpukan kami sekarang. Saya tidak menyukainya satu setengah tahun yang lalu, tetapi apa yang kami miliki sekarang telah memungkinkan ilmuwan data kami melakukan hal-hal menakjubkan dan mengelola serta mengatur data kami jauh lebih efektif. Salah satu hal utama yang kami lakukan adalah menjatuhkan satu teknologi database dan bawa kepingan salju.”
Kepingan salju sekarang berada di jantung ekosistem data yang dikontrol dengan ketat. Sebaik Platform Google Cloud, pengecer menjalankan intelijen bisnis Tableau di atas Snowflake. Tim Panayi juga menggunakan alat data spesialis, seperti dbt dan Collibra, sementara sebagian besar pengkodean menggunakan Python. Timnya juga mulai mengeksplorasi alat pembelajaran mesin.
“Perubahan ini membuat perbedaan besar bagi tim saya. Mereka semua bermain bersama dengan baik. Dan ada banyak fitur di alat Kepingan Salju yang belum kami gunakan, tetapi saya ingin menggunakannya di masa mendatang.”
Berfokus pada prioritas yang tepat
Panayi mengatakan proyek prioritas timnya untuk tahun depan mencakup dua bidang utama. Yang pertama mencakup apa yang dia sebut sebagai “proyek jenis pemasaran pelanggan yang lebih tradisional”, seperti menyegmentasikan pembeli dan menargetkan mereka dengan penawaran yang dipersonalisasi dan bekerja dengan pemasok untuk memberi mereka wawasan untuk mendapatkan produk yang tepat dalam kisaran yang tepat.
Area prioritas kedua mencakup aplikasi operasional di balik layar. Panayi sangat antusias dengan perkembangan di sini dan percaya bahwa penggunaan data secara taktis dapat berdampak besar. Dia mengatakan contohnya termasuk berpikir tentang di mana van kemitraan harus dikemudikan, berapa banyak orang yang harus bekerja pada waktu tertentu, dan berapa banyak Waitrose harus mengurangi harga stroberi di penghujung hari untuk memastikan limbah berkurang.
“Semua masalah pengoptimalan yang besar itu benar-benar masalah operasional. Itu tantangan inti. Dan kami tidak dapat melakukan semua itu jika datanya tidak berada di tempat yang benar. Godaan satu setengah tahun yang lalu adalah mengejar banyak hal itu. Dan meskipun kami melakukan beberapa, itu cukup manual dan cukup menyakitkan, ”katanya.
“Kami harus ketat dalam menyiapkan semuanya dengan benar, tetapi sekarang kami berada dalam posisi di mana kami dapat mulai melakukan hal yang sangat keren itu dan kami melihatnya berhasil.”
Indonesian
Arabic
Chinese (Simplified)
Dutch
English
French
German
Italian
Portuguese
Russian
Spanish