Episódios

  • #190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics

    #190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics

    · DataGen

    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 Générique

    03:05 Le contexte autour du lancement de l'Ă©quipe People Analytics

    08:37 Etape #1 : RĂ©organisation

    10:17 Etape #2 : Stratégie

    15:41 Etape #3 : Passage Ă  l’échelle

    16:30 Etape #4 : Communication

    18:14 Leurs plus gros challenges : montée en compétences et centralisation des données

    21:34 Les prochaines Ă©tapes pour l’équipe People Analytics

    26:35 Ce qui se fait dans les autres boĂźtes

    38:42 Les derniĂšres questions (ressources, conseils)


    ❀ PARTENAIRE


    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.

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    📚 RESSOURCE


    - Le LinkedIn de Fabien

    - L'article How to build an actionable data and analytics strategy de Gregory Vanuynsberghe

    - Le livre The Culture Map d'Erin Meyer


    đŸ€© 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 Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

    🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur


    DataGen a lancĂ© ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂


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  • #189 - Masterclass | Mettre en place une Data Analytics Factory avec Brahim Abdesslam

    #189 - Masterclass | Mettre en place une Data Analytics Factory avec Brahim Abdesslam

    · DataGen

    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 :

    đŸ”„ Les contextes dans lesquels les entreprises mettent en place une Data Analytics Factory

    đŸ”„ Les 4 piliers d’une Data Analytics Factory : Pilotage, Ressources, DĂ©veloppement, AccĂ©lĂ©rateurs

    đŸ”„ Les avantages de cette organisation

    đŸ”„ Les conseils de Brahim pour la mettre en place dans son entreprise.


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.

    👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche prĂ©sentĂ©e dans le dĂ©tail

    👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 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)


    đŸ€© 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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  • #188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 prioritĂ©s de 2025, avec Blef

    #188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 priorités de 2025, avec Blef

    · DataGen

    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'Ă©quipe Data et c'est une des Ă©quipes les plus matures de l'Ă©cosystĂšme.

    Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystĂšme français Blef.fr et rĂ©cemment co-fondateur de nao. Il est Ă©galement selon moi l’un des plus gros experts data en France.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Intro

    01:28 Prio #1 : GenAI at scale

    09:19 Prio #2 : BI-as-code

    16:44 Les outils qui Ă©mergent sur ce sujet

    18:23 Prio #3 : Les Soft. Eng. reprennent un périmÚtre 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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

    #183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

    #178 - On dĂ©crypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

    #141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse


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  • #187 - Palantir : La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opĂ©rationnels

    #187 - Palantir : La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opérationnels

    · DataGen

    Agathe Verro est Deployment Lead chez Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production Ă  l’échelle des cas d’usage opĂ©rationnels. Pour ceux qui ne connaissent pas, l’entreprise est valorisĂ©e 200 milliards de dollars. Palantir travaille avec des acteurs clĂ©s dans divers secteurs comme l’automobile (Stellantis, Forvia), l’aĂ©ronautique (Airbus), le secteur bancaire et assurance, et l’industrie au sens large.


    On aborde :

    đŸ”„ La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sĂ©curitĂ© & confidentialitĂ© des donnĂ©es

    đŸ”„ Les grandes briques de la solution : ontologie, intĂ©gration, interfaces opĂ©rationnelles et gouvernance

    đŸ”„ Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marchĂ©

    đŸ”„ Quelques use cases et l’impact des IA GĂ©nĂ©ratives sur Palantir (marchĂ©, fonctionnalitĂ©s
)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production Ă  l’échelle des cas d’usage opĂ©rationnels.

    👉 Contacter Agathe sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 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 DerniĂšres questions (conseils, recommandation)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit

    #146 - L’OrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie GenAI

    #138 - Ovrsea : Gagner 50% de Productivité avec les GenAI


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  • #186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

    #186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

    · DataGen

    Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystĂšme français (Blef.fr), cofondateur de nao et surtout selon moi l’un des plus gros experts data en France.


    On aborde :

    đŸ”„ Ce que proposent dbt et SQLMesh

    đŸ”„ Comparaison des fonctionnalitĂ©s clĂ©s

    đŸ”„ Comparaison de l'expĂ©rience utilisateur, des communautĂ©s et du coĂ»t

    đŸ”„ La rivalitĂ© naissante entre les fondateurs


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCE


    - Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:14 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’expĂ©rience utilisateur et des communautĂ©s

    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 dĂ©veloppe Blef


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #179 - dbt : L’outil le plus adoptĂ© de 2024 ?

    #178 - On dĂ©crypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

    #161 - On dĂ©crypte 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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  • #185 - Masterclass | Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

    #185 - Masterclass | Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

    · DataGen

    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 Ă©tapes

    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 : dĂ©terminer 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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #168 - Comprendre les rÎles 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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  • #184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit

    #184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit

    · DataGen

    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” aprĂšs avoir dĂ©passĂ© 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 Ă©tapes

    22:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui dĂ©veloppe dbt, l’outil le plus mentionnĂ© sur le podcast.

    👉 DĂ©couvrir l’épisode avec Jeremy : #179 - dbt : L’outil le plus adoptĂ© de 2024 ?

    👉 Demander une dĂ©mo : 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


    đŸ€© 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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  • #183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

    #183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

    · DataGen

    Thomas Pocreau est Staff Machine Learning Engineer chez BlaBlaCar, la licorne de covoiturage et de transport que tout le monde connaĂźt.


    On aborde :

    đŸ”„ Pourquoi ils ont adoptĂ© une approche Staff dans l’équipe Data

    đŸ”„ La diffĂ©rence entre un Staff et un Senior

    đŸ”„ 2 exemples de projets Staff

    đŸ”„ Les plus gros challenges de la crĂ©ation du poste


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui dĂ©veloppe dbt, l’outil le plus mentionnĂ© sur le podcast.

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    👉 Demander une dĂ©mo : 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 2Ăšme 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 Ă©tapes pour l’approche staff chez BlaBlaCar

    29:07 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© 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 stratĂ©gie Data (organigramme, stack
)

    🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data


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  • #182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer

    #182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer

    · DataGen

    Lara Guiral est Analytics Engineer chez Lenstra. Dans cet Ă©pisode dĂ©diĂ© Ă  l’Analytics Engineering, elle nous parle de sa transition de Data Analyst Ă  Analytics Engineer et des avantages que ses nouvelles compĂ©tences lui apportent.


    On aborde :

    đŸ”„ Son parcours : de Data Analyst Ă  Analytics Engineer

    đŸ”„ Pourquoi et comment elle s’est formĂ©e en Analytics Engineering ?

    đŸ”„ Son retour d’expĂ©rience sur le bootcamp Analytics Engineering qu'elle a suivi

    đŸ”„ Les ressources et conseils qui l’ont le plus aidĂ©e


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


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    đŸ€” Des questions concernant le bootcamp ? Contactez-moi sur LinkedIn


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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 formĂ©e

    11:54 La charge de travail à prévoir

    13:25 Ce qu’elle a prĂ©fĂ©rĂ© dans le bootcamp 

    15:54 Comment ça l’a aidĂ©e Ă  trouver un job

    18:28 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© 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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  • #181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratĂ©gie Data

    #181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratégie Data

    · DataGen

    Jessy Hanzo est l’ex-Head of Data & Digital Ă  l'Olympique de Marseille, le club de foot emblĂ©matique.


    On aborde :

    đŸ”„ Les 2 gros enjeux data : Business et Sportif

    đŸ”„ L’organisation de l’équipe Data et un exemple de projet

    đŸ”„ Leur stack data : AWS, Redshift, dbt, Microsoft Power BI, Hightouch, Splio

    đŸ”„ Le plus gros challenge de Jessy : scaler l’équipe Data


    ❀ PARTENAIRE


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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 Ă©tapes en Data

    20:50 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #164 - Jeux Olympiques : AmĂ©liorer la performance des athlĂštes avec la Data & l’IA

    #60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

    #46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'ÉlysĂ©e


    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


    DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

    Vous avez un projet data ? On a l'Ă©quipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.

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  • #180 - Qonto : DĂ©ployer des projets Data Science appliquĂ©s Ă  la dĂ©cision

    #180 - Qonto : Déployer des projets Data Science appliqués à la décision

    · DataGen

    Nicolas Augusti est Senior Data Scientist chez Qonto, la banque en ligne des PME et des indĂ©pendants, et Ă©galement l’une des plus belles licornes françaises. La spĂ©cificitĂ© de l'Ă©quipe Data Science chez Qonto, c'est qu'elle fait de la data science appliquĂ©e Ă  la dĂ©cision.


    On aborde :

    đŸ”„ Les chantiers de l’équipe Data Science chez Qonto : Mix Marketing Modeling, prĂ©visions financiĂšres, pricing


    đŸ”„ Leur mĂ©thodologie : Value Analysis, Exploration, ModĂ©lisation, Communication, Documentation

    đŸ”„ Les plus grosses difficultĂ©s : crĂ©er des modĂšles qui intĂšgrent les changements liĂ©s au scale de l’entreprise et s’assurer que les projets aboutissent Ă  des dĂ©cisions et aient un impact sur le Business

    đŸ”„ Les prochaines Ă©tapes de l’équipe : spĂ©cialiser l’équipe par stakeholders, se concentrer sur la rĂ©tention des clients.


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Nicolas

    - La chaĂźne YouTube StatQuest


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:40 Intro 

    05:13 Les chantiers

    08:15 Les projets actuels

    11:05 Leur mĂ©thodologie

    20:33 Leurs plus grosses difficultĂ©s

    25:02 Leurs prochaines Ă©tapes

    27:12 Les questions de la fin 


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    #136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data d’une licorne

    #110 - Back Market : Leur stratégie Data Science


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  • #179 - dbt : L’outil le plus adoptĂ© de 2024 ?

    #179 - dbt : L’outil le plus adopté de 2024 ?

    · DataGen

    Jeremy Cohen est Principal Product Manager chez dbt, la solution de transformation souvent mentionnée sur le podcast. On en a parlé avec des 10aines de boßtes : BlaBlaCar, Doctolib mais aussi des plus grosses boßtes comme Decathlon.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:32 Intro

    03:27 La genĂšse de dbt

    08:51 dbt aujourd’hui

    14:54 Ses facteurs de succĂšs

    17:13 L’impact de la GenAI sur dbt

    21:19 Les autres tendances : Iceberg, accessibilité, Semantic Layer

    28:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Jeremy Cohen

    - Le Roundup de dbt


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #176 - Agorapulse : Structurer le dĂ©partement Data d’une startup

    #141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse, progresser en tant que DE

    #129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'Ă©quipe Data Engineering


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On lance un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

    🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur


    DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂


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  • #178 - On dĂ©crypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

    #178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

    · DataGen

    Christophe Blefari est Staff Data Engineer, co-fondateur de nao et auteur de la newsletter data la plus connue de l’écosystĂšme français (Blef.fr). Membre du Collectif de freelances DataGen, il est selon moi l’un des plus gros experts data en France.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:32 Intro

    01:51 Tendance #1 : Le Semantic Layer dans le Data Warehouse

    13:36 Tendance #2 : Le lien entre Iceberg et les Data Lakes

    25:14 Tendance #3 : Les GenAI et le use case Text-to-Insight

    31:41 Retour sur la Forward Data Conference


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    📚 RESSOURCE


    - La newsletter de Christophe Blef.fr

    - La chaĂźne YouTube de la Forward Data Conference


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg

    #142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un Centaure

    #120 - La fin de la Modern Data Stack ? Avec Christophe Blefari (aka Blef)


    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


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  • #177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa StratĂ©gie Data

    #177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

    · DataGen

    RĂ©mi Guyot est l’ancien Chief Product Officer de BlaBlaCar, la plateforme de transports partagĂ©s leader en Europe qui compte 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui, il a co-fondĂ© l’agence Produit Discovery Discipline et est co-auteur du livre et de la mĂ©thode du mĂȘme nom.


    On aborde :

    đŸ”„ Les gros chantiers data qu’il a menĂ©s : rendre les Ă©quipes Produit autonomes et utiliser la data dans le produit

    đŸ”„ Son plus gros challenge : se faire confiance sur les sujets data et gĂ©rer la tension Data x Design

    đŸ”„ Ses conseils pour des Ă©quipes Product Analytics

    đŸ”„ La crĂ©ation de Discovery Discipline et sa vision sur les IA GĂ©nĂ©ratives


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:31 Intro

    04:43 Comment RĂ©mi est devenu CPO de BlaBlaCar

    06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menĂ©s en tant que CPO

    12:00 Son plus gros challenge data : se faire confiance sur les sujets data

    19:15 Ses conseils pour des Product Analysts

    21:04 Le contexte de la création de Discovery Discipline

    24:37 L'impact des GenAI sur nos métiers demain

    32:40 Les questions de la fin (ressource, conseil)


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de RĂ©mi Guyot

    - Discovery Discipline de RĂ©mi Guyot et Tristan Charvillat

    - The Visual Display of Quantitative Information par Edward Tufte


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'Ă©quipe Data Engineering

    #124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa StratĂ©gie Data

    #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

    #74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science

    #47- Airbnb : Rapprocher la Data et le Design 


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  • #176 - Agorapulse : Structurer le dĂ©partement Data d’une startup

    #176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup

    · DataGen

    Juliette Duizabo est Head of Data chez Agorapulse, la startup qui propose un outil de gestion des rĂ©seaux sociaux qui a levĂ© plus de 16 millions d’euros. Avant, Juliette Ă©tait dĂ©jĂ  Head of Data chez Ovrsea.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:24 Intro

    01:57 Pourquoi Juliette est partie d’Ovrsea pour rejoindre AgoraPulse

    04:03 Le contexte Data & IA chez AgoraPulse

    06:23 Les chantiers que Juliette a priorisés en arrivant

    07:47 Chantier #1 : Améliorer la fiabilité des données

    10:53 Ses conseils pour mettre en place dbt

    12:51 Chantier #2 : Mettre en place le Self-Service

    15:12 Pourquoi Juliette recommande Metabase

    17:16 L’impact du Self-Service sur l’organisation des Ă©quipes Data

    21:06 Chantier #3 : Promouvoir une mentalité plus ROIste

    23:38 La stack Data chez AgoraPulse : Segment, BigQuery, Airbyte, Fivetran, dbt, Airflow, Metabase

    26:40 Le plus gros challenge qu’a rencontrĂ© Juliette Ă  son arrivĂ©e : ĂȘtre une bonne manager

    28:29 Les prochaines Ă©tapes pour l’équipe Data chez AgoraPulse : LLM pour le produit et “Self-Service AI”

    31:01 Les questions de la fin


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Juliette

    - La chaĂźne YouTube 3Blue1Brown

    - L’article du Financial Times sur les LLMs


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #77 - Sunday : Scaler grĂące Ă  une orga Data Mesh

    #90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

    #126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le dĂ©partement Data chez May

    #130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le dĂ©partement Data de Choose

    #138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de productivité


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  • #175 - 🎄🎁 Stack Open Source, Être Manager

    #175 - 🎄🎁 Stack Open Source, Être Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Head of Data @Lydia) et Blef

    · DataGen

    Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourd’hui Chief Data Officer de May, la startup qui a dĂ©veloppĂ© une app d’avantages salariĂ©s (3 millions d’euros levĂ©s en 2022).

    Christophe Blefari est Staff Data Engineer et auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystĂšme français : Blef.fr.


    Cet Ă©pisode spĂ©cial NoĂ«l est le 1er d’une nouvelle sĂ©rie dont l’objectif est d’échanger avec un.e leader data Ă  3 avec Blef.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    02:04 Intro

    02:34 Stack Open Source dĂ©ployĂ©e On-Prem

    12:37 Concilier prise de management tout en restant "doer"

    20:36 L’Impact des IA gĂ©nĂ©ratives sur les Ă©quipes data et comment s’y prĂ©parer

    27:16 Les News Préférées de Blef


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Christelle

    - Le LinkedIn de Blef

    - Article sur la GenBI de Simon SpÀti

    - Notre newsletter DataGen "Les 40 Chantiers Data & IA Ă  lancer en 2025"

    - L'article Please just stop saying "just"


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #161 - On dĂ©crypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’halloween et une update DataOps

    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

    #126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le dĂ©partement Data chez May

    # 90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service


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  • #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    · DataGen

    Alice Fresko est Lead Analytics Engineer chez Qonto, la solution bancaire en ligne qui permet aux PME et aux indĂ©pendants de gĂ©rer leur quotidien bancaire, facturer leurs clients en un clic et effectuer leur comptabilitĂ©. Ils ont levĂ© 622M€ depuis leur crĂ©ation et comptent aujourd’hui 1 600 collaborateurs et 500 000 clients en Europe. Aujourd’hui, Alice nous parle de leur approche Analytics Engineering et Self-Service.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:42 Intro

    02:38 La place de l’équipe Analytics Engineering

    03:17 Le process Analytics Engineering chez Qonto

    08:30 Les Data Contracts V0

    11:39 Analytics Engineering vs Business Intelligence

    13:08 Les outils de l’équipe Analytics Engineering

    13:35 Le plus gros challenge de l’équipe Analytics Engineering : le Self-Service

    18:12 Les principales difficultĂ©s qu’Alice a rencontrĂ©es

    21:23 Les prochaines Ă©tapes pour l’équipe Analytics Engineering chez Qonto

    22:11 Les questions de la fin


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.

    👉 DĂ©couvrir l’épisode avec FrĂ©dĂ©ric : #166 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

    👉 Contacter FrĂ©dĂ©ric sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d’Alice

    - Les blogs Tech des entreprises, dont celui de Qonto


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance

    #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

    #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

    #136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data d’une licorne


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  • #173 - KlĂ©pierre : Transformer le dĂ©partement Finance via la Data

    #173 - Klépierre : Transformer le département Finance via la Data

    · DataGen

    Charly Cadet est Group Head of Financial Performance chez Klépierre, le leader européen des centres commerciaux. Charly a initié un programme de transformation du département Finance et un peu plus largement de Klépierre via l'usage de la data. Il explique la genÚse du projet, le détail du programme et leurs initiatives data.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:41 Intro

    05:41 1Ăšre Ă©tape du programme : la formation

    08:19 2Ăšme Ă©tape : la Data Gouvernance

    13:06 3Ăšme Ă©tape : automatiser les tableaux de bord

    17:40 La grosse difficulté que Charly a rencontrée : convaincre son équipe mais aussi les équipes métiers

    25:25 DerniĂšre Ă©tape : recruter un profil technique dans l’équipe

    27:08 La collaboration avec l’équipe IT pendant le programme

    28:52 Les prochains focus data pour l’équipe Finance : l’adoption et la simulation Ă  la volĂ©e

    32:36 La recommandation de contenu de Charly


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par DataBird, l'acteur qui accompagne les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.

    👉 DĂ©couvrir l’épisode avec Alexandre : Masterclass | Lancer une Data Academy

    👉 Contactez Alexandre sur LinkedIn ou par mail Ă  [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Accelerate de N. Forsgren, J. Humble & G. Kim

    - La chaĂźne Youtube Alex The Analyst

    - The FP&A Guy sur YouTube et sur LinkedIn

    - Le LinkedIn de Jonathan Plateau

    - Le podcast “Moment de vĂ©ritĂ©â€ de Bruno ClĂ©ment


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA

    #119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

    #99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco


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  • #172 - Mirakl : DĂ©ployer une stratĂ©gie IA GĂ©nĂ©rative

    #172 - Mirakl : Déployer une stratégie IA Générative

    · DataGen

    Anne-Claire Baschet est Chief Data & AI Officer chez Mirakl, la licorne française qui propose une solution clé en main pour monter sa marketplace et qui a réalisé une levée de fonds record début 2024 de 555 millions de dollars.


    On aborde :

    đŸ”„ Son parcours de AXA jusqu’à Mirakl en passant par la SNCF et Aramis

    đŸ”„ L’objectif de Mirakl : reconstruire le Produit en intĂ©grant la GenAI

    đŸ”„ Les fonctionnalitĂ©s, l’organisation et son plus gros challenge : scaler l’équipe

    đŸ”„ Leur stack GenAI : AWS, Databricks, MLflow, OpenAI, Galileo.ai, Llama, Anyscale


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.

    👉 DĂ©couvrir l’épisode avec FrĂ©dĂ©ric : #166 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

    👉 Contacter FrĂ©dĂ©ric sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d’Anne-Claire

    - "Pré-suasion" de Robert Cialdini


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Intro

    03:03 Son parcours

    11:27 L’objectif chez Mirakl : reconstruire le Produit en intĂ©grant la GenAI

    16:05 Les fonctionnalités GenAI core product

    25:33 Son plus gros challenge : scaler l’équipe

    30:38 Leur Stack GenAI

    35:29 La structure de l’équipe

    40:08 Les questions de la fin


    đŸ€© 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

    #138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

    🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur

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  • #171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA

    #171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA

    · DataGen

    Jade Le Van est Principal Sales Engineer chez Snowflake, la plateforme Data & IA dont tout le monde parle sur le podcast (Qonto, Ledger, Spendesk
).


    On aborde :

    đŸ”„ La genĂšse de Snowflake (une plateforme pour l’Analytics & l’IA dans le Cloud)

    đŸ”„ Pourquoi elle est adoptĂ©e massivement (simplicitĂ© & rapiditĂ© pour activer la donnĂ©e)

    đŸ”„ Les fonctionnalitĂ©s IA et leurs convictions (ex : faciliter l’usage de petits modĂšles moins gourmands)

    đŸ”„ La rivalitĂ© avec Databricks, les nouvelles fonctionnalitĂ©s d’ingestion, le format Iceberg


    ❀ PARTENAIRES


    Ce podcast est rendu possible par :


    - Snowflake, la plateforme Data & IA dont tout le monde parle sur le podcast (Qonto, Ledger, Spendesk
).

    👉 Contacter Jade sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

    👉 DĂ©couvrir le free trial


    - KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA.

    👉 Contacter MickaĂ«l sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

    👉 DĂ©couvrir l'Ă©pisode avec MickaĂ«l : #160

    👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clĂ©s


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Jade

    - La chaßne YouTube Snowflake en français


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:28 Intro

    01:38 Le parcours de Jade : Alstom, Tableau, GCP, Snowflake

    04:05 La genĂšse de Snowflake

    05:50 Pourquoi Snowflake connaßt un tel succÚs sur le marché

    08:32 Les features AI chez Snowflake

    13:02 Les atouts IA de Snowflake

    18:02 Y a-t-il vraiment une rivalité entre Snowflake et Databricks ?

    19:58 La stratégie de Snowflake

    26:34 Les questions de la fin


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #145 - On dĂ©crypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg 

    #136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data d’une licorne

    #50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne


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