DataGen

Agathe Verro est Deployment Lead chez Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels. Pour ceux qui ne connaissent pas, l’entreprise est valorisée 200 milliards de dollars. Palantir travaille avec des acteurs clés dans divers secteurs comme l’automobile (Stellantis, Forvia), l’aéronautique (Airbus), le secteur bancaire et assurance, et l’industrie au sens large.

On aborde :

🔥 La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sécurité & confidentialité des données

🔥 Les grandes briques de la solution : ontologie, intégration, interfaces opérationnelles et gouvernance

🔥 Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marché

🔥 Quelques use cases et l’impact des IA Génératives sur Palantir (marché, fonctionnalités…)

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

👉 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

💪 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

Ce bootcamp est opéré en collaboration avec DataBird et DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂

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

On aborde :

🔥 Ce que proposent dbt et SQLMesh

🔥 Comparaison des fonctionnalités clés

🔥 Comparaison de l'expérience utilisateur, des communautés et du coût

🔥 La rivalité naissante entre les fondateurs

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Ce podcast est rendu possible par Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données, qui accompagne les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.

👉 Découvrir la masterclass Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

👉 Contacter Rachid et son équipe sur LinkedIn ou par mail : [email protected] et [email protected]

📚 RESSOURCES

Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr

🎬 CHAPITRES

00:00 Intro

02:36 Que proposent dbt et SQLMesh ?

05:46 Comparaison des fonctionnalités clés

11:05 SQLMesh, un outil plus technique ?

14:08 Comparaison de l’expérience utilisateur et des communautés

16:23 Comparaison des coûts

21:23 La rivalité naissante entre les fondateurs de SQLMesh et dbt

22:50 Zoom sur nao, l’outil que développe Blef

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Blef

#161 - On décrypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’Halloween et un update DataOps

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

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Rachid Tighremt est un expert Data Governance et plus spécifiquement sur la mise en place des Data Catalogs. Il a fondé Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données. Ils accompagnent les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:37 Intro

02:28 Pourquoi mettre en place un Data Catalog ?

04:04 Les grandes étapes

06:52 Mettre en place un benchmark

10:49 Mettre en place un projet pilote

13:52 Quelle organisation adopter ?

16:00 Le plus gros challenge : déterminer l’usage en amont

18:17 Pourquoi Rachid a décidé de se spécialiser sur le sujet

20:08 L’impact des GenAI sur le Data Catalog

22:51 Les questions de la fin (ressources, conseil)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Rachid

- Le livre The Enterprise Data Catalog de Ole Olesen-Bagneux

- Le podcast Decideo de Philippe Nieuwbourg

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog

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Taha Bel Khayate est Lead Analytics Engineer chez Brevo, la plateforme de marketing automation qui permet notamment d’orchestrer ses campagnes d'emailing ou de SMS. La scaleup a acquis le statut de “centaure” après avoir dépassé les 100 millions d’euros de revenus annuels. On revient sur l’un des plus gros challenges de l’équipe Analytics Engineering.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:26 Intro 

02:49 Contexte

04:42 Le POC

06:31 L'implémentation

10:08 Leur stack data : dbt, BigQuery, Looker Explore

11:21 les outils utilisés pour l'embedding

13:37 leurs plus grosses difficultés

15:59 Les prochaines étapes

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

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👉 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

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

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🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

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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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🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Lara

- La newsletter Analytics Engineering Roundup

- Les projets Data for Good

- La communauté 50inTech

- Le Slack #measure

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:38 Intro et son parcours

03:43 Pourquoi se spécialiser

08:15 Comment elle s’est formée

11:54 La charge de travail à prévoir

13:25 Ce qu’elle a préféré dans le bootcamp 

15:54 Comment ça l’a aidée à trouver un job

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

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

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Jessy Hanzo est l’ex-Head of Data & Digital à l'Olympique de Marseille, le club de foot emblématique.

On aborde :

🔥 Les 2 gros enjeux data : Business et Sportif

🔥 L’organisation de l’équipe Data et un exemple de projet

🔥 Leur stack data : AWS, Redshift, dbt, Microsoft Power BI, Hightouch, Splio

🔥 Le plus gros challenge de Jessy : scaler l’équipe Data

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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”).

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

👉 Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiés et testés par Tristan et son équipe

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Nicolas

- La chaîne YouTube StatQuest

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:40 Intro 

05:13 Les chantiers

08:15 Les projets actuels

11:05 Leur méthodologie

20:33 Leurs plus grosses difficultés

25:02 Leurs prochaines étapes

27:12 Les questions de la fin 

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

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

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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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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Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui développe dbt, l’outil le plus mentionné sur le podcast.

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👉 Demander une démo : https://bit.ly/40kXh8K

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Jeremy Cohen

- Le Roundup de dbt

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#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

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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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