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La stratégie de données de Guide Dogs navigue vers la vue organisationnelle

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Guide Dogs n’est pas différent des autres organismes de bienfaisance qui ont besoin de mieux utiliser les données de ses donateurs. Mais il fournit aussi le service pour lequel il recueille principalement des fonds en premier lieu: les chiens guidant les humains aveugles ou malvoyants.

Gerry McGovern, directeur informatique de Guide Dogs, a mis au point une stratégie de données en consultation avec Caroline Carruthers, ancienne directrice des données chez Network Rail, aujourd’hui consultante. McGovern veut faire passer l’organisme de bienfaisance d’un point de vue individuel et d’une pratique de la gestion et de l’analyse des données à un point de vue organisationnel.

C’est les premiers jours. S’il s’agissait d’une expédition d’alpinisme, il dit que c’est au stade où il a toutes les fournitures et a une carte de l’endroit où il se dirige: « Nous avons certainement commencé, mais je ne pense pas que nous avons encore posé le camp. Donc, nous sommes encore le premier jour, mais nous savons certainement où nous allons.

Comme de nombreuses organisations, Les Chiens-guides avaient dispersé des poches d’activité de données. Mme McGovern reconnaît que là où Carruthers et son équipe ont fait la plus grande différence, c’est de déplacer l’attention des pools de données très cloisonnés et basés sur le ministère.

« Nous avions certains des meilleurs utilisateurs de données de l’industrie. Ils sont vraiment, vraiment bons, mais leur attention a toujours été sur une vision singulière des données. Il ne fait aucun doute que nous faisons tout ce travail si, à la fin de celui-ci, nous pensons toujours que les données sont réparties entre les ministères, parce que vous n’en tirerez que beaucoup de valeur. La grande différence, c’est que des professionnels vraiment qualifiés examinent les choses dans l’ensemble du spectre des données que nous avons.

L’organisation compte environ 1 600 collaborateurs – 55 en IT et une vingtaine de collègues avec des données comme une partie importante de leur travail. Elle compte également 15 000 bénévoles, 250 000 relevés de bases de données et 2 500 chiens qui travaillent dur pour leurs compagnons humains.

L’organisation, dont le nom complet est The Guide Dogs for the Blind Association, ne se trouve pas seulement dans le service des chiens-guides. Il fait campagne pour les droits des malvoyants. Et son service pour enfants gère un programme de livres CustomEyes pour les enfants malvoyants.

Comme d’autres organismes de bienfaisance – et McGovern a une formation au Great Ormond Street Hospital Children’s Charity – Guide Dogs veut maximiser les revenus des donateurs, de sorte que son système de gestion de la relation client (CRM) a cet objectif.

Se plonger dans les données sur les chiens

Mais l’organisme de bienfaisance a aussi des données sur les chiens, dont une grande partie réside dans une base de données Salesforce, mais dont une grande partie est également dans la tête des gens, sur papier, dans des feuilles de calcul, sur des tableaux blancs et ainsi de suite. A partir de janvier 2021, elle déploie une application construite avec l’aide de Salesforce afin que le personnel qui forme les chiens puisse saisir les données numériquement et directement.

L’organisme de bienfaisance est le plus grand éleveur au monde de chiens-guides – principalement des Labradors, mais avec des bergers allemands et des labradoodles.

Guide Dogs est le plus grand éleveur de chiens-guides – principalement des Labradors

Dans tous les cas, si les chiens-guides peuvent, grâce à des analyse des données génomiques, identifier les chiens qui ne feront pas la note, ce serait un gain d’efficacité. McGovern qualifie cela de « données dures sur les points de données souples ». Les chiens qui ne font pas la coupe sont relogés.

« Si vous ne pouvez pas déformer la capacité et la propension d’un chien à chasser les chats, il va être un chien-guide ordures, dit-il. L’organisme de bienfaisance dispose déjà d’un « outil de surveillance du comportement des chiens » qui indique quels chiens sont susceptibles de le faire, mais McGovern dit « ce serait formidable si nous pouvions lui superposer le côté génomique ».

« Nous sommes le plus grand éleveur unique de chiens-guides dans le monde, et nous avons une très grande base de données de l’élevage et la capacité de suivre en arrière. Chaque chien qui passe par notre système est également sur un système basé sur des fichiers papier. Mais ce n’est pas aussi précis qu’il pourrait l’être. Ce serait formidable si nous pouvions découvrir un marqueur unique, comme nous devenons mieux avec l’analyse des données [that will predict success]. Ainsi, « grande langue » équivaut « devient grand guide chien. Mais la seule façon que vous allez jamais savoir que c’est si vous pore à travers les données.

Il dit que les spécialistes des données de Guide Dogs font déjà du travail d’analyse prédictive, et cherchent à l’apprentissage automatique (ML) modèles, en exploitant la technologie chatbot à partir du site Web, et ainsi de suite. C’est le début d’une grande partie de ce travail.

S’en s’baser sur les bases

Carruthers, dont l’équipe travaille avec les chiens-guides depuis juste avant la pandémie – donc, d’une manière presque entièrement éloignée – affirme que la stratégie de données de l’organisme de bienfaisance semble prêt à équilibrer les bases de la gestion des données avec l’exploration de ce que l’intelligence artificielle (IA) peut faire.

« Je pense qu’il faut dire que lorsque nous parlons d’IA et ML et toutes les choses vraiment sexy que nous aimons parler, je pense que Guide Dogs fait ce qu’il faut, c’est-à-dire se concentrer sur l’obtention des bonnes bases. C’est une structure gérée, où il ne tombe pas dans le piège d’essayer de tout réparer, et donc ne pas faire l’une des choses sexy. Il essaie d’équilibrer l’échelle afin qu’il y ait assez de bases que vous pouvez avoir un niveau de caution dans les choses vraiment intéressantes et sexy.

McGovern fait le point que tous les DSI chevronnés feront – qu’il n’y a pas de projets de technologie pure et que la gestion des données est l’endroit où les projets informatiques étaient à la fin des années 1990.

« Quand nous parlons d’IA et ML et toutes les choses vraiment sexy que nous aimons parler, je pense que Les chiens-guides fait la bonne chose, qui est de se concentrer sur l’obtention des bases à droite »

Caroline Carruthers, consultante

« À l’époque, personne ne pensait à ce qui se passe lorsque nous devenons plus grands. Il a toujours été cloisonné, pensant toujours à l’ici et maintenant, pas à la façon dont nous allons être dans un an, cinq ans, 10 ans. Nous avons cloué que quand il s’agit de la technologie régulière, et les services cloud signifient que nous pouvons être incroyablement évolutif. Nous pouvons réagir et changer. Mais les données sont les prochaines maintenant. Nous utiliserons probablement les mêmes techniques que nous avons utilisées pour la technologie, mais je pense qu’avec les données, c’est un peu plus difficile. Vous pouvez échanger un ordinateur portable beaucoup plus facilement que vous pouvez échanger une base de données.

« Il n’y a pas de projets technologiques, il n’y a que des projets d’organisation d’entreprise. Je ne peux pas faire un projet pour le bien de la technologie, parce que si cela n’apporte pas d’avantages à l’organisation, il ne fait aucun point de le faire. Et pour tout ce que nous pouvons orienter les gens dans la bonne direction, cela doit impliquer tout le monde, il doit s’agir d’un projet à l’échelle de l’organisation. S’il ne s’agissait que d’une solution technologique, ce serait vraiment facile.

Néanmoins, il y a une pile de technologie à l’organisme de bienfaisance. Il dispose d’une base de données CRM héritée que McGovern décrit comme « non conçu pour le monde moderne – il n’est pas conçu pour les services numériques » . En particulier, il veut passer à un modèle par lequel les donateurs, les partisans et les utilisateurs du service ont le contrôle de leurs propres données, peuvent mettre à jour leurs propres détails et ainsi de suite, sans la nécessité de processus manuels laborieux à la fin des Chiens-guides.

En tant qu’utilisateur de Microsoft, il utilise PowerBI, confirme-t-il, bien que son utilisation de Salesforce l’ouvre à tirer parti de Tableau. Et quand il s’agit de construire un entrepôt de données, il pourrait être construit sur Microsoft Azure, mais alors il pourrait ne pas – cette décision n’a pas encore été prise, dit-il. McGovern ne, cependant, jouer hommage au travail de Microsoft fait pour le troisième secteur du Royaume-Uni.

DRM – gestion des relations canons

En ce qui concerne les données canines, Guide Dogs a ce qu’il appelle jocosely un système de « gestion des relations canines », construit sur une base de données Salesforce. Il veut étendre son utilisation de Salesforce au côté humain de l’entreprise.

« La chose la plus frustrante de mon point de vue, c’est qu’une fois que vous avez vos données dans un format accessible, faire l’analyse est facile. C’est la prépara tion pour en arriver là. [that is hard] »

Gerard McGovern, Chiens-guides

« Notre ambition ultime est un système de gestion centralisé pour toutes les demandes qui entrent dans les chiens-guides, que ce soit par téléphone, par message texte, Alexa, peu importe », dit McGovern. Il rapporte que des appareils tels que Alexa d’Amazon sont « incroyablement populaires » auprès des malvoyants et que le manuel du propriétaire du chien-guide est disponible de cette façon.

« La chose la plus frustrante de mon point de vue – après avoir vécu cela à Great Ormond Street – c’est que, du point de vue des données, une fois que vous avez vos données dans un format accessible, il est facile de faire l’analyse », dit-il. « C’est là que je pouvais coller mon chapeau de programmation à partir de quand j’avais l’habitude d’écrire Java. Je ne le feras certainement pas. Nous avons des gens qui sont beaucoup mieux au codage que moi. Mais conceptuellement, je pourrais. Donc, ce n’est pas que la science des données est si difficile, c’est la prépara tion pour en arriver là [that is hard].

« Le pire dans mon travail, c’est d’avoir à dire « non » aux gens. Mais nous arriverons à un moment où je ne peux plus dire ça. Et ce sera un grand moment dans le temps.

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