Avsnitt
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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 Générique
03:05 Le contexte autour du lancement de l'équipe People Analytics
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.
👉 Contacter Rachid et son équipe sur LinkedIn ou par mail : [email protected] et [email protected]
📚 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
🤩 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
💪 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 ici
🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur
DataGen a lancé ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
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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.
❤️ PARTENAIRE
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👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail
👉 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)
🤩 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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Saknas det avsnitt?
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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 Intro
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)
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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 Christophe Blefari (aka Blef)
#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data
#178 - On décrypte 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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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…)
❤️ PARTENAIRE
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.
👉 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 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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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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📚 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’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 Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁
#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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👉 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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📚 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
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
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🤔 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 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
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui développe dbt, l’outil le plus mentionné sur le podcast.
👉 Découvrir l'épisode avec Jeremy de dbt Labs
👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
👉 Demander une démo
📚 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.
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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”).
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👉 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
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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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 boîtes : BlaBlaCar, Doctolib mais aussi des plus grosses boîtes comme Decathlon.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:32 Intro
03:27 La genèse de dbt
08:51 dbt aujourd’hui
14:54 Ses facteurs de succès
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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👉 Demander une démo : https://bit.ly/40kXh8K
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Jeremy Cohen
- Le Roundup de dbt
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#176 - Agorapulse : Structurer le département 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'équipe Data Engineering
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, co-fondateur de nao et auteur de la newsletter data la plus connue de l’écosystème 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
❤️ PARTENAIRE
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📚 RESSOURCE
- La newsletter de Christophe Blef.fr
- La chaîne YouTube de la Forward Data Conference
🤩 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)
💪 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.
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Rémi Guyot est l’ancien Chief Product Officer de BlaBlaCar, la plateforme de transports partagés leader en Europe qui compte 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui, il a co-fondé l’agence Produit Discovery Discipline et est co-auteur du livre et de la méthode du même nom.
On aborde :
🔥 Les gros chantiers data qu’il a menés : rendre les équipes Produit autonomes et utiliser la data dans le produit
🔥 Son plus gros challenge : se faire confiance sur les sujets data et gérer la tension Data x Design
🔥 Ses conseils pour des équipes Product Analytics
🔥 La création de Discovery Discipline et sa vision sur les IA Génératives
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:31 Intro
04:43 Comment Rémi est devenu CPO de BlaBlaCar
06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menés 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 Rémi Guyot
- Discovery Discipline de Rémi Guyot et Tristan Charvillat
- The Visual Display of Quantitative Information par Edward Tufte
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering
#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie 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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Juliette Duizabo est Head of Data chez Agorapulse, la startup qui propose un outil de gestion des réseaux sociaux qui a levé plus de 16 millions d’euros. Avant, Juliette était déjà 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 équipes 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 rencontré Juliette à son arrivée : être une bonne manager
28:29 Les prochaines étapes 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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Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose dorénavant 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 Juliette
- La chaîne YouTube 3Blue1Brown
- L’article du Financial Times sur les LLMs
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May
#130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le département Data de Choose
#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de productivité
💪 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 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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Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourd’hui Chief Data Officer de May, la startup qui a développé une app d’avantages salariés (3 millions d’euros levés en 2022).
Christophe Blefari est Staff Data Engineer et auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français : Blef.fr.
Cet épisode spécial Noël est le 1er d’une nouvelle série dont l’objectif est d’échanger avec un.e leader data à 3 avec Blef.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
02:04 Intro
02:34 Stack Open Source déployée On-Prem
12:37 Concilier prise de management tout en restant "doer"
20:36 L’Impact des IA génératives sur les équipes data et comment s’y préparer
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 Späti
- Notre newsletter DataGen "Les 40 Chantiers Data & IA à lancer en 2025"
- L'article Please just stop saying "just"
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#161 - On décrypte 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 département Data chez May
# 90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
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Alice Fresko est Lead Analytics Engineer chez Qonto, la solution bancaire en ligne qui permet aux PME et aux indépendants de gérer leur quotidien bancaire, facturer leurs clients en un clic et effectuer leur comptabilité. Ils ont levé 622M€ depuis leur création 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 difficultés qu’Alice a rencontrées
21:23 Les prochaines étapes 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.
👉 Découvrir l’épisode avec Frédéric : #166 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest
👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Alice
- Les blogs Tech des entreprises, dont celui de Qonto
🤩 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 département Data d’une licorne
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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 genèse du projet, le détail du programme et leurs initiatives data.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:41 Intro
05:41 1ère étape du programme : la formation
08:19 2ème étape : la Data Gouvernance
13:06 3ème étape : automatiser les tableaux de bord
17:40 La grosse difficulté que Charly a rencontrée : convaincre son équipe mais aussi les équipes métiers
25:25 Dernière étape : 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 à la volée
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.
👉 Découvrir l’épisode avec Alexandre : Masterclass | Lancer une Data Academy
👉 Contactez Alexandre sur LinkedIn ou par mail à [email protected]
📚 RESSOURCES
- Accelerate de N. Forsgren, J. Humble & G. Kim
- La chaîne Youtube Alex The Analyst
- The FP&A Guy sur YouTube et sur LinkedIn
- Le LinkedIn de Jonathan Plateau
- Le podcast “Moment de vérité” de Bruno Clément
🤩 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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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 :
🔥 Son parcours de AXA jusqu’à Mirakl en passant par la SNCF et Aramis
🔥 L’objectif de Mirakl : reconstruire le Produit en intégrant la GenAI
🔥 Les fonctionnalités, l’organisation et son plus gros challenge : scaler l’équipe
🔥 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.
👉 Découvrir l’épisode avec Frédéric : #166 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest
👉 Contacter Frédéric 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 intégrant 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
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#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
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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 :
🔥 La genèse de Snowflake (une plateforme pour l’Analytics & l’IA dans le Cloud)
🔥 Pourquoi elle est adoptée massivement (simplicité & rapidité pour activer la donnée)
🔥 Les fonctionnalités IA et leurs convictions (ex : faciliter l’usage de petits modèles moins gourmands)
🔥 La rivalité avec Databricks, les nouvelles fonctionnalités 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]
👉 Découvrir le free trial
- KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA.
👉 Contacter Mickaël sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
👉 Découvrir l'épisode avec Mickaël : #160
👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clés
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Jade
- La chaîne YouTube Snowflake en français
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:28 Intro
01:38 Le parcours de Jade : Alstom, Tableau, GCP, Snowflake
04:05 La genèse de Snowflake
05:50 Pourquoi Snowflake connaît un tel succès 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
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