La Data, la RSE et moi
#8 Data Analyst dans la RSE, en quoi ça consiste?
Salut pour cette nouvelle édition.
Si tu me lis, tu dois sans doute faire parti des 164 privilégiés, merci ❤️
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Data analyst RSE, en quoi ça consiste?
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Data Analyst RSE, en quoi ça consiste?
Nouvelle semaine, nouvelle mission! Maintenant je suis data analyst dans le domaine de la responsabilité sociale et environnementale (RSE), un domaine jusqu'alors inexploré pour moi.
Si tu penses que la RSE ne se résume qu’à une série de campagnes de communication destinées à faire du greenwashing ou s’acheter une nouvelle image alors verse un peu d’eau sur ta tête et lis la suite :)
Plus sérieusement, si les sociétés s’engagent à monter des départements dédiés à la RSE (donc avoir une masse salariale plus grande), c’est qu’elle prennent le sujet au sérieux.
Qu’est-ce que la RSE d’abord?
La RSE représente un engagement concret visant à réduire les impacts environnementaux à tous les niveaux de production.
Prenons l’exemple de la maison de parfum Lancôme. Chaque flacon de parfum ne se limite pas à son contenu olfactif. Il y a le contenant, la boite, le pulvérisateur et ces choix ne sont pas neutres d'un point de vue environnemental : chaque matériau, du verre au carton en passant par le plastique, contribue à l'empreinte carbone globale du produit.
Ainsi, la maison Lancôme, comme tant d'autres, se doit de considérer l'impact environnemental de ses choix de conception, de la sélection des matières à l'élimination des déchets, afin de minimiser son empreinte écologique et proposer des produits plus durables.
Comprendre l'Empreinte Carbone
Pour quantifier l’impact de production sur l’environnement, on mesure les émissions de carbone selon 3 scopes.
Scope 1 : Émissions résultant de la combustion de carburants dans les processus industriels.
Scope 2 : Émissions provenant de la production d'électricité générée par des centrales électriques qui alimentent les bâtiments et les équipements de l'entreprise.
Scope 3 : Émissions découlant de la chaîne d'approvisionnement et du cycle de vie des produits. Ces émissions sont le résultat des activités de l'entreprise mais proviennent de sources non contrôlées directement par elle.
Mon Rôle en tant que Data Analyst RSE
Dans ce contexte, mon rôle est de collecter et analyser les données pour aider à réduire ces émissions, notamment celles du scope 3. Si on reste sur la maison Lancôme, désireuse de minimiser son empreinte carbone. Une des stratégies possibles consiste à mieux sélectionner les fournisseurs. Travailler uniquement avec ceux qui partagent les même valeurs et souhaitent mettre en place des pratiques éco-responsables tels que l’utilisation de verre recyclé.
Avant d’analyser les données des fournisseurs et de produire des dashboards comparants les efforts des fournisseurs, il faut s’assurer de la qualité de la donnée et créer des processus d’automatisations afin que l’équipe ne passe pas trop de temps à effectuer des transformations manuelles sur Excel. Ce genre de tâche est chronophage et sans réel valeur ajoutée pour l’équipe.
Défis et Solutions
La gestion des données peut rapidement devenir un casse-tête.
➡️ Reception des données des fournisseurs
➡️ Vérification de la qualité
➡️ Transformation au format adéquate
➡️ Consolidation des données des fournisseurs
➡️ Production des indicateurs de performance (le taux d’émission de Co2 en kg/tonne)
Il faut réfléchir à un workflow et à un moyen d’automatiser cela. Un véritable travail de planification 😅
Pour que l’équipe ne perde pas de temps dans ces transformations, il est crucial d’automatiser le flux de transformation de la donnée, un peu comme dans les processus de ETL.
Comment y parvenir sans une collaboration étroite avec l'équipe IT ?
L’équipe veut itérer rapidement tout en gardant la main sur ses données, par conséquent, elle souhaite se passer de l’IT pour ce projet. Mais comment mettre en place une solution tout en utilisant des outils faciles de manipulation pour l’équipe?
Plusieurs solutions possibles:
VBA pour automatiser les tâches répétitives dans Excel.
AWS S3 ou Google Cloud Storage pour une gestion flexible des fichiers dans le cloud.
OpenRefine ou Knime pour le nettoyage des données avec une interface.
Power Automate et Power Query pour une automatisation fluide via la suite Microsoft.
Python pour créer des scripts personnalisés transformables.
Actuellement, je me penche sur une solution utilisant un script python qui peut être transformé en un exécutable sur Windows. Son utilisation sera possible sans nécessiter l'installation de python sur chaque poste.
Je te tiendrai au courant sur l’avancement de ma mission. C’est tout pour cette semaine, voyons les évènements à venir pour la semaine prochaine.
A venir cette semaine
Mardi 16 Avril, c’est parti!
Live avec Benjamin Ejzenberg sur le data storytelling. Comment faire en sorte que ta présentation débouche sur une action concrète :)
Pour t’inscrire, c’est ici.
Jeudi 18 Avril
Jeudi 18 Avril, rendez-vous dans les locaux d’Hymaïa pour 3 présentations. Je serai avec Natacha et Julia. Je parlerai de Data Storytelling.
➡ Avantages des graphiques interactifs pour le data storytelling, Julia
➡ Les 7 pièges à éviter pour mener des analyses statistiques de qualité, Natacha
➡ Comment faire du data storytelling en entreprise, Kevin
Pour t’inscrire pour assister à l’évènement physiquement, (toujours mieux pour se parler après les présentations) ou en ligne.
Note bien le rendez-vous : jeudi 18/04/2024 à 18h30.
Retrouve-moi à Paris à l'adresse : 156 Bd Haussmann, 75008 Paris.
Revoir le live sur le notebook SQL, Evidence
Archie Sarre Wood, Head of Community chez Evidence nous présente le notebook SQL produit par son entreprise. Un cas pratique mêlant duckDB et dbt pour produire des rapports.
C’est tout pour cette semaine, passe une excellente journée :)