Thibaud Arbes Dupuy is Director of Operational Performance at Deezer, the French music streaming unicorn with 9 figures in revenue and +600 employees. Two years ago, in an urge to become more profitable, the CEO asked him to took over the Data Analytics team to make it business-focused. A challenge he took up successfully through a multi-dimensional strategy.

We address :

🔥 His career path to become Director of Operational Performance at Deezer,

🔥 The 4 pillars of his strategy: bring business focus, reorganize the team, retain talents and recruit the best,

🔥 His biggest difficulty: being patient and asking the other teams to be patient too,

🔥 His main advice when it comes to managing a team without any prior data experience.

---

🎬 CHAPTERS

00:00 Trailer

01:14 Introduction

02:11 His career from Finance to Director of Operational Performance at Deezer

07:14 Thibaud’s 1st strategy pillar: bring business focus in his team

10:49 Thibaud’s 2nd strategy pillar: organize the Business Analytics team

15:12 Thibaud’s 3rd strategy pillar: retain talents

20:27 Thibault's 4th strategy pillar: recruit the best

25:47 His biggest challenges: being patient and asking other teams to be patient too

27:16 His advice to manage a Data team with no data experience

28:09 The next steps of the Business Analytics team

29:24 Thibaud’s ressource recommandations

29:50 What he like most about data

30:36 What made him progress the most

31:53 The best advice Thibaud ever received

---

📚 RESSOURCE

- DoorDash tech blog

---

🧐 OTHER EPISODES

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

#23 - Lydia : Créer une culture de l'impact

---

🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE

1/ Subscribe 🔔

2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰

---

👋 MORE DATA CONTENT?

1/ Follow me on LinkedIn (tips/thoughts) here 🤳

2/ Discover the podcast in video here 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Aymeric Bescos s’est reconverti sur un rôle de Data Analyst. Aujourd’hui, il travaille chez Mydral, le cabinet de conseil spécialisé en data.

On aborde :

🔥 Son parcours et les réflexions qui l’ont mené vers ce changement de job,

🔥 Ce qu’il a pensé du bootcamp Databird,

🔥 Ses missions actuelles et comment ses nouvelles compétences lui sont utiles,

🔥 Ses conseils pour réussir une reconversion en data.

---

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.

👉 Lien vers leur site internet : bit.ly/47UthCv

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:47 Introduction

00:66 Le parcours d’Aymeric

05:49 Pourquoi Databird ?

08:34 Son nouveau poste de Consultant Data Analyst chez Mydral

09:48 Les avantages du bootcamp

11:29 Ce qu'Aymeric aime dans la data

12:55 Les profils qu’on retrouve dans le bootcamp de Databird

15:01 Les ressources recommandées par Aymeric

16:27 Son conseil pour réussir sa reconversion

---

📚 RESSOURCES

La chaîne YouTube de Andy Kriebel (Tableau)

La newsletter The Pudding (Data Vizualisation)

La newsletter Nightingale (Data Vizualisation)

---

🧐 AUTRES ÉPISODES

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

#73 - Reconversion | De Head of Analytics à Product Manager Data

#57 - Reconversion | De Contrôleuse de Gestion à Data Analyst

---

🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT

1/ Abonnez-vous 🔔

2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

---

👋 PLUS DE CONTENU DATA ?

1/ Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳

2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, ressources, événements) ici 💌

3/ Découvrez les podcasts en format vidéo sur YouTube ici 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Marie Sacksick est Head of Data chez CybelAngel, la scale-up qui aide les entreprises à se protéger contre les risques de cybersécurité. Ils sont 150 collaborateurs et ont levé 33 millions d’euros en 2020.

On aborde :

🔥 Le parcours de Marie pour devenir Head of Data,

🔥 Les 5 piliers d’une stratégie de Data Gouvernance,

🔥 Leurs 2 initiatives clés : le programme Data Experts et la définition de l’ownership,

🔥 Les principales difficultés qu’elle a rencontrées.

---

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Business & Decision, le cabinet de conseil et services spécialisé sur la Data et l'IA du groupe Orange Business.

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:57 Introduction

02:26 Présentation de CybelAngel

03:50 Le parcours de Marie

04:43 Le contexte autour de la mise en place d’une Data Gouvernance chez CybelAngel

06:19 Les différentes phases nécessaires à cette mise en place

11:47 Le premier projet initié par Marie : le programme “Data Expert”

17:50 Le second projet : définir l’ownership des data

23:14 Les plus grosses difficultés qu’elle a rencontrées

24:20 Les principaux bénéfices liés à la mise en place d’une Data Gouvernance

26:17 Les prochaines étapes pour l’équipe Data de CybelAngel

27:28 Les ressources recommandées par Marie

28:46 Ce que Marie aime dans la data

30:25 Ce qui l’a le plus fait progresser

31:08 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

---

📚 RESSOURCE

La newsletter de Ludovic Girodon

---

🧐 AUTRES ÉPISODES

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

#60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

#32 - Heetch : Adopter une organisation data plus proactive

---

🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT

1/ Abonnez-vous 🔔

2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

---

👋 PLUS DE CONTENU DATA ?

1/ Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳

2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, ressources, événements) ici 💌

3/ Découvrez les podcasts en format vidéo sur YouTube ici 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Grégory Kotnarovsky, enseignant-chercheur à l'ESTA, a créé l’Atelier OGRE, un jeu dont le but est de sensibiliser aux enjeux énergétiques et aux ordres de grandeur qui y sont associés. Initialement un cours “gamifié” destiné aux étudiants, Atelier OGRE est devenu une application accessible aux entreprises et au grand public grâce à l’accélération fournie par Data for Good.

On aborde :

🔥 La genèse d’Atelier OGRE et son fonctionnement,

🔥 Des exemples de décisions prises pendant l’Atelier,

🔥 L’accélération et le rôle de Data for Good,

🔥 Sa vision pour l’usage des données collectées pendant l’Atelier.

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:09 Introduction

01:59 Le parcours de Grégory & la genèse d’Atelier OGRE

03:53 Le fonctionnement de l’Atelier

05:35 Des exemples de décisions prises pendant l’Atelier

06:33 Atelier OGRE en chiffres

08:26 Le rôle “d’évangélisation” de l’atelier

16:38 L’accélération Data For Good

18:22 L’utilisation des data récoltées pendant l’Atelier

---

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !

👉 Nous rencontrer

---

📚 RESSOURCE

- Le livre L'énergie durable : Pas que du vent !

---

🧐 AUTRES ÉPISODES

#48 - Data For Good | Pyronear : Détecter les feux de forêt via l'IA

#30 - Data For Good | BechdelAI : Détecter les films sexistes via l’IA

#17 - Data For Good : Passer à l'action et accélérer des projets à impact

---

🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT

1/ Abonnez-vous 🔔

2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

---

👋 PLUS DE CONTENU DATA ?

1/ Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳

2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, ressources, événements) ici 💌

3/ Découvrez les podcasts en format vidéo sur YouTube ici 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Laurent Heurtin est VP Engineering chez Saagie, la start-up française ayant levé 30 millions d’euros qui édite un logiciel DataOps permettant d'accélérer la livraison des projets data.

On aborde :

🔥 Ce qu’est le DataOps en reprenant notamment la définition du Gartner,

🔥 Dans quel contexte les entreprises adoptent une approche DataOps,

🔥 Comment la mettre en place et quel est le rôle d’un outil comme Saagie,

🔥 Le marché du DataOps, les bonnes pratiques et des cas concrets.

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Introduction

03:28 Son parcours pour devenir VP Engineering

04:43 Qu’est-ce que le DataOps ?

06:34 Pourquoi mettre en place une approche DataOps ?

08:15 Comment mettre en place cette approche ?

10:47 Les bonnes pratiques DataOps

13:43 Que fait un outil DataOps comme Saagie ?

17:35 Quelques cas concrets sur son utilisation

19:16 Focus sur le marché DataOps

21:04 Airflow : un concurrent ?

22:38 Les ressources recommandées par Laurent

23:18 Ce que Laurent aime dans la data

23:54 Ce qui l’a le plus fait progresser

24:16 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

24:40 Contacter Laurent pour en savoir plus sur Saagie

---

❤️ PARTENAIRES

Ce podcast est rendu possible par Business & Decision, le cabinet de conseil et services spécialisé sur la Data et l'IA du groupe Orange Business.

Ce podcast est rendu possible par Saagie, la solution de DataOps qui permet d'accélérer la mise en production des projets data.

👉 Demander un free trial.

---

📚 RESSOURCE

- Le Blog DataOps de Saagie

- La newsletter Data Products par Chad Sanderson

---

🧐 AUTRES ÉPISODES

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

#84 - Veepee : Utiliser les Data Contracts pour scaler sa Data Platform

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari

---

🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT

1/ Abonnez-vous 🔔

2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

---

👋 PLUS DE CONTENU DATA ?

1/ Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳

2/ Découvrez les podcasts en format vidéo sur YouTube ici 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Jules Jeanroy est Analytics Engineer chez Spendesk, la licorne française aux 180 000 utilisateurs qui facilite les dépenses en entreprise. 

On aborde :

🔥 Le parcours de Jules pour devenir Analytics Engineer,

🔥 Ses plus gros chantiers : Modélisation de données et Self-Service,

🔥 L’organisation des équipes Data chez Spendesk,

🔥 L’utilisation de DBT dans le métier d'Analytics Engineer.

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:29 Introduction

03:14 Le parcours de Jules

05:14 Les plus gros chantiers de Jules en tant qu'Analytics Engineer : Modélisation de données et Self-Service

09:41 L'orga des équipes Data chez Spendesk

11:54 La collaboration avec les équipes métiers

14:42 La priorisation des projets Data

16:42 L’utilisation de DBT dans le métier d'Analytics Engineer

18:36 Le plus gros challenge de Jules : faire gagner l'équipe en visibilité

20:23 Les next steps de l'équipe Analytics Engineering : Monitoring et Observabilité

21:37 Les ressources recommandées par Jules

21:58 Ce qu'il aime dans la data

22:24 Ce qui l’a le plus fait progresser

23:09 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

---

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Business & Decision, le cabinet de conseil et services spécialisé sur la Data et l'IA du groupe Orange Business.

---

📚 RESSOURCE

- La newsletter Blef.fr

---

🧐 AUTRES ÉPISODES

#26 - Swile : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data

#20 - Gorgias : Migrer vers la Modern Data Stack

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

---

🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT

1/ Abonnez-vous 🔔

2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

---

👋 PLUS DE CONTENU DATA ?

1/ Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳

2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, ressources, événements) ici 💌

3/ Découvrez les podcasts en format vidéo sur YouTube ici 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Juliette Duizabo est Head of Data chez Ovrsea, la startup qui propose un service de transport de containers pour les entreprises. Ils ont 500 clients, 150 collaborateurs et sont seulement … 3 en Data !

On aborde :

🔥 Les avantages et inconvénients du Self-Service,

🔥 Les étapes pour mettre en place cette approche,

🔥 Comment ça fonctionne opérationnellement et le rôle clé des Data Champions,

🔥 La stack data d’Ovrsea (DBT, AWS, Stitch, Airflow, MetaBase, GitHub…).

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:42 Introduction

03:02 Le parcours de Juliette

05:07 Pourquoi mettre en place une approche Self-Service chez Ovrsea

07:03 Le self-service, opérationnellement ça donne quoi ?

11:55 La stack Data d’Ovrsea

16:01 Les grandes étapes de la mise en place du Self-Service

20:57 Les avantages du Self-Service

22:40 Les inconvénients du Self-Service

25:02 Le conseil de Juliette pour adopter cette approche

28:44 Les projets à venir de l'équipe Data

29:40 Les ressources recommandées par Juliette

40:34 Ce qu'elle aime dans la data

31:11 Ce qui l’a le plus fait progresser

31:46 Le rituel des équipes chez Ovrsea

33:03 Le meilleur conseil qu'on lui a donné

---

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Business & Decision, le cabinet de conseil et services spécialisé sur la Data et l'IA du groupe Orange Business.

---

📚 RESSOURCE

- The Data Team Handbook de GitLab

---

🧐 AUTRES ÉPISODES

#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh

#51 - Nickel : Rendre les équipes métier plus autonomes

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

---

🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT

1/ Abonnez-vous 🔔

2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

---

👋 PLUS DE CONTENU DATA ?

1/ Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳

2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, ressources, événements) ici 💌

3/ Découvrez les podcasts en format vidéo sur YouTube ici 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (2 MIN) POUR TENTER DE GAGNER DES AIRPODS 3E : https://bit.ly/48AppYP 🎁

---

Yaroslav Nikulin est Head of AI chez Therapixel, la pépite française qui détecte les cancers en se basant sur l’imagerie médicale grâce à l’IA. Après avoir levé 15 millions d’euros en 2022, ils se sont déjà implantés dans une quarantaine d’hôpitaux.

On aborde :

🔥 Le parcours de Yaroslav (Polytechnique, ENS Cachan …) et la genèse de Therapixel,

🔥 Le contexte lié à la détection du cancer, le fonctionnement de l’algorithme et ses principaux chantiers en tant qu’Head of AI (ex : passer d’un proof of concept à un produit qui fonctionne),

🔥 L’organisation des équipes chez Therapixel (ex : IA, Data, Dev, Clinique, Commerciale),

🔥 Dans quelle mesure les nouvelles IA génératives telles que ChatGPT constituent un risque pour les startups IA.

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:59 Introduction

02:58 Présentation de Therapixel

04:08 Le parcours de Yaroslav

05:49 Comment fonctionne le produit

10:10 Les principaux chantiers de Yaroslav

14:17 L’organisation des équipesnchez Therapixel

20:50 Les outils Data Science utilisés par l’équipe IA

23:08 Les plus grosses difficultés qu’il a rencontrées

26:00 Les prochaines étapes de Therapixel

27:47 La vision de Yaroslav sur ChatGPT

32:21 Les ressources recommandées par Yaroslav

33:22 Ce qu'il aime dans la data

34:14 Ce qui l’a le plus fait progresser

---

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Rivery.

Demandez une démo du produit ici.

---

📚 RESSOURCE

Le livre Iacocca: An Autobiography

---

🧐 AUTRES ÉPISODES

#80 - ChatGPT et la tendance des LLM avec Marc Sanselme

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

#16 - Veepee : Développer un moteur de recommandation pour personnaliser son site

---

👋 PLUS DE CONTENU DATA ?

1/ Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳

2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, ressources, événements) ici 💌

3/ Découvrez les podcasts en format vidéo sur YouTube ici 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

📢 Nouvel épisode sur la diversité et l'inclusion dans la Data avec Clara Mendes Sampaio en tant qu'animatrice. 📢

Sébastien Garcin est l'ex-Chief Marketing and Data Officer de L'Oréal et est aujourd'hui le Cofondateur de YZR, le SaaS B2B qui automatise des tâches de mise en qualité de données via l'IA. Sébastien est ce qu'on appelle "un allié", il a mis le sujet de l'inclusion au coeur de son équipe.

On aborde :

🔥 ‎Sa prise de conscience lorsqu'ils étaient une jeune équipe uniquement constituée d'hommes,

🔥 Les actions qu'ils ont mis en place par la suite pour créer une équipe inclusive,

🔥 Le décryptage d’une étude Baromètre Sista sur le sujet de l'inclusion au sein de l'écosystème startup,

🔥 Sa vision sur les quotas, quelques anecdotes et ses conseils pour créer une équipe inclusive.

---

🧐 AUTRES ÉPISODES

#61 - Inclusion In Data | Le management au féminin et les quotas avec Christelle Marfaing

#43 - Inclusion In Data | Paris Data Ladies : Promouvoir la parole des femmes

---

📚 RESSOURCES

Women led startups losing across the board: from creation to funding, in all key European markets de Sista x BCG

---

🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT

1/ Abonnez-vous 🔔

2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

---

---

👋 PLUS DE CONTENU DATA ?

1/ Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳

2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, ressources, événements) ici 💌

3/ Découvrez les podcasts en format vidéo sur YouTube ici 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Oussama Ghanmi a été Chief Data Officer chez Ornikar (scaleup valorisée plus de 600 millions d’euros) et Directeur au sein du cabinet de conseil en data M13h. Aujourd’hui, il a lancé un nouvel outil de Reverse ETL à destination des équipes Métier : Dinmo. L’objectif est d’autonomiser les équipes Métier dans l’activation des données et aussi de permettre aux équipes Data de se concentrer sur les projets à forte valeur ajoutée.

On aborde :

🔥 Son parcours, d’Ornikar à Dinmo, en passant par le conseil,

🔥 Ce qu’est un reverse-ETL et comment Dinmo se positionne sur ce marché,

🔥 Les principales difficultés qu’Oussama a rencontrées : l'aventure entrepreneuriale en tant que solo-founder, trouver les premiers clients pour co-designer la solution,

🔥 L’enjeu de souveraineté technologique lié au développement de pépites data Française.

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:57 Introduction

01:30 Le parcours d'Oussama de CDO à entrepreneur en passant par le conseil

05:29 Oussama définit les concepts d’ETL et de Reverse ETL

07:17 La genèse de Dinmo

10:52 L'avantage comparatif de Dinmo sur le marché

18:00 Pourquoi le serf-service est indispensable pour scaler ?

20:19 Les difficultés rencontrées dans le développement du produit

28:46 Les next steps de Dinmo

31:42 Les ressources recommandées par Oussama

32:25 Ce qu'il aime dans la data

33:07 Ce qui l’a le plus fait progresser

34:06 Tester Dinmo

---

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Dinmo, l’outil de Reverse ETL développé par Oussama.

👉 Demandez une démo du produit ici.

---

📚 RESSOURCES

- Modern Data Network (MDN)

- Locally Optimistic

---

🧐 AUTRES ÉPISODES

#76 - FLOA : Créer une organisation data autonome

#75 - Fabric : L'alternative de Microsoft à la Modern Data Stack ?

#45 - Voyage Privé : Migrer vers la Modern Data Stack

---

🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT

1/ Abonnez-vous 🔔

2/ Laissez 5 étoiles sur Apple Podcasts ici 🥰

---

👋 PLUS DE CONTENU DATA ?

1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳

2/ Inscrivez-vous à la newsletter ici 💌

3/ Découvrez les podcasts en format vidéo sur YouTube ici 📹

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.