Carhartt se tourne vers les données sous la direction d’un nouveau CIO

Les vêtements de travail emblématiques de Carhartt sont presque omniprésents, et sa présence continue dans les usines et dans les skateparks est alimentée en partie grâce à une transformation numérique en cours qui fait progresser les opérations de la société du Midwest, âgée de 133 ans, pour tirer le meilleur parti des technologies numériques avancées, y compris le cloud, l’analyse de données et l’IA.

La société, qui exploite quatre usines dans le Kentucky et le Tennessee et conçoit tous ses produits à son siège social de Dearborn, dans le Michigan, a entamé sa transformation numérique il y a environ quatre ans. Aujourd’hui, plus de 90 % de ses applications s’exécutent dans le cloud, la plupart de ses données étant hébergées et analysées dans un entrepôt de données d’entreprise développé en interne.

Katrina Agusti, une vétéran de 19 ans de l’entreprise qui a été nommée CIO il y a six mois, a joué un rôle central dans la réorganisation du détaillant de vêtements de travail pour l’ère moderne, sous l’ancien CIO John Hill.

Aujourd’hui, Agusti, qui a commencé son mandat chez Carhartt en tant qu’analyste programmeur senior, est chargée de diriger la transformation de l’entreprise vers sa prochaine phase, une phase qui s’accélère quotidiennement avec le barrage de technologies complexes modifiant la chaîne d’approvisionnement mondiale et les pratiques commerciales, déclare Agusti.

Dans le cadre de cette transformation, Agusti prévoit d’intégrer un lac de données dans l’architecture de données de l’entreprise et s’attend à ce que deux preuves de concept (POC) d’IA soient prêtes à passer en production au cours du trimestre. Comme tous les fabricants de l’ère de l’information, Carhartt s’appuie également de plus en plus sur l’automatisation et la robotique dans ses centres de service et de distribution, car elle est confrontée à des défis pour trouver des talents du côté de la technologie et de la main-d’œuvre pour répondre à la demande croissante.

Et la demande est certainement à la hausse pour le fabricant de vêtements de travail, qui connaît actuellement une croissance à deux chiffres dans ses trois secteurs d’activité – direct aux consommateurs, direct aux entreprises et grossiste.

Optimiser une transformation pour tirer le meilleur parti des données

Carhartt a lancé son initiative Cloud Express dans le cadre d’une transformation fondamentale visant à transférer les 220 applications de l’entreprise vers Microsoft Azure. Deux applications héritées, sa solution de gestion d’entrepôt et ses solutions de paie et d’avantages sociaux, fonctionnent toujours sur site, mais ces applications pourraient bientôt être remplacées par des solutions cloud natives, déclare Agusti.

Le passage au cloud – même au milieu de la pandémie – a été une victoire majeure pour Carhartt. Outre la rapidité évidente de mise sur le marché et les gains d’évolutivité, les vastes améliorations de la stabilité, des performances, de la disponibilité, de la maintenance, de la surveillance du basculement et des alertes ont automatisé de nombreuses tâches informatiques coûteuses et chronophages, libérant ainsi l’équipe informatique pour s’attaquer aux problèmes avancés. l’analyse de données et d’expérimenter d’autres nouvelles technologies.

Agusti dit que Carhartt adoptera probablement une architecture multicloud à long terme, mais pour l’instant, elle et son équipe renforcent leur expertise cloud en partie grâce à des conversations avec d’autres DSI sur les meilleures pratiques.

« Nous apprenons et développons toujours le muscle en interne pour fonctionner correctement dans le cloud et comment gérer dans le cloud, et pas seulement la gestion des systèmes, mais comment les dimensionner », dit-elle, ajoutant qu’elle se concentre également sur l’architecture des données et les stratégies de rétention. « C’est une bête différente de gérer les charges de travail dans le cloud par rapport aux charges de travail sur site. Nous sommes toujours dans ce voyage.

Comme de nombreux DSI, le leader numérique de Carhartt est conscient que les données sont la clé du fonctionnement des technologies avancées. Carhartt a choisi de construire son propre entrepôt de données d’entreprise alors même qu’il a construit un lac de données avec Microsoft et Databricks pour s’assurer que sa poignée de data scientists dispose des deux moteurs avec lesquels manipuler des ensembles de données structurés et non structurés.

« Aujourd’hui, nous procédons au rétrobalayage de notre lac de données via notre entrepôt de données. Sur le plan architectural, ce que nous aimerions faire, c’est amener les données d’abord dans le lac de données, qu’elles soient structurées ou non, puis les alimenter dans notre entrepôt de données », déclare Agusti, ajoutant qu’ils continuent à concevoir une architecture de données qui est idéal pour différents ensembles de données.

Elle n’envisage pas actuellement de retirer l’entrepôt de données développé en interne au profit du lac de données, car l’équipe a personnalisé de nombreux types d’ensembles de données certifiés pour celui-ci.

« Le lac de données sera davantage au service de notre équipe de science des données et des équipes en contact avec les consommateurs qui élaborent des parcours en utilisant des données non structurées pour informer ces personnalisations », déclare Agusti, notant que les six scientifiques de données de Carhartt ont construit plusieurs modèles d’apprentissage automatique qui sont actuellement en mode test.

Deux de ces projets approchent de la production, dont le premier prend en charge la réplication des stocks de Carhartt pour ses cinq centres de distribution et ses trois activités différentes.

« Nous essayons de l’utiliser pour l’aide à la décision et de planifier tout cet inventaire dans différents centres de distribution en fonction des niveaux de service », dit-elle, notant que le modèle peut optimiser le réseau de distribution de Carhartt en tenant compte des capacités ainsi que de l’approvisionnement et niveau de la demande et des stocks.

Le deuxième POC vise à aider les scientifiques des données à collecter des données sur les consommateurs qui peuvent être exploitées pour « personnaliser le parcours du consommateur », y compris des informations démographiques et des données d’enquêtes auprès des consommateurs, explique Agusti.

Le pouvoir de la technologie

Comme de nombreux DSI, le plus grand défi d’Agusti est la gestion du changement, en particulier lorsqu’il s’agit de persuader les employés que les modèles d’IA de l’entreprise fonctionnent vraiment.

« Les équipes doutent que la technologie puisse fournir l’aide à la décision et l’automatisation qu’elles offrent aujourd’hui », déclare le CIO. « Nous avons de nombreux cas d’utilisation et nous les exécutons en mode POC car nous devons prouver à nos utilisateurs finaux et à notre communauté d’affaires que ces modèles peuvent prendre ces décisions pour vous. »

Agusti s’attend à ce que de nombreuses entreprises soient dans ce mode de transition. « Il existe différentes fonctions le long de la courbe de maturité », dit-elle à propos des efforts d’IA en cours, « mais je pense qu’il y a tellement d’applications potentielles qui peuvent tirer parti de la technologie, en particulier dans les espaces d’analyse de données ».

Pour piquer sa résolution sur le pouvoir de la technologie, tout ce que le CIO a à faire est de réfléchir à la façon dont, sans investissements dans la technologie et les talents, la pandémie aurait pu faire dérailler les activités de l’entreprise.

Au début, pendant la pandémie, de nombreux travailleurs essentiels devaient être équipés d’équipements de travail Carhartt pour une protection supplémentaire. En conséquence, le flux de revenus de l’entreprise a augmenté à deux chiffres, même lorsque certains segments d’activité ont été réduits en raison d’arrêts de travail généralisés.

Une fois que les arrêts de travail ont commencé à s’installer, Carhartt a eu un aperçu rare de sa chaîne d’approvisionnement, permettant à ses analystes de données de visualiser les étapes de la chaîne d’approvisionnement avec des détails exquis, comme les images individuelles d’un film.

« Ce que la pandémie a fait, c’est créer le besoin de cette visibilité et d’une gestion proactive des exceptions », déclare Agusti. « Chaque étape de ce voyage devient importante lorsque vous rencontrez des perturbations. Cela nous a permis d’obtenir une visibilité et une gestion des exceptions plus précises à chaque étape de la chaîne d’approvisionnement. »

Grâce à cette visibilité – et à la poussée de l’informatique pour que les activités de Carhartt continuent de fonctionner – l’entreprise est dans une meilleure position avec sa chaîne d’approvisionnement. Ce n’est toujours pas au niveau « prévisible » qu’il était avant la pandémie, dit Agusti, mais « nous commençons à voir les délais logistiques se stabiliser et les améliorations des délais de création de marchandises s’améliorer ».