Episodes
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Enzo Rideau, expert Fabric (le nouvel outil de Microsoft) est Solution Leader Microsoft Analytics chez delaware, le cabinet de conseil leader sur les solutions Microsoft et SAP en France. Il a également fondé le podcast House of Fabric et partage régulièrement du contenu sur LinkedIn (à ses +10 000 abonnés).
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:48 Intro
03:48 Pourquoi mettre en place une Modern Data Stack sur Microsoft Fabric ?
05:07 Qu’est-ce que Microsoft Fabric ?
07:54 #1 : Embarquer l’humain
09:32 #2 : Etat des lieux technique
12:10 #3 : Design de l’architecture
13:26 #4 : Identifier les pain points
15:07 #5 : Mise en place de la solution
17:46 #6 : Livraison et accompagnement
18:50 Les plus grosses difficultés dans la mise en place de Fabric
21:55 Les conseils d’Enzo pour réussir son implémentation
23:14 La tendance #1 sur Fabric : le déploiement des GenAI dans toutes les fonctionnalités
26:11 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par delaware, le cabinet de conseil leader sur Microsoft Fabric et SAP en France.
👉 Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail à [email protected]
📚 RESSOURCES
-Le livre Microsoft Fabric : Le guide complet
-Les meetups Club Fabric
-Les événements de delaware
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks
#75 - Microsoft : Fabric, l’alternative à la Modern Data Stack ?
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrir le programme du bootcamp ici
🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird
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Romain Fays est Head of Analytics Engineering chez Doctolib, la licorne qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:12 Intro
04:33 1er chantier : Se réorganiser et intégrer les Data Analysts dans l’équipe Analytics Engineering
06:35 2ème chantier : La migration vers dbt
07:33 L’organigramme de Doctolib aujourd’hui
09:31 La stack de Doctolib aujourd’hui
11:11 Les outils de l’équipe Analytics Engineering
13:42 Les challenges lorsqu’on lance une équipe Analytics Engineering
17:04 Les Data Analysts étaient contents de rejoindre l’équipe Analytics Engineering ?
21:32 Leur process Analytics Engineering dans le détail
22:16 Les plus grosses difficultés rencontrées par Romain sur ces chantiers
25:04 Les prochaines étapes de l’équipe
26:12 La place de l’Analytics Engineering dans les projets GenAI
29:42 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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👉 Découvrir l'épisode avec Charles
👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail
📚 RESSOURCES
- La documentation de GitLab
- Le LinkedIn de Romain
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs
#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering
#11 - Doctolib : Consommer la donnée avec modération sur Apple Podcasts
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Episodes manquant?
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Cette rentrée annonce de nouveaux projets pour DataGen ! 🔥
🤩 LES NEWS
#1 On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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#2 Le podcast a dépassé les 25K d'écoutes par mois et a intégré le top 3 des meilleurs podcasts en France dans la rubrique Technologie.
#3 On a lancé un nouveau format sur la newsletter : les éditions spéciales. L’objectif est de consolider les informations et les insights qui sont disséminés dans les différents podcasts.
👉️ Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen (BlaBlaCar, Doctolib, Décathlon…) 📚
👉️ Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen (Airbnb, BlaBlaCar, Air France...) 🏋️♀️
👉️ Quels parcours ont les Head of Data des plus belles boites (BlaBlaCar, Pernod Ricard, Doctolib, Lydia...) ? 🎓
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Melvyn Peignon est Product Manager chez ClickHouse, le Data Warehouse en temps réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.
On aborde :
🔥 Son parcours d’Elastic Search jusqu’au Produit chez ClickHouse
🔥 Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse
🔥 Où se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack
🔥 Les grandes tendances du marché (Iceberg, GenAI, séparation compute x compute).
PARTENAIRE ❤️
Ce podcast est rendu possible par ClickHouse, le data warehouse en temps réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.
👉 Contacter Melvyn sur Linkedin ou découvrir l’outil ici.
📚 RESSOURCES
Le linkedIn de Melvyn
Les earning calls de Snowflake, d’Elasticsearch, de Crowstrike
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:55 Intro
03:29 Qu’est-ce que ClickHouse ?
10:23 Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse ?
14:58 Où se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack ?
17:52 Les grandes tendances du marché (Iceberg)
21:20 L’impact des GenAI sur ClickHouse
23:58 Les prochaines étapes de ClickHouse (séparation compute x compute)
26:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer : https://www.datageneration.co/
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🚨 Tentez de gagner un pass pour 2 personnes pour le Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre en likant et taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn 🚨
Aldrick Zappellini est Chief Data Officer du groupe Crédit Agricole, la banque qui compte plus de 150 000 collaborateurs. Aldrick parle de ses plus gros challenges de ces dernières années, de ses projets et des prochaines étapes pour le département Data.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:37 Intro
04:40 Leur 1er chantier clé : gouvernance & réglementation
10:20 2ème chantier clé : accélération sur la création des cas d’usage business
15:54 3ème chantier clé : adoption maîtrisée de l’IA générative
25:05 Ses plus grosses difficultés : acculturation, recrutement et upskilling
28:15 Les prochaines étapes de la direction Data du groupe
32:27 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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Ce podcast est réalisé en collaboration avec Big Data & AI Paris.
👉 Retrouvez Aldrick Zappellini à l’événement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.
📆 Inscrivez-vous ici
🎁 Tentez de gagner 1 pass pour 2 personnes en likant et en taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn qui concerne cet épisode
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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🎙 Découvrez l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird
DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂
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Alexandre Miny de Tornaco est le co-fondateur de DataBird, le bootcamp spécialisé sur la data, qui a formé plus de 4000 personnes en 4 ans. Ils ont lancé des bootcamps spécialisés sur la Data Analyse, la Data Science et le Data Engineering. Aujourd’hui, on parle de la tendance de l’Analytics Engineering qui a explosé et d’un bootcamp spécialisé sur ce sujet qu’on lance en collaboration.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:58 Intro
03:13 L’historique entre DataGen et DataBird
04:19 La genèse du bootcamp Analytics Engineering
06:30 La tendance de l’Analytics Engineering
09:25 Le lien entre l’Analytics Engineering et le Self-Service
13:09 Comment l’Analytics Engineering se traduit chez Aircall, Back Market et Doctolib
17:50 Le détail du bootcamp Analytics Engineering
24:31 Une semaine type
25:26 A qui s’adresse le bootcamp ?
28:45 Les modalités du bootcamp
29:36 Les 3 épisodes que je recommande pour creuser le sujet
DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂
👉 Découvrir le programme de la formation
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco
#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#26 - Swile : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data
#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise
#8 - Databird : Former des data analysts en 8 semaines
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Capucine Claude est Data Product Lead chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnés. Après un épisode sur l’organisation de l'équipe Data Engineering et un épisode sur leur stratégie Data Science, aujourd’hui on parle d’un des plus gros chantiers de l’équipe Data de Back Market : leur recentralisation et la définition d’une nouvelle vision.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:10 Intro
02:16 Le rôle de Data Product Manager de Capucine (parcours, missions…)
06:30 Le contexte avant la réorganisation des équipes Data
10:02 À quoi ressemble l’organisation des équipes Data aujourd’hui
15:33 Comment ça a permis de résoudre les problèmes (bottleneck, collaboration…)
19:45 Les challenges autour de cette réorganisation
22:36 La stack data
24:48 Les next steps pour l’équipe Data
25:45 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Capucine
- The weekly Digest
- Les meetups Crafting Data
- Les meetups Paris Data Ladies
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers
#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.
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Benjamin Dubreu est aujourd’hui Lead Data Engineer en freelance. Il s’est reconverti dans la data il y a 6 ans suite à une thèse en Sciences Politiques. Depuis, il a travaillé pour des grands groupes (BNP Paribas, TotalEnergies) et des scaleups. En parallèle, il crée du contenu data avec beaucoup de succès (58 000 abonnés sur LinkedIn) et a lancé une formation à la data pour progresser notamment sur des sujets techniques comme le Data Engineering.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:00 Intro
01:50 Le parcours de Benjamin
07:39 La comparaison du salaire en CDI versus en freelance
11:50 Pourquoi passer de Data Scientist à Data Engineer ?
16:02 La priorité : travailler ses fondamentaux
19:30 L'impact des IA génératives sur les métiers data
23:37 Comment s'insérer sur le marché en tant que freelance aujourd’hui ?
29:11 La formation Data Upskilling de Benjamin
31:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le Linkedin de :
Benjamin DubreuDamien BenvenisteZach WilsonAndrew Ng- La formation Data Upskilling de Benjamin (Les modalités de la formation de Benjamin ont évolué suite à une forte demande.)
- La newsletter sur le freelancing de Benjamin
- Le livre So Good They Can't Ignore You de Cal Newport
- Le livre The Art of Learning de Josh Waitzkin
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux
#121 - Lancer sa carrière en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga
#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo
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Michael Benisti est Head of Data & AI chez Ledger, la licorne leader mondial de la sécurisation des cryptomonnaies. Après un épisode sur leur stack et leur orga (épisode #50), Michael revient présenter sa stratégie IA Génératives et 6 projets qu’ils ont déjà mis en production.
On aborde :
🔥 La genèse des projets GenAI chez Ledger
🔥 Leurs projets GenAI “tactiques” : YouTube Analyser, Reddit Sentiment Analysis…
🔥 Leurs projets GenAI “stratégiques” : Customer Chatbot, GitHub Copilot et du “Ledger Assistant”
🔥 L’organisation pour délivrer et les plus gros challenges qu’ils rencontrent.
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.
👉 Lien vers leur site internet : https://bit.ly/47UthCv
📚 RESSOURCES
La plateforme d’Andrew Ng DeepLearning.AIle comparateur de LLMs Chatbot Arena🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:30 Intro
03:08 La genèse des projets GenAI chez Ledger
04:28 Le projet YouTube Analyser
06:58 Le projet Reddit Sentiment Analysis
09:22 Le projet Catalog Position Tracker
11:19 Le chatbot à destination des clients
15:01 Le déploiement de GitHub Copilot
18:05 Le projet “Ledger Assistant”
22:39 L’orga pour délivrer les projets
23:30 Leurs plus gros challenges sur ces projets GenAI
26:48 Les prochaines étapes de Ledger en GenAI
27:24 Les questions de la fin (ressources GenAI)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité
#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne
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Arno Amabile est le Rapporteur Général de la Commission IA instaurée par l’ex-Première ministre et constitué de pontes du secteur tels que Yann LeCun, Arthur Mensch, Dr. Luc Julia, Anne Bouverot…. Ils ont formulé des recommandations pour orienter la stratégie IA du gouvernement et faire de la France un leader de l’IA.
On aborde :
🔥 La genèse de la Commission IA et du Plan IA
🔥 La revue des 6 recommandations clés (sensibilisation, investissement, puissance de calcul…)
🔥 Les débats qui ont animé les membres de la commission (ex : AI Act)
🔥 L’adoption du plan IA au sein du gouvernement.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Arno : https://www.linkedin.com/in/amabile-arno/?originalSubdomain=fr
- La newsletter de Benedict Evans : https://www.ben-evans.com/newsletter
- Le podcast américain The Ezra Klein Show : https://podcasts.apple.com/us/podcast/the-ezra-klein-show/id1548604447
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:58 Intro
03:35 Reco #1 : un plan de sensibilisation et de formation de la nation
06:31 Reco #2 : réorienter l’épargne vers l’innovation, fonds “France & IA” de 10 Mds
10:38 Reco #3 : faire de la France un pôle majeur de la puissance de calcul
18:58 Reco #4 : faciliter l’accès aux données
22:20 Reco #5 : assumer le principe d’une “exception IA” dans le secteur publique
24:03 Reco #6 : promouvoir une gouvernance de l’IA
25:31 Comment le consensus s’est-il fait au sein de la commission ?
28:58 Aujourd’hui, comment ce plan est adopté par le gouvernement ?
30:48 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives
#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'Élysée
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Jean-Paul Paoli est Generative AI Business Transformation Director chez L’Oréal, le leader mondial du secteur de la beauté qui emploie 86 000 personnes dans 150 pays au travers de 36 marques internationales. Jean-Paul est venu aujourd’hui nous offrir une masterclass sur la stratégie GenAI qu’il met en place.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:24 Intro
01:43 Le contexte Data & IA chez L’Oréal
04:04 Le parcours de Jean-Paul
06:08 Les prémices de la stratégie GenAI chez L'Oréal
08:48 La mise en place de cette stratégie
13:17 Use case #1 : la production de contenu marketing
18:10 Use case #2 : Beauty Genius, le conseiller de beauté virtuelle
21:42 Focus sur la partie Tech
30:01 Les principales difficultés de Jean-Paul
33:06 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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- Suivre Benoit Raphael
- Suivre Olivier Martinez
- Suivre Gilles Guerraz
- La newsletter One Useful Thing d’Ethan Mollick
- Le podcast The Cognitive Revolution
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#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr). Il est également selon moi l’un des plus gros experts data en France. Aujourd’hui, on décrypte l’actu data ensemble.
On aborde :
🔥 Les annonces clés des sommets Snowflake & Databricks (Iceberg, Polaris, Spark 4.0, Tabular…)
🔥 Qu’est-ce que la technologie Iceberg et pourquoi tout le monde en parle ?
🔥 Le positionnement de BigQuery en comparaison avec Snowflake et Databricks
🔥 1 news : un mini LLM qui tourne dans un navigateur web.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe
- La newsletter de Blef
- La conférence Forward Data avec Blef
- L'article sur les hallucinations
- Le post de Thomas Wolf sur le mini LLM qui tourne dans un navigateur web
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:29 Intro
01:39 Les sommets Snowflake & Databricks
08:14 Les annonces clés de Snowflake
10:27 L’impact pour des équipes data
13:15 Les annonces clés de Databricks
16:23 Zoom sur la techno Iceberg
21:14 Le positionnement de BigQuery vs Snowflake et Databricks
23:32 La news : un mini LLM qui tourne dans un navigateur web
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
#139 - Google Cloud : Les 3 tendances data & IA de 2024
#120 - La fin de la Modern Data Stack ? Avec Blef
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Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance et également une créatrice de contenu sur LinkedIn à succès (+20K abonnés). Elle est venue nous faire une masterclass sur son sujet de prédilection : la Data Gouvernance.
On aborde :
🔥 Qu’est-ce que la Data Gouvernance ?
🔥 La méthodologie de Charlotte en 3 étapes : état des lieux, “buy in”, 1ères batailles…
🔥 Les grosses difficultés liées à la Data Gouvernance
🔥 L’impact des GenAI sur les projets de Data Gouvernance.
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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📚 RESSOURCES
Son LinkedIn
Son ebook
Sa newsletter
Le compte LinkedIn de Modern Data 101
La chaîne YouTube The Data Governance Coach
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:21 Intro
06:05 Qu’est-ce que la Data Gouvernance ?
07:41 La méthodologie de Charlotte : étape 1/ L’état des lieux
10:10 Etape 2/ Obtenir le buy-in
13:31 Etape 3/ Lancement opérationnel
25:24 Les grosses difficultés liées à la Data Gouvernance
28:12 L’impact des GenAI sur la Data Gouvernance
32:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers
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Matthieu Rousseau, expert en Data Engineering et DataOps, a fondé Modeo, un cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.
On aborde :
🔥 La définition du DataOps et la différence avec le Data Engineering
🔥 À quel type de boîte peut bénéficier une équipe DataOps
🔥 Comment mettre en place une approche DataOps en 5 piliers
🔥 Les avantages et les difficultés lorsqu’on met en place une approche DataOps.
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Ce podcast est rendu possible par Modeo, le cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.
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📚 RESSOURCES
- Les articles de Modeo et notamment Construire son équipe et sa stratégie DataOps en 2024
- Le blog de DataKitchen
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:48 Intro
01:39 Qu’est-ce que le DataOps ?
02:28 Quelle est la différence entre le DataOps et le Data Engineering ?
03:40 Quels types de boîtes peuvent mettre en place une équipe DataOps ?
06:29 Comment mettre en place une approche DataOps ?
09:39 La redéfinition du rôle de Data Engineer
14:32 La timeline pour mettre en place une approche DataOps
16:53 Les avantages de cette approche
18:11 Les principaux challenges
20:24 Les tendances observées par Matthieu
22:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure
#92 - Saagie : Mettre en place une approche DataOps
#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
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Bilal Baltagi est Data Director chez Brevo (ex-Sendinblue), la plateforme de marketing automation qui permet notamment d’orchestrer ses campagnes d'emailing ou de SMS. La scaleup a acquis le statut de “centaure” après avoir dépassé les 100 millions d’euros de revenus annuels.
On aborde :
🔥 Le parcours de Bilal et le contexte à son arrivée chez Brevo,
🔥 L’organisation de l'équipe, la stack et les projets de Data Science,
🔥 La création récente d’une équipe DataOps,
🔥 Ses plus gros challenges et les prochaines étapes (ex : semantic layer)
PARTENAIRE ❤️
Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.
📚 RESSOURCES
- La newsletter Blef
- Medium
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:23 Intro
05:29 Le contexte en arrivant chez Brevo
07:12 L’approche de Bilal pour structurer ses chantiers
10:02 La stack chez Brevo
12:55 Exemple de projet Data Science
15:04 Ses plus gros challenges
18:13 L’orga de l'équipe Data
21:15 Le DataOps chez Brevo
24:50 Les prochaines étapes pour l'équipe Data
27:43 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#92 - Saagie : Mettre en place une approche DataOps
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr) et membre du Collectif DataGen. Il est également selon moi l’un des plus gros experts data en France. Aujourd’hui, on décrypte l’actu data ensemble.
On aborde :
🔥 L’impact de la GenAI sur le Self-Service
🔥 Le Concept de Metric Tree
🔥 Comment progresser en tant que Data Engineer
🔥 Le Real-Time Data Warehouse ClickHouse.
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La conférence d’Abhi Sivasailam
Le Data Council 2024
La Newsletter Everything is still BI de Benn Stancil
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:07 Intro
02:04 Text to insights : l’extension du self-service grâce à l’IA
03:38 Dans les faits, est-ce que les boîtes l’utilisent ?
06:07 Le concept du Metric Tree
12:08 Comment se challenger au quotidien en tant que Data Engineer ?
20:24 Son point de vue sur ClickHouse
27:58 Les news de Blef : le talk Abhi Sivasailam & l’article “Everything is still BI” de Ben Stancil
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana
#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink
#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁
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Laure Luchesi est l’ex-Directrice d’Etalab, le service rattaché au Premier ministre qui coordonne les projets Data & IA de l'État.
On aborde :
🔥 Ses 3 chantiers principaux : open data, échange de données entre administrations et Lab Data & IA
🔥 Une 10aine de projets : COVID tracker, APIsation du revenu fiscal de référence, identification de décharges sauvages à partir d’images satellites…
🔥 L'impact du rapport de Cédric Villani sur cette accélération Data & IA
🔥 Ses plus gros challenges et les solutions adoptées : l’acculturation et l’initiative des hackathons ou le recrutement et le programme “entrepreneur d’intérêt général”
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Ce podcast est rendu possible par Qlik, le nouveau géant de la data qui couvre toute la chaîne de l’ingestion à la visualisation.
👉 Découvrir l'épisode Qlik : Racheter Talend et devenir un géant de la Data
👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou à [email protected]
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Son programme Give & TechLa BD Etalab - 10 ans de Data🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:21 Intro
04:15 1er chantier : Open Data
09:04 2e chantier : Échange de données entre administrations
14:07 3e chantier : Laboratoire Data & IA
17:08 L'impact du rapport de Cédric Villani
19:30 L’organisation des équipes Data
23:07 Les plus gros challenges (acculturation, recrutement)
28:41 Son aventure dans l'entrepreneuriat
30:45 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#135 - Qlik : Racheter Talend et devenir un géant de la Data
#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'Élysée
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Vincent Le Roy est expert Data Analytics et IA chez Google Cloud, il nous parle des 3 plus grandes tendances data qu’il observe sur le marché et c’est très intéressant d'avoir son prisme qui est celui à fortiori de Google Cloud.
On aborde :
🔥 Tendance #1 : la convergence vers une plateforme Data & IA unifiée
🔥 Tendance #2 : “English is the new SQL”
🔥 Tendance #3 : L’adoption des LLMs en entreprise
🔥 La structure de l’écosystème Google Cloud et quelques news
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Google Cloud.
👉 Contacter Vincent sur LinkedIn ou par mail à [email protected]
📚 RESSOURCES
Le LinkedIn de Christophe BlefariData Engineering PodcastLe podcast vidéo Carcast de Bruno AzizaLa plateforme Google Cloud Skills Boost🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:49 Intro
01:23 Tendance #1 : la convergence vers une plateforme Data & IA unifiée
04:09 Ses conseils pour migrer vers un lakehouse
05:51 Zoom sur les nouvelles fonctionnalités de BigQuery
08:16 Tendance #2 : “English is the new SQL”
10:38 Ses conseils aux leaders data pour accélérer sur ce sujet
12:32 Zoom sur les nouvelles solutions Google Cloud
16:27 Tendance #3 : L’adoption des LLMs en entreprise
19:20 Les 2 grands cas d’usage observés par Vincent
23:55 Panorama de la suite GenAI de Google Cloud
26:26 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie GenAI
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les GenAI
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Antoine Sauvage est CTO chez Ovrsea, la scale up qui propose un service de transport de conteneurs pour les entreprises. Cet épisode suit celui réalisé avec Juliette, ex-Head of Data d’Ovrsea, qui m’avait impressionné avec son approche du Self-Service. Aujourd’hui, on aborde leur stratégie GenAI.
On aborde :
🔥 Comment ChatGPT a révolutionné leur métier et l’industrie
🔥 Leurs premiers cas d’usage GenAI et leurs difficultés sur ces projets
🔥 Leur stack et l’orga des équipes sur les projets GenAI
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Accelerate: The Science Behind Devops de Nicole Forsgren
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:03 Intro
02:59 La genèse de l’IA chez Ovrsea
07:44 Leurs premiers cas d’usage GenAI
12:17 Leur stack tech & data
13:42 L’orga des équipes sur les projets GenAI
17:26 Les plus grosses difficultés rencontrées sur ces projets
20:03 Utiliser ChatGPT et le no code pour gagner 50% de productivité
23:05 Les prochaines étapes côté GenAI
27:42 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
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Benoît de La Porte est un expert de la formation et CEO d’On Train, l’agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data et IA.
On aborde :
🔥 La spécificité du sujet IA Génératives versus Data par rapport à la formation
🔥 Comment construire un programme de formation IA Génératives (phases, formats, timelines…)
🔥 Des illustrations : événements, hackathons, use cases, intervenants pertinents…
🔥 Les principaux challenges et ses conseils aux leaders qui veulent former leurs collaborateurs.
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par On Train
👉 Contactez Benoît si vous souhaitez vous faire accompagner pour former vos collaborateurs aux IA Génératives :
- Par mail à [email protected]
- Sur LinkedIn
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:48 Intro
02:31 Pourquoi former ses collaborateurs aux IA Génératives ?
03:39 Une initiative qui part souvent du COMEX et qui facilite la mise en place de la formation
06:04 Construire un programme de formation : audience, format, contenu
07:33 Les grandes phases d’un programme de formation IA Génératives
13:48 Illustration pour une équipe Comptabilité
18:35 Les timelines d’un programme de formation
19:14 Les principaux challenges
20:13 Ses conseils pour lancer un programme de formation
23:11 Les moyennes de marché en termes de budget
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#105 - Déployer une stratégie IA Générative avec Mick Levy
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