Afleveringen
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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
💪 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
🤔 Des questions concernant le bootcamp ? Contactez-moi sur LinkedIn
DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 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
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👉 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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Zijn er afleveringen die ontbreken?
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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
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👉 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
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👉 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
🤩 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
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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
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- Snowflake, la plateforme Data & IA dont tout le monde parle sur le podcast (Qonto, Ledger, Spendesk…).
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- 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
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne
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Elisa Gilles est AI & ML Engineering Manager chez Leboncoin, le fleuron de la tech française qu’on ne présente plus. Aujourd’hui elle nous parle de son plus gros challenge de ces dernières années, à savoir : passer d’une approche Data Science à une approche ML Engineering.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:44 Intro et parcours (ex-Deezer)
04:53 Le contexte
07:18 Les initiatives pour y arriver
19:09 Leur grille de compétence d’équipe
25:52 La plus grosse difficulté qu’elle a rencontrée : la conduite du changement
27:51 Les prochaines étapes : continuer l’itération, aller plus loin dans les bonnes pratiques
31:38 Les questions de la fin (recommandation, achievement, déclic)
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👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Elisa
- Lien pour rejoindre le Modern Data Network MDN
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#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May
#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science
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Caroline Mestre est Analytics Engineer en freelance et crée également du contenu pour l’institut de formation DataBird. Dans cet épisode spécial 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
🔥 Ses missions en tant que freelance Analytics Engineer
🔥 Comment les compétences en Analytics Engineering valorisent son profil sur le marché du travail
🔥 Ses conseils pour un Data Analyst qui souhaite évoluer vers un poste d’Analytics Engineer
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Caroline
- La newsletter DataGen
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:27 Intro et parcours (de Data Analyst à Analytics Engineer)
02:30 Ce qui l’a poussée à devenir Analytics Engineer
04:20 Les missions de Caroline en tant qu’Analytics Engineer
09:20 Comment elle s’est formée sur le rôle d’Analytics Engineer ?
11:20 En quoi les compétences d’Analytics Engineering lui apportent de la valeur au quotidien
12:27 Ses conseils à un Data Analyst souhaitant évoluer vers un poste d’Analytics Engineer
13:51 Zoom sur le bootcamp DataBird pour devenir Analytics Engineer
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen
#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering
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Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance et également une créatrice de contenu sur LinkedIn à succès (+30K abonnés). Elle est venue nous faire une masterclass sur son sujet de prédilection : la Data Gouvernance, avec un focus sur les rôles.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:30 Intro
02:02 Les rôles clés de la Data Gouvernance : Data Owner, data Steward
12:12 Les tendances du moment : Data Product Manager, Data Governance Engineer
22:12 L’avis de Charlotte sur l’impact des GenAI sur la Data Gouvernance
27:48 Une ressource qui l’a interpellée ces dernières semaines
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par delaware, le cabinet de conseil leader sur Microsoft Fabric et SAP en France.
👉 Découvrir l'épisode #155 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Fabric de Microsoft
👉 Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail à [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Charlotte Ledoux
- Sa formation en ligne "Define your data governance strategy"
- Sa newsletter sur le sujet du Data Governance Engineer
- L’article Is Excel immortal ? de Benn Stancil
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
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Frédéric Forest est Directeur Général et cofondateur de Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:34 Intro
02:22 Dans quel(s) contexte(s) les entreprises mettent en place Databricks ?
04:53 Quel type de stack peut-on mettre en place avec Databricks ?
09:13 Les inconvénients et les avantages de Databricks
15:56 Les conseils de Frédéric pour mettre en place Databricks
17:13 Une tendance clé du marché : la coopétition entre Databricks et Microsoft
20:54 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Frédéric Forest
- Le livre Spark: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple de Bill Chambers et Matei Zaharia
- Le livre The Data Warehouse Toolkit de Ralph Kimball et Margy Ross
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg
#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA
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Dany Srage est Lead Data chez Defacto, la startup FinTech qui propose des prêts aux PME. Dans cet épisode, il nous parle de leurs projets de Data Science.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:26 Intro et son parcours (ex-Amazon, ex-BlaBlaCar)
03:34 Le contexte Data Science chez Defacto
05:29 Les 3 étapes de la mise en place des projets Data Science
15:05 Leurs plus gros challenges Data Science
16:26 La stack data de Defacto
18:58 Leur processus de recrutement
21:01 L’organisation de l’équipe Data
22:19 Les prochaines étapes
24:24 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Dany Srage
- Le podcast Génération do it yourself
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité
#122 - 360Learning : Déployer un projet GenAI avec GPT-4
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science
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Adrien Vesteghem est AI Program Director chez BNP Paribas, la banque leader mondial que tout le monde connaît. Aujourd'hui, il va nous parler de son plus gros challenge de ces dernières cette année, à savoir lancer le programme IA de la BNP.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:25 Intro
05:18 Le contexte autour de la mise en place du programme IA
07:44 La structure du programme IA (la vision, les projets…)
12:00 Les plus gros challenges : créer de la confiance, structurer les équipes…
14:17 Les prochaines étapes pour Adrien et son équipe
19:30 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Adrien Vesteghem
- Le roman Fondation d'Isaac Asimov
- Le livre Gödel, Escher, Bach de D. Hofstadter
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie data (gouvernance, cas d’usage et IA génératives)
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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Adrien Sedeaud est Deputy Director à l’institut National du Sport, de l’Expertise et de la Performance. C’est l’institut qui a accompagné les athlètes lors des JO avec des analyses et des outils qui se basent sur la data et l’IA.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:45 Intro
03:55 Les gros chantiers data dans le cadre des JO
17:47 Les use cases : estimer les potentiels, détecter les risques de blessures…
21:22 Le plus gros challenge : ancrer une culture data dans le monde du sport
25:15 Les dernières questions (recommandations, conseils…)
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est réalisé en collaboration avec AI For Sports by Artefact.
👉 Retrouvez Adrien Sedeaud à l’événement AI For Sports by Artefact à Paris le 20 novembre 2024.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Adrien et son livre Gagner avec les données
- EGOals de M. Buchheit et G. Perry
- The Pudding
- Black Box Thinking de M. Syed
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre
#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ?
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Ithier est étudiant à Albert School, la nouvelle école spécialisée sur la data et le business dans laquelle Xavier Niel a investi. Dans cet épisode, on fait avec Ithier une interview croisée pour découvrir comment il voit la Data et comment sa génération se projette dans le secteur.
On aborde :
🔥 Pourquoi il a décidé de ne pas suivre la voie classique (prépa ou écoles post-bac établies)
🔥 Comment les étudiants utilisent ChatGPT au quotidien ?
🔥 Les jobs et les secteurs convoités par la GenZ
🔥 Est-ce que le conseil est une bonne option pour démarrer sa carrière ?
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Ithier
- L'école Albert School
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:04 Intro
02:31 La voie “classique” (commerce ou ingé), trop boring ?
08:05 L’utilisation de ChatGPT par les étudiants
10:41 L’impact des GenAI sur les métiers de la Data
15:49 Les jobs et les secteurs convoités par la GenZ
21:55 Est-ce que le conseil est une bonne option pour démarrer sa carrière ?
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana
#121 - Lancer sa carrière en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga
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Pierre Pessarossi est Lead Data Science chez Back Market, la licorne française qui propose une marketplace de produits reconditionnés. Il nous parle de leur stratégie GenAI.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:28 Intro
03:30 La genèse de la stratégie GenAI de Back Market
04:55 La stratégie GenAI de Back Market
11:11 L’organisation des équipes Data pour les projets GenAI (répartition, ownership…)
14:58 Les grandes briques tech des projets GenAI (OpenAI, Chainlit…)
18:45 Les plus grosses difficultés rencontrées par Pierre et son équipe
20:16 Les prochaines étapes pour l’équipe Data Science & lA chez Back Market
25:19 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Pierre Pessarossi
- La chaîne Youtube de Andrej Karpathy
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)
#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr) et récemment cofondateur de nao. Il est également selon moi l’un des plus gros experts data en France.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:31 Intro
02:24 La Data Horror Story de Blef
15:42 1er insight : L’équipe DataOps se positionne en amont de l’équipe Data Engineering
27:16 2ème insight : La tendance du YAML Engineer
30:32 3ème insight : L’évolution du métier de Data Engineer
33:11 Les news de Blef
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📚 RESSOURCES
- Le Linkedin de Christophe Blefari
- Le LinkedIn de Julien Hurault
- Le Linkedin de Benoit Pimpaud et sa newsletter
- La Forward Data Conférence
- Le LinkedIn de Matthieu Caneill (PicNic) et son article
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg
#143 - Masterclass | Tout comprendre sur le DataOps avec Matthieu Rousseau
#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure
#130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le département Data de Choose
#108 - Jellysmack : Adopter une approche Data Mesh
#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)
#51 - Nickel : Rendre les équipes métier plus autonomes
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Mickaël Kuentz est expert Data et IA et est également Directeur Data chez KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA qui connaît une croissance fulgurante.
On aborde :
🔥 Le rôle d’un Data Office et son évolution depuis 20 ans
🔥 Les 5 piliers d’un Data Office 4.0 : la data est l’affaire de tous, est un asset aussi important que l’argent, doit aller à la vitesse du Business…
🔥 Les plus grosses difficultés lorsqu’on implémente un Data Office
🔥 L’impact des GenAI sur un Data Office.
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA.
👉 Contacter Mickaël sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clés
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:55 Intro
03:34 Pilier #1 : La data est l’affaire de tous
05:09 Pilier #2 : La data est un asset aussi important que l'argent
09:21 Pilier #3 : La data nécessite des processus solides
12:20 Pilier #4 : Passer d'une approche défensive à une approche offensive
15:31 Pilier #5 : S'aligner sur la vitesse du business
18:59 Les plus grosses difficultés dans l’implémentation d’un Data Office
20:34 L’impact des GenAI sur un Data Office
22:31 La question de la fin
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
#79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe
#78 - Air France : Assurer l’Adoption des produits Data
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Anaïs Ghelfi est Head of Data Platform chez Malt, la plateforme qui met en relation les entreprises avec les freelances. Aujourd'hui, elle nous parle du projet Assistant IA mis en place par les équipes Data et de son adoption globalisée (+50%) aux différentes équipes métiers de l’entreprise.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:29 Intro
05:01 Les différences entre une grosse boîte (Pernod Ricard) et une scaleup (Malt)
08:53 L’objectif initial de l’assistant IA : trouver facilement du contenu sur le produit
10:36 Le contexte qui a enclenché ce projet
16:12 La stack GenAI mise en place
19:01 L’organisation vis-à-vis des projets data traditionnels
21:19 Les plus grosses difficultés : embarquer les bonnes personnes et itérer sur la documentation
26:32 Les prochaines étapes pour l’équipe Data de Malt
30:09 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Anaïs Ghelfi
- La newsletter de Christophe Blefari (Membre du collectif DataGen 😉)
- Lenny’s Podcast
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité
#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science
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Tristan Mayer est CEO et co-fondateur de CastorDoc, une solution de Data Catalog utilisée aussi bien par des scaleups (IbanFirst, Vestiaire Collective) que par des grandes entreprises (Veolia, Deliveroo). Aujourd'hui, il nous parle de l'état du marché des Data Catalogs et de leur évolution vers des solutions de Self-Service Analytics, notamment depuis l'émergence des IA Génératives.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:49 Intro
03:44 Comment CastorDoc a su se différencier sur le marché des Data Catalogs
06:24 Les grandes briques à la création de CastorDoc
11:01 Le positionnement de CastorDoc par rapport à la tendance IA
14:58 Les briques proposées par l’outil aujourd’hui
18:55 Comment le CEO voit l’évolution de CastorDoc
24:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose dorénavant également 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 Tristan
- La newsletter de Benn Stancil
- Lien pour le Benchmark de CastorDoc
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)
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DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂
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🚨 Tentez de gagner un pass pour 2 personnes pour le Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre en likant et taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn ici 🚨
Emeline Fabre est Head of Data Management & Advanced Analytics (CDO) chez HEINEKEN, le groupe qui produit notamment la bière éponyme.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:24 Intro
05:36 Les plus gros chantiers dans le cadre du programme Data & IA
07:11 Zoom sur 3 cas d’usage Data & IA
09:30 Les plus gros challenges
10:40 La place des CDO dans l’organisation
11:55 Les prochaines étapes de l’équipe
14:07 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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Ce podcast est réalisé en collaboration avec Big Data & AI Paris.
👉 Retrouvez Emeline Fabre à l’événement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.
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- Le LinkedIn d'Emeline
- Le LinkedIn de Surajeet Ghosh
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)
#146 - L’Oréal : mettre en place une Stratégie IA Génératives
#79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe
💪 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.
👉 Rencontrez-nous
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Chafika Chettaoui est Chief Data & AI Officer chez AXA France, l’un des plus grands groupes d’assurance au monde. Aujourd’hui, elle nous décrit les 3 piliers de son programme Data & IA : l’acculturation, l’organisation et la tech.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:07 Intro
04:57 Le 1er pilier du programme data & IA : l’acculturation
09:13 2ème pilier : l’organisation
11:51 3ème pilier : la tech
14:13 La différence avec ses expériences passées chez SUEZ et L’Oréal
15:58 Les plus grosses difficultés rencontrées par Chafika et son équipe
18:16 Quelques cas d’usage des équipes Data & IA
19:09 Leurs prochaines étapes
20:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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Ce podcast est réalisé en collaboration avec Big Data & AI Paris.
👉 Retrouvez Chafika Chettaoui à l’événement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Chafika Chettaoui
- Leading Change de John P. Kutter
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#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)
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