Shadi Rostami, SVP de l’ingénierie chez Amplitude – Série d’entretiens

Shadi est SVP de l’ingénierie chez le leader de l’analyse numérique Amplitude. Elle est une dirigeante technologique passionnée et expérimentée, ayant une grande expérience dans la construction et la gestion d’équipes d’ingénierie très performantes. Avant Amplitude, elle était VP de l’ingénierie chez Palo Alto Networks (PANW ). Elle a innové et livré plusieurs lignes de produits et services spécialisés dans les systèmes distribués, le cloud computing, les grandes données, l’apprentissage automatique et la sécurité.

Amplitude est construit sur des technologies d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle générative modernes qui permettent aux équipes de produits de construire des expériences numériques plus intelligentes, d’apprendre plus rapidement et de créer les meilleures expériences numériques pour leurs clients.

Qu’est-ce qui vous a initialement attiré vers l’informatique et l’ingénierie ?

J’ai grandi en Iran et j’ai initialement suivi un parcours scolaire qui m’aurait permis de poursuivre une carrière dans la médecine, ce qui était le chemin que mon père voulait que je prenne et que mon frère a pris. Environ un an et demi plus tard, j’ai décidé que ce n’était pas le chemin pour moi. Au lieu de cela, j’ai poursuivi l’ingénierie et je suis devenue la première fille en Iran à participer à l’Olympiade d’informatique (IOI) et j’ai remporté la médaille de bronze, une compétition annuelle pour les élèves du secondaire du monde entier qui concourent en mathématiques, physique, informatique et chimie. Cela m’a conduit à poursuivre l’ingénierie à l’Université de technologie de Sharif en Iran et plus tard à obtenir mon doctorat en ingénierie informatique à l’Université de la Colombie-Britannique au Canada. Après cela, j’ai travaillé pour des startups pendant quelques années, puis j’ai passé une décennie chez Palo Alto Networks, finissant par devenir VP responsable du développement, de la QA, du DevOps et de la science des données. Il y a cinq ans, je suis allée chez Amplitude en tant que SVP de l’ingénierie.

Pouvez-vous discuter de la philosophie d’Amplitude selon laquelle l’IA doit aider les humains à améliorer leur travail plutôt que de les remplacer ?

L’IA transforme rapidement presque toutes les industries, et avec cette transformation, des questions surgissent sur la façon dont les entreprises utiliseront cette technologie. Nous sommes convaincus que nous devons faire les choses correctement avec l’IA. Cette conviction nous a amenés à développer notre philosophie d’IA centrée sur le client, qui repose sur cinq principes principaux : (1) développement collaboratif et partenariat de réflexion, (2) gouvernance des données et protection des données des utilisateurs, (3) transparence, (4) confidentialité, sécurité et conformité réglementaire, et (5) choix et contrôle du client. Nous savons que ces principes sont essentiels pour que les entreprises continuent à adopter et à tester l’IA et à devenir finalement vraiment axées sur les données. Pour nous, cela signifie construire des outils d’IA qui aident les gens à obtenir des informations plus rapidement. Lorsqu’elle est utilisée correctement, ces informations conduisent à des décisions plus rapides et meilleures qui entraînent des résultats à la clé. Utiliser l’IA comme un outil pour compléter l’intelligence et la créativité humaines est là où je vois l’IA avoir son impact le plus important.

Pouvez-vous expliquer le concept de “démocratie des données” dans le contexte de l’environnement commercial actuel impulsé par l’IA ?

“La démocratie des données est motivée par la connaissance que les équipes fonctionnent mieux, plus rapidement et plus efficacement lorsqu’elles peuvent accéder aux bonnes informations sur les données au bon moment. Dans l’environnement actuel en pleine évolution impulsé par l’IA, les équipes ne peuvent pas se permettre d’attendre des jours ou des semaines pour les extractions de données. Pour atténuer cela, les entreprises doivent habiliter leurs équipes à utiliser les données de manière autonome. Cela ne signifie pas le chaos des données sans paramètres. À la fin de la journée, de mauvaises données conduisent à une mauvaise IA. Mais avec les bons outils et processus en place, les entreprises peuvent équilibrer la démocratisation des données avec la gouvernance des données, permettant ainsi de meilleurs résultats commerciaux.”

Quels sont les changements clés de la culture organisationnelle que vous pensez être essentiels pour permettre une véritable démocratie des données à l’ère de l’IA ?

Établir une véritable démocratie des données au sein de votre organisation commence avec deux changements culturels fondamentaux : fournir les bons outils les plus accessibles et mener des efforts à l’échelle de l’organisation pour la littératie des données. Cela signifie adopter des outils en libre-service qui permettent aux membres non techniques de l’équipe, tels que les équipes marketing ou de réussite client, non seulement d’accéder aux données mais également de les analyser et d’agir en conséquence. Je crois que l’analyse de données en libre-service peut et devrait alimenter la collaboration entre les équipes, inspirer la curiosité et l’exploration, développer la littératie des données et donner la priorité à l’action et à l’impact. Il est également important de consacrer des efforts conjoints entre l’équipe de données centrale et les équipes métier pour assurer une gouvernance continue des données afin de garantir que la qualité des données ne se dégrade pas avec le temps.

Quels sont les défis les plus importants auxquels les organisations sont confrontées pour atteindre la démocratisation des données, et comment peuvent-elles surmonter ces obstacles ?

Dans le passé, les entreprises ont tenté de centraliser les données au sein d’une équipe d’experts, laissant le reste de l’organisation dépendant de cette équipe pour fournir des analyses et des informations clés qui peuvent être critiques pour leurs opérations quotidiennes et leur processus de prise de décision. Alors que la démocratisation de l’accès aux données est cruciale pour résoudre ce goulet d’étranglement, cela peut également être un défi. Lorsque je parle à des dirigeants de données sur la mise en œuvre d’un service en libre-service, il est clair qu’il y a un spectre. D’un côté, vous avez des outils de configuration basse pour les équipes non techniques et les équipes métier. En fin de compte, ces outils ne fournissent pas la profondeur et la largeur de réponses dont ces équipes ont besoin. De l’autre côté, vous avez des outils plus techniques pour les équipes plus techniques. Ils sont beaucoup plus flexibles en termes d’analyse, mais ils sont lents et probablement très peu de personnes peuvent même les utiliser. Nous appelons ces outils une “file d’attente des données” … vous attendez toujours des réponses. Les équipes ont besoin d’une solution intermédiaire. Pensez à des solutions hors de la boîte qui encouragent, et non inhibent, l’exploration et l’expérimentation. Avec les bons outils et la formation de l’équipe, les entreprises peuvent plus facilement combler le fossé de la démocratisation des données.

À quel point la littératie des données est-elle cruciale dans le processus de démocratisation des données, et quels sont les étapes que les entreprises devraient prendre pour améliorer la littératie des données parmi leurs employés ?

Favoriser un environnement de démocratie des données au sein de vos équipes est un défi culturel qui nécessite une éducation et un engagement à l’échelle de l’entreprise. Dans mes expériences avec l’enseignement de processus de données à des membres non techniques, la meilleure façon de développer ces compétences est à travers une combinaison de formation et d’apprentissage pratique. Je recommande de développer un programme de formation complet pour garantir que les employés se sentent à l’aise et confiants dans les informations qu’ils tirent de leurs données. Assurez-vous d’utiliser un outil qui n’interdit pas aux utilisateurs non techniques : par exemple, tout outil qui nécessite des connaissances en SQL marginaliserait les personnes sans expertise en programmation. À partir de là, fournissez des opportunités aux employés de plonger et de commencer à jouer avec les données. Enfin, mettez en œuvre un outil qui favorise l’exploration et la collaboration. Plus les gens travaillent en silos, plus ils peuvent rebondir des idées les uns sur les autres, conduisant à des informations plus éclairantes. Si vous êtes un professionnel de la donnée qui enseigne à un membre non technique, rappelez-vous que vous avez passé des années à apprendre à obtenir et à utiliser des données, donc vous pensez différemment à ce sujet par rapport à l’utilisateur occasionnel. Soyez ouvert à enseigner aux autres plutôt que de faire tout vous-même. Sinon, vous n’aurez jamais de temps libre pour faire autre chose que répondre aux questions des gens.

Avec l’évolution rapide des outils de données et des technologies d’IA générative, comment les entreprises devraient-elles adapter leurs stratégies pour rester en tête dans la gestion et l’utilisation des données ?

La gouvernance des données est l’un des principaux défis auxquels les entreprises sont encore confrontées, et c’est quelque chose que chaque organisation doit maîtriser pour permettre des expériences de données et d’IA significatives. L’IA n’est bonne que si les données qui la alimentent sont propres, et des données propres conduisent à des informations plus percutantes, à des utilisateurs plus heureux et à une croissance commerciale. De cette façon, les entreprises doivent être proactives en matière de nettoyage et de taxonomie des données, et il y a des opportunités d’utiliser l’IA générative pour gérer la gouvernance et la qualité de l’IA. Par exemple, chez Amplitude, nous avons lancé notre produit Data Assistant alimenté par l’IA l’année dernière, qui propose des recommandations intelligentes et une automatisation pour rendre la gouvernance des données transparente et aider les utilisateurs à prendre en charge les efforts de qualité des données.

Comment Amplitude permet-il aux entreprises de mieux comprendre le parcours client ?

Construire de grands produits et expériences numériques est difficile, en particulier dans le paysage concurrentiel actuel. Aujourd’hui, de nombreuses entreprises ne savent toujours pas pour qui elles construisent ou ce que leurs clients veulent. Amplitude aide les entreprises à répondre à des questions comme : “Qu’est-ce que nos clients aiment ? Où se heurtent-ils ? Qu’est-ce qui les fait revenir ?” grâce à des informations quantitatives et qualitatives. Notre plateforme aide les entreprises à mieux comprendre le parcours client de bout en bout en mettant en surface des données pour aider à conduire le cycle d’acquisition, de monétisation et de rétention des clients. Aujourd’hui, plus de 2 700 clients, dont des marques d’entreprise comme Atlassian (TEAM ), NBC Universal et Under Armour (UAA ), utilisent Amplitude pour construire de meilleurs produits.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Amplitude.