Episódios
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Maud est passée d’un rôle de Data Analyst à un rôle de Data Analyst Full-Stack en Freelance. Dans cet épisode, elle nous parle de sa transition, de sa formation et de son nouveau rôle.
On aborde :
🔥 Son parcours : de Data Analyst à Data Analyst Full-Stack
🔥 Le bootcamp Analytics Engineering DataBird x DataGen qu’elle a suivi
🔥 Comment elle est passée en freelance à la suite du bootcamp
🔥 Ses conseils pour devenir Data Analyst Full-Stack
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrir le programme du bootcamp
🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur
DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Maud
- Le LinkedIn de Willis Nana
- Le LinkedIn de Zach Wilson
- Le LinkedIn de Phuong Nguyen
- Le LinkedIn de Kevin Rosamont
- Le LinkedIn de Benjamin Dubreu
- Le LinkedIn de Morgan Gautherot
- Le programme du bootcamp
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Son parcours
05:57 Le Bootcamp DataGen x DataBird
09:19 Ses nouvelles compétences
10:41 Les modules dbt
11:53 Sa transition en freelance
14:30 Sa mission actuelle
16:44 Ses conseils
20:21 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer
#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance
#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen
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Alma Garcia-Mariller est Head of Business Analytics chez Swile, la licorne française qui améliore l'expérience des employés au travail grâce à ses titres restaurants, cartes cadeaux et avantages mobilité.
On aborde :
🔥 Le contexte autour du changement de stratégie Data
🔥 La nouvelle stratégie Data : projets, organisation, stack
🔥 Les plus grosses difficultés rencontrées par Alma et son équipe
🔥 Les prochaines étapes pour l’équipe Data chez Swile
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.
👉 Découvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory
👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail
👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Alma
- Le LinkedIn de Théo Alves d'Acosta et son Substack
🎬 CHAPITRES
00:00 Pourquoi mettre en place une nouvelle stratégie ?
05:42 La nouvelle stratégie Data
09:54 Leurs projets Analytics
15:39 Leur stack data
17:50 Les plus grosses difficultés
18:55 Leurs prochaines étapes
27:00 Les dernières questions (incl. ses ressources préférées)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)
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Estão a faltar episódios?
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Guillaume est Ingénieur Solution chez Salesforce et expert sur le sujet des agents IA. Récemment, Salesforce a lancé un nouveau produit, Agentforce, qui permet de les déployer.
On aborde :
🔥 La différence entre les LLMs et les agents, et la genèse d’Agentforce
🔥 L’état actuel du marché et quelques cas d’usage agent IA pour le Retail
🔥 Les étapes pour mettre en place un agent IA (rôle, data, action, garde-fou, canal)
🔥 Les grandes briques d’Agentforce, les utilisateurs et les prérequis
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Salesforce.
👉 Découvrir le replay du Webinar Agentforce avec une démo d'Agentforce
👉 Contacter Guillaume sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le replay du Webinar avec une démo d'Agentforce Webinar Agentforce
- La plateforme de formation Trailhead
- La newsletter The Rundown AI
🎬 CHAPITRES
00:00 Agentforce en deux mots
03:16 La différence entre les LLMs et les agents IA
06:07 Où en est le marché sur l’adoption des agents IA ?
07:36 Des exemples d’agents IA
12:50 Les grandes briques d’Agentforce
19:49 Les conseils pour mettre en place ces cas d’usage
21:36 Echanger avec Guillaume et découvrir la démo d’AgentForce
22:26 Les dernières questions (recommandations...)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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Samya est Generative AI Research Lead chez Pigment, la nouvelle licorne française qui a levé +230 millions de dollars.
On aborde :
🔥 La genèse de l’équipe GenAI et sa stratégie
🔥 Deux exemples de projets GenAI appliqués au Produit
🔥 L’organisation de l’équipe et leur architecture technique (OpenAI, LangChain, Langfuse…)
🔥 La plus grosse difficulté : trouver le bon équilibre performance x latence
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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.
👉 Nous rencontrer
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Samya
- L'épisode DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters du podcast de Lex Fridman
- La newsletter AlphaSignal
🎬 CHAPITRES
00:00 Pigment en deux mots
01:53 Le parcours de Samya
03:47 La genèse de l’équipe GenAI et leur stratégie
06:33 Les 2 exemples de projets
08:14 L’organisation de l’équipe
11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, Landfuse…)
16:53 Leur plus grosse difficulté : l’équilibre performance x latence
22:25 Leurs prochaines étapes
25:21 Les dernières questions (recommandations, conseil)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA (Dust, Gemini…)
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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Yoann Benoit expert Data, IA et Produit, est le fondateur d’Hymaïa, l’agence spécialisée dans la Data, l’IA et le Produit. Aujourd’hui ils travaillent avec des grosses boîtes comme Pernod Ricard mais aussi avec des boîtes Tech comme Leboncoin.
On aborde :
🔥 Qu’est-ce que l'approche Produit et dans quels contextes l’adopter ?
🔥 Les 4 étapes pour adopter une approche Produit (framework des 4F) : Find, Face, Frame, Form
🔥 Les difficultés lorsqu’on adopte une approche Produit : langage commun, mindset “solution”…
🔥 Est-ce qu’il y a des spécificités liées aux projets IA génératives ?
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Hymaïa, l’agence spécialisée dans la Data, l’IA et le Produit.
👉 Contacter Yoann sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Yoann
- Le livre Escaping the Build Trap de Melissa Perri
- Le livre Continuous Discovery Habits de Teresa Torres
🎬 CHAPITRES
00:00 Comment Yoann s’est spécialisé sur ce sujet ?
01:48 Qu’est-ce que l'approche Produit ?
03:07 Dans quel contexte on met en place une approche Produit
08:06 Étape #1 : Find
11:10 Étape #2 : Face
14:53 Étape #3 : Frame
18:41 Étape #4 : Form
21:29 Les plus grosses difficultés qu’on rencontre lorsqu’il met en place une approche Produit
25:09 Est-ce qu’il y a des spécificités liées aux projets IA ?génératives ?
28:56 Les questions de la fin (ressources, conseils…)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data
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Thibault Lefèvre est Global Data & AI Product Manager sur le périmètre Manufacturing et Supply chez Sanofi, le groupe pharmaceutique leader mondial. Il nous parle des 3 piliers de leur stratégie Data et IA.
On aborde :
🔥 Pilier #1 : Déployer des cas d’usage sur toute la chaîne
🔥 Pilier #2 : Mettre en place une approche Data Mesh
🔥 Pilier #3 : Déployer des fondations data (stack, data products)
🔥 Leurs plus gros challenges et les prochaines étapes
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Thibault
- Le 1er livre de la trilogie Sapiens de Yuval Noah Hararir
🎬 CHAPITRES
00:00 La data chez Sanofi
03:24 Les plus gros chantiers de l’équipe data & IA
04:11 Pilier #1 : Les cas d’usage
07:16 Pilier #2 : L’approche Data Mesh
10:37 Pilier #3 : Les fondations data
13:53 Le contexte de l’industrie pharmaceutique
15:16 Leurs plus gros challenges
21:42 Les prochaines étapes : l’approche user builder, Copilot et GenAI
23:35 Leur stack data : Snowflake, Dataiku, PowerBI, Airflow, dbt, Informatica
24:37 Les questions de la fin (ressources, conseils…)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA
#156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (Culture, Organisation et Tech)
#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)
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Lou Welgryn est Secrétaire Générale chez Data For Good, l’association qui réunit 7000 bénévoles qui travaillent sur des projets data & IA à impact. Avant ça elle était Head of Product chez Carbon4 Finance (monté par Jean-Marc Jancovici).
On aborde :
🔥 L’enjeu de la Tech au global et du Climat
🔥 L’impact spécifique de l’IA sur le Climat
🔥 Doit-on ralentir malgré la course à l’IA menée par la Chine et les USA ?
🔥 Sa vision du marché de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability
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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
- Le LinkedIn de Lou
- Le livre Les Prophètes de l’IA de Thibault Prevost
- Le livre Géopolitique du numérique d’Ophélie Coelho
- Le livre Contre-atlas de l'intelligence artificielle de Kate Crawford
- Le livre Toxic Data de David Chavalarias
🎬 CHAPITRES
00:00 Présentation
01:10 Son TEDx sur le thème de la Tech & du Climat
04:10 L’impact de l’IA sur le climat
16:03 Doit-on ralentir face à la course à l’IA menée par la Chine et les USA ?
20:50 Que fait l’association Data For Good ?
24:29 Sa vision du marché de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability
27:49 Les ressources de Lou pour se former sur le sujet
29:46 Ses prochaines étapes dans l’association Data For Good
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ? Les 6 recommandations remises au gouvernement par la Commission IA
#98 - Data For Good | OpenClimat : Accélérer la transition écologique avec la data
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Elliot Trabac est Senior Data Analytics Engineering Manager chez Gorgias. La scaleup qui propose une plateforme d’IA conversationnelle permettant aux e-commerçants de mieux gérer leur support client. Aujourd’hui ils comptent plus de 15 000 clients.
On aborde :
🔥 Le contexte et le déploiement du Self-Service Analytics grâce aux GenAI
🔥 Leur stack data (get.dot.ai, Omni…)
🔥 L’un des avantages clés du Self-Service
🔥 L’organisation de l’équipe, les difficultés, etc.
❤️ PARTENAIRE
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👉 Découvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Elliot
- La chaîne YouTube de Dave Ebbelaar, fondateur de Datalumina
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:28 Gorgias en quelques mots
05:42 Le contexte autour du projet
09:10 Comment il s’insère dans la stratégie Analytics ?
13:23 L’outil utilisé
15:50 Le déploiement
19:59 Leur stack Self-Service Analytics & GenAI
25:26 L’avantage clé du Self-Service Analytics : l’Observabilité
27:13 L’organisation de l’équipe pour déployer ce projet
32:06 Les difficultés qu’a rencontrées Elliot
34:02 Les prochaines étapes pour ce projet
34:49 Les questions de la fin (ressources, conseils…)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)
#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
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Yann Tanguy est Field Chief Data Officer chez Tableau et ex-Head of Business Intelligence chez Pernod Ricard et Enterprise Data Architect chez Sodexo. Je suis ravi de recevoir quelqu’un de Tableau car c’est l’outil de BI le plus cité sur DataGen ces dernières années. On en a parlé avec Doctolib, Ledger, Decathlon…
On aborde :
🔥 La définition du Self-Service Analytics
🔥 Les grandes phases pour le mettre en place
🔥 Le rôle des GenAI
🔥 L’histoire de Tableau
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Tableau, l’outil de BI le plus cité sur DataGen ces dernières années.
👉 Recevoir le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici
👉 Contacter Yann sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Yann
- L'événement Tableau à Paris le 22 mai 2025
- L’événement Tableau à San Diego les 15-17 avril 2025
- Le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici
- Le livre L’Obsession du Service Client de J. Lefèvre
🎬 CHAPITRES
00:00 Contexte
03:48 Définition du Self-Service Analytics
04:38 Quand le mettre en place ?
05:43 Phase #1 : Expérience analytics
12:38 Phase #2 : Data Management
15:57 Phase #3 : Adoption
17:16 Les plus grosses difficultés
23:20 L’histoire de Tableau
25:14 Les questions de la fin
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
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Fabien Viossat est People Analytics Manager chez Decathlon. C'est une tendance qui émerge depuis quelques années. Les grands groupes créent des équipes Data Analytics dédiées au sujet des ressources humaines.
🎬 CHAPITRES
00:00 Contexte
08:37 Etape #1 : Réorganisation
10:17 Etape #2 : Stratégie
15:41 Etape #3 : Passage à l’échelle
16:30 Etape #4 : Communication
18:14 Leurs plus gros challenges : montée en compétences et centralisation des données
21:34 Les prochaines étapes pour l’équipe People Analytics
26:35 Ce qui se fait dans les autres boîtes
38:42 Les dernières questions (ressources, conseils)
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Ce podcast est rendu possible par Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données, qui accompagne les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.
👉 Découvrir la masterclass Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt
👉 Contacter Rachid et son équipe sur LinkedIn ou par mail : [email protected] et [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Fabien
- L'article How to build an actionable data and analytics strategy de G. Vanuynsberghe
- Le livre The Culture Map d'E. Meyer
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#118 - Reconversion | Des RH à Data Analyst
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Brahim Abdesslam est un expert de la data et de l'IA, il travaille dans le domaine depuis plus de 10 ans et est Vice-Président chez Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.
On aborde :
🔥 Les contextes dans lesquels les entreprises mettent en place une Data Analytics Factory
🔥 Les 4 piliers d’une Data Analytics Factory : Pilotage, Ressources, Développement, Accélérateurs
🔥 Les avantages de cette organisation
🔥 Les conseils de Brahim pour la mettre en place dans son entreprise.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Brahim
- Le livre blanc avec les 4 piliers de Brahim
- Le site DataMesh-Architecture.com
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:30 Intro
03:54 Le Pilotage
05:29 Les Ressources Expertes
09:21 Les étapes : sourcing, préparation, visualisation
10:16 Les Accélérateurs
12:13 Les challenges
15:35 Les conseils de Brahim
17:09 Les avantages
19:31 Les questions de la fin (ressources, conseil)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
#78 - Air France : Assurer l’Adoption des produits Data
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Emmanuel Martin-Chave est VP Data chez BlaBlaCar, la licorne de covoiturage et de transport que tout le monde connait. Ils sont 50 dans l'équipe Data et c'est une des équipes les plus matures de l'écosystème.
Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français Blef.fr et récemment co-fondateur de nao. Il est également selon moi l’un des plus gros experts data en France.
🎬 CHAPITRES
00:00 Overview
01:28 Prio #1 : GenAI at scale
09:19 Prio #2 : BI-as-code
16:44 Les outils qui émergent sur ce sujet
18:23 Prio #3 : Les Soft. Eng. reprennent un périmètre Analytics
29:25 Les news de Blef (rachat de SDF par dbt, annonce DuckDB)
❤️ PARTENAIRE
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr
- Le LinkedIn d’Emmanuel
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Blef
#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data
#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Blef
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
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Agathe Verro est Deployment Lead chez Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels. Pour ceux qui ne connaissent pas, l’entreprise est valorisée 200 milliards de dollars. Palantir travaille avec des acteurs clés dans divers secteurs comme l’automobile (Stellantis, Forvia), l’aéronautique (Airbus), le secteur bancaire et assurance, et l’industrie au sens large.
On aborde :
🔥 La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sécurité & confidentialité des données
🔥 Les grandes briques de la solution : ontologie, intégration, interfaces opérationnelles et gouvernance
🔥 Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marché
🔥 Quelques use cases et l’impact des IA Génératives sur Palantir (marché, fonctionnalités…)
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Ce podcast est rendu possible par Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Agathe
- La vidéo Palantir for Scuderia Ferrari
- Le reportage Social dilemma sur Netflix
- Le livre Fake News de Julie Martinez
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:31 Intro et parcours
04:17 Les grandes briques de la solution
08:40 Leur positionnement
11:55 Quelques use cases
15:45 Pourquoi les entreprises choisissent Palantir ?
17:49 L’impact des GenAI sur Palantir
21:06 Dernières questions (conseils, recommandation)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie GenAI
#138 - Ovrsea : Gagner 50% de Productivité avec les GenAI
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On a lancé 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 Alexandre le fondateur
Ce bootcamp est opéré en collaboration avec DataBird et DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂
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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), cofondateur de nao et surtout selon moi l’un des plus gros experts data en France.
On aborde :
🔥 Ce que proposent dbt et SQLMesh
🔥 Comparaison des fonctionnalités clés
🔥 Comparaison de l'expérience utilisateur, des communautés et du coût
🔥 La rivalité naissante entre les fondateurs
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Ce podcast est rendu possible par Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données, qui accompagne les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.
👉 Découvrir la masterclass Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt
👉 Contacter Rachid et son équipe sur LinkedIn ou par mail : [email protected] et [email protected]
📚 RESSOURCES
Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr
🎬 CHAPITRES
00:00 Intro
02:36 Que proposent dbt et SQLMesh ?
05:46 Comparaison des fonctionnalités clés
11:05 SQLMesh, un outil plus technique ?
14:08 Comparaison de l’expérience utilisateur et des communautés
16:23 Comparaison des coûts
21:23 La rivalité naissante entre les fondateurs de SQLMesh et dbt
22:50 Zoom sur nao, l’outil que développe Blef
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#179 - dbt : L’outil le plus adopté de 2024 ?
#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Blef
#161 - On décrypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’Halloween et un update DataOps
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
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Rachid Tighremt est un expert Data Governance et plus spécifiquement sur la mise en place des Data Catalogs. Il a fondé Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données. Ils accompagnent les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:37 Intro
02:28 Pourquoi mettre en place un Data Catalog ?
04:04 Les grandes étapes
06:52 Mettre en place un benchmark
10:49 Mettre en place un projet pilote
13:52 Quelle organisation adopter ?
16:00 Le plus gros challenge : déterminer l’usage en amont
18:17 Pourquoi Rachid a décidé de se spécialiser sur le sujet
20:08 L’impact des GenAI sur le Data Catalog
22:51 Les questions de la fin (ressources, conseil)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Rachid
- Le livre The Enterprise Data Catalog de Ole Olesen-Bagneux
- Le podcast Decideo de Philippe Nieuwbourg
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux
#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics
#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog
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Taha Bel Khayate est Lead Analytics Engineer chez Brevo, 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 revient sur l’un des plus gros challenges de l’équipe Analytics Engineering.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:26 Intro
02:49 Contexte
04:42 Le POC
06:31 L'implémentation
10:08 Leur stack data : dbt, BigQuery, Looker Explore
11:21 les outils utilisés pour l'embedding
13:37 leurs plus grosses difficultés
15:59 Les prochaines étapes
22:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)
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Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui développe dbt, l’outil le plus mentionné sur le podcast.
👉 Découvrir l’épisode avec Jeremy : #179 - dbt : L’outil le plus adopté de 2024 ?
👉 Demander une démo : https://bit.ly/40kXh8K
👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Taha
- Le LinkedIn de Maxime Beauchemin
- Minding the Machine de Jeremy Adamson
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure
#108 - Jellysmack : Adopter une approche Data Mesh
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Thomas Pocreau est Staff Machine Learning Engineer chez BlaBlaCar, la licorne de covoiturage et de transport que tout le monde connaît.
On aborde :
🔥 Pourquoi ils ont adopté une approche Staff dans l’équipe Data
🔥 La différence entre un Staff et un Senior
🔥 2 exemples de projets Staff
🔥 Les plus gros challenges de la création du poste
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👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
👉 Demander une démo : https://bit.ly/40kXh8K
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Thomas
- Le Machine Learning Rules Book de Google
- The Staff Engineer's Path de Tanya Reilly
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:43 Intro
05:40 Le contexte
08:13 Senior vs Staff
11:06 1er projet : MLOps
13:19 2ème projet : Analytics
21:09 Le plus gros challenge de Thomas
25:46 Les plus gros challenges de BlaBlaCar lors de la création du poste de Staff Data
27:41 Les prochaines étapes pour l’approche staff chez BlaBlaCar
29:07 Les questions de la fin (ressources, conseil)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)
🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
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Lara Guiral est Analytics Engineer chez Lenstra. Dans cet épisode dédié à l’Analytics Engineering, elle nous parle de sa transition de Data Analyst à Analytics Engineer et des avantages que ses nouvelles compétences lui apportent.
On aborde :
🔥 Son parcours : de Data Analyst à Analytics Engineer
🔥 Pourquoi et comment elle s’est formée en Analytics Engineering ?
🔥 Son retour d’expérience sur le bootcamp Analytics Engineering qu'elle a suivi
🔥 Les ressources et conseils qui l’ont le plus aidée
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Lara
- La newsletter Analytics Engineering Roundup
- Les projets Data for Good
- La communauté 50inTech
- Le Slack #measure
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:38 Intro et son parcours
03:43 Pourquoi se spécialiser
08:15 Comment elle s’est formée
11:54 La charge de travail à prévoir
13:25 Ce qu’elle a préféré dans le bootcamp
15:54 Comment ça l’a aidée à trouver un job
18:28 Les questions de la fin (ressources, conseil)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance
#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen
#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering
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Jessy Hanzo est l’ex-Head of Data & Digital à l'Olympique de Marseille, le club de foot emblématique.
On aborde :
🔥 Les 2 gros enjeux data : Business et Sportif
🔥 L’organisation de l’équipe Data et un exemple de projet
🔥 Leur stack data : AWS, Redshift, dbt, Microsoft Power BI, Hightouch, Splio
🔥 Le plus gros challenge de Jessy : scaler l’équipe Data
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Jessy
- A Brief History of Humankind de Yuval Noah Harari
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:35 Intro
03:55 Les 2 gros enjeux data
09:42 L’organisation de l’équipe Data
12:16 Leur stack data
15:43 Zoom sur leurs chantiers data
18:25 Le plus gros challenge de Jessy
19:36 Leurs prochaines étapes en Data
20:50 Les questions de la fin (ressources, conseil)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#164 - Jeux Olympiques : Améliorer la performance des athlètes avec la Data & l’IA
#60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics
#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'Élysée
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
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.
👉 Nous rencontrer
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Nicolas Augusti est Senior Data Scientist chez Qonto, la banque en ligne des PME et des indépendants, et également l’une des plus belles licornes françaises. La spécificité de l'équipe Data Science chez Qonto, c'est qu'elle fait de la data science appliquée à la décision.
On aborde :
🔥 Les chantiers de l’équipe Data Science chez Qonto : Mix Marketing Modeling, prévisions financières, pricing…
🔥 Leur méthodologie : Value Analysis, Exploration, Modélisation, Communication, Documentation
🔥 Les plus grosses difficultés : créer des modèles qui intègrent les changements liés au scale de l’entreprise et s’assurer que les projets aboutissent à des décisions et aient un impact sur le Business
🔥 Les prochaines étapes de l’équipe : spécialiser l’équipe par stakeholders, se concentrer sur la rétention des clients.
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Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose aussi une solution de Self-Service Analytics (”Text-to-Insight”).
👉 Contacter Tristan sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
👉 Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiés et testés par Tristan et son équipe
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Nicolas
- La chaîne YouTube StatQuest
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:40 Intro
05:13 Les chantiers
08:15 Les projets actuels
11:05 Leur méthodologie
20:33 Leurs plus grosses difficultés
25:02 Leurs prochaines étapes
27:12 Les questions de la fin
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#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
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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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