DataGen

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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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📚 RESSOURCES

- 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.

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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

🤩 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

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💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

📚 Découvrez le programme du bootcamp

🎙 Découvrez l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird

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

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Enzo Rideau, expert Fabric (le nouvel outil de Microsoft) est Solution Leader Microsoft Analytics chez delaware, le cabinet de conseil leader sur les solutions Microsoft et SAP en France. Il a également fondé le podcast House of Fabric et partage régulièrement du contenu sur LinkedIn (à ses +10 000 abonnés).

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:48 Intro

03:48 Pourquoi mettre en place une Modern Data Stack sur Microsoft Fabric ?

05:07 Qu’est-ce que Microsoft Fabric ?

07:54 #1 : Embarquer l’humain

09:32 #2 : Etat des lieux technique

12:10 #3 : Design de l’architecture

13:26 #4 : Identifier les pain points

15:07 #5 : Mise en place de la solution

17:46 #6 : Livraison et accompagnement

18:50 Les plus grosses difficultés dans la mise en place de Fabric

21:55 Les conseils d’Enzo pour réussir son implémentation

23:14 La tendance #1 sur Fabric : le déploiement des GenAI dans toutes les fonctionnalités

26:11 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par delaware, le cabinet de conseil leader sur Microsoft Fabric et SAP en France.

👉 Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail à [email protected]

📚 RESSOURCES

-Le livre Microsoft Fabric : Le guide complet

-Les meetups Club Fabric

-Les événements de delaware

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

#75 - Microsoft : Fabric, l’alternative à la Modern Data Stack ?

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Romain Fays est Head of Analytics Engineering chez Doctolib, la licorne qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:12 Intro

04:33 1er chantier : Se réorganiser et intégrer les Data Analysts dans l’équipe Analytics Engineering

06:35 2ème chantier : La migration vers dbt

07:33 L’organigramme de Doctolib aujourd’hui

09:31 La stack de Doctolib aujourd’hui

11:11 Les outils de l’équipe Analytics Engineering

13:42 Les challenges lorsqu’on lance une équipe Analytics Engineering

17:04 Les Data Analysts étaient contents de rejoindre l’équipe Analytics Engineering ? 

21:32 Leur process Analytics Engineering dans le détail

22:16 Les plus grosses difficultés rencontrées par Romain sur ces chantiers

25:04 Les prochaines étapes de l’équipe

26:12 La place de l’Analytics Engineering dans les projets GenAI

29:42 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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Ce podcast est rendu possible par Qlik, le nouveau géant de la data qui couvre toute la chaîne de l’ingestion à la visualisation.

👉 Découvrir l'épisode avec Charles

👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail

📚 RESSOURCES

- La documentation de GitLab

- Le LinkedIn de Romain

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

‎#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

#11 - Doctolib : Consommer la donnée avec modération sur Apple Podcasts

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Cette rentrée annonce de nouveaux projets pour DataGen ! 🔥

🤩 LES NEWS

#1 On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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#2 Le podcast a dépassé les 25K d'écoutes par mois et a intégré le top 3 des meilleurs podcasts en France dans la rubrique Technologie.

#3 On a lancé un nouveau format sur la newsletter : les éditions spéciales. L’objectif est de consolider les informations et les insights qui sont disséminés dans les différents podcasts.

👉️ Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen (BlaBlaCar, Doctolib, Décathlon…) 📚

👉️ Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen (Airbnb, BlaBlaCar, Air France...) 🏋️‍♀️

👉️ Quels parcours ont les Head of Data des plus belles boites (BlaBlaCar, Pernod Ricard, Doctolib, Lydia...) ? 🎓

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Melvyn Peignon est Product Manager chez ClickHouse, le Data Warehouse en temps réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.

On aborde :

🔥 Son parcours d’Elastic Search jusqu’au Produit chez ClickHouse

🔥 Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse

🔥 Où se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack

🔥 Les grandes tendances du marché (Iceberg, GenAI, séparation compute x compute).

PARTENAIRE ❤️

Ce podcast est rendu possible par ClickHouse, le data warehouse en temps réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.

👉 Contacter Melvyn sur Linkedin ou découvrir l’outil ici.

📚 RESSOURCES

Le linkedIn de Melvyn

Les earning calls de Snowflake, d’Elasticsearch, de Crowstrike

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:55 Intro

03:29 Qu’est-ce que ClickHouse ?

10:23 Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse ?

14:58 Où se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack ?

17:52 Les grandes tendances du marché (Iceberg)

21:20 L’impact des GenAI sur ClickHouse

23:58 Les prochaines étapes de ClickHouse (séparation compute x compute)

26:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

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

#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink

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DataGen a lancé 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 : https://www.datageneration.co/

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Aldrick Zappellini est Chief Data Officer du groupe Crédit Agricole, la banque qui compte plus de 150 000 collaborateurs. Aldrick parle de ses plus gros challenges de ces dernières années, de ses projets et des prochaines étapes pour le département Data.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:37 Intro

04:40 Leur 1er chantier clé : gouvernance & réglementation

10:20 2ème chantier clé : accélération sur la création des cas d’usage business

15:54 3ème chantier clé : adoption maîtrisée de l’IA générative

25:05 Ses plus grosses difficultés : acculturation, recrutement et upskilling

28:15 Les prochaines étapes de la direction Data du groupe

32:27 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

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👉 Retrouvez Aldrick Zappellini à l’événement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.

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🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)

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

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Alexandre Miny de Tornaco est le co-fondateur de DataBird, le bootcamp spécialisé sur la data, qui a formé plus de 4000 personnes en 4 ans. Ils ont lancé des bootcamps spécialisés sur la Data Analyse, la Data Science et le Data Engineering. Aujourd’hui, on parle de la tendance de l’Analytics Engineering qui a explosé et d’un bootcamp spécialisé sur ce sujet qu’on lance en collaboration.

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

👉 Découvrir le programme de la formation

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:58 Intro

03:13 L’historique entre DataGen et DataBird

04:19 La genèse du bootcamp Analytics Engineering

06:30 La tendance de l’Analytics Engineering

09:25 Le lien entre l’Analytics Engineering et le Self-Service

13:09 Comment l’Analytics Engineering se traduit chez Aircall, Back Market et Doctolib

17:50 Le détail du bootcamp Analytics Engineering

24:31 Une semaine type

25:26 A qui s’adresse le bootcamp ?

28:45 Les modalités du bootcamp

29:36 Les 3 épisodes que je recommande pour creuser le sujet

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

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

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

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

#8 - Databird : Former des data analysts en 8 semaines

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Capucine Claude est Data Product Lead chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnés. Après un épisode sur l’organisation de l'équipe Data Engineering et un épisode sur leur stratégie Data Science, aujourd’hui on parle d’un des plus gros chantiers de l’équipe Data de Back Market : leur recentralisation et la définition d’une nouvelle vision.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:10 Intro

02:16 Le rôle de Data Product Manager de Capucine (parcours, missions…)

06:30 Le contexte avant la réorganisation des équipes Data

10:02 À quoi ressemble l’organisation des équipes Data aujourd’hui

15:33 Comment ça a permis de résoudre les problèmes (bottleneck, collaboration…)

19:45 Les challenges autour de cette réorganisation

22:36 La stack data

24:48 Les next steps pour l’équipe Data

25:45 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Capucine

- The weekly Digest

- Les meetups Crafting Data

- Les meetups Paris Data Ladies

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers

#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier

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Benjamin Dubreu est aujourd’hui Lead Data Engineer en freelance. Il s’est reconverti dans la data il y a 6 ans suite à une thèse en Sciences Politiques. Depuis, il a travaillé pour des grands groupes (BNP Paribas, TotalEnergies) et des scaleups. En parallèle, il crée du contenu data avec beaucoup de succès (58 000 abonnés sur LinkedIn) et a lancé une formation à la data pour progresser notamment sur des sujets techniques comme le Data Engineering.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:00 Intro

01:50 Le parcours de Benjamin

07:39 La comparaison du salaire en CDI versus en freelance

11:50 Pourquoi passer de Data Scientist à Data Engineer ?

16:02 La priorité : travailler ses fondamentaux

19:30 L'impact des IA génératives sur les métiers data

23:37 Comment s'insérer sur le marché en tant que freelance aujourd’hui ?

29:11 La formation Data Upskilling de Benjamin

31:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- Le Linkedin de :

• Benjamin Dubreu
• Damien Benveniste
• Zach Wilson
• Andrew Ng

- La formation Data Upskilling de Benjamin (Les modalités de la formation de Benjamin ont évolué suite à une forte demande.)

- La newsletter sur le freelancing de Benjamin

- Le livre So Good They Can't Ignore You de Cal Newport

- Le livre The Art of Learning de Josh Waitzkin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

#121 - Lancer sa carrière en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

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