DataGen

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Benjamin Djidi est le CEO de Popsink, la plateforme d'intégration et de traitement de données en temps réel. Fin 2023, j’ai enregistré un épisode sur les tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (alias Blef). Une des plus grosses tendances de l’année est le temps réel et Blef m’avait parlé d’une nouvelle solution : Popsink. J’ai donc invité Benjamin sur le podcast pour en savoir plus.

On aborde :

🔥 Le parcours de Benjamin et la genèse de Popsink

🔥 Le cas d’usage type et la différence avec un ETL “classique” (Fivetran, Airbyte, Rivery…)

🔥 Les 2 atouts du temps réel : faible latence et baisse des coûts

🔥 Pourquoi le temps réel est particulièrement adopté en 2024 ?

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Popsink, la plateforme d'intégration et de traitement de données en temps réel.

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

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:02 Intro

03:04 Les cas d'usage type

03:54 La différence avec un ETL “classique”

11:03 Pourquoi le temps réel est particulièrement adopté en 2024 ?

15:36 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- La newsletter de Blef

- La newsletter de Yaroslav Tkachenko, ex-Staff Data Engineer @Shopify et Principal Software Engineer @GoldSky

- Les articles d’Hubert Dulay

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

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💪 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 !

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Nacim Rahal est Senior Director Data & AI 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.

On aborde :

🔥 La stratégie GenAI de Doctolib (la genèse, l’approche, les use cases…)

🔥 DoctoGPT (aka leur ChatGPT interne) et le projet Medical Assistant

🔥 Leur organisation pour déployer ces projets et l’impact sur la stack

🔥 Leur plus gros challenge et les prochaines étapes

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Ce podcast est rendu possible par Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.

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Son mail : [email protected]

Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/

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Son mail : [email protected]

Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/elisa-charbonnier-737219121/

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:40 Introduction

06:22 La genèse GenAI chez Doctolib

12:22 Zoom sur DoctoGPT (ChatGPT interne)

15:07 Zoom sur Medical Assistant (Core Product)

18:12 Leur organisation pour déployer ces projets GenIA

20:01 L’approche “start-up”

21:17 L'impact sur l'équipe tech et la stack data

25:32 Les plus gros challenges GenAI

28:10 Les next steps sur les sujets GenAI

29:32 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Le podcast Acquired et en particulier les 3 épisodes avec Nvidia

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver

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

#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation

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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).

Cet épisode est le 1er d’une nouvelle série dont l’objectif est d’inviter des Head of Data qui ont déjà monté ou structuré une équipe Data et qui recommencent dans une plus petite structure.

Aujourd’hui, Christelle nous parle du lancement du département Data chez May après avoir dirigé une équipe de 14 personnes chez Lydia.

On aborde :

🔥 Son choix de rejoindre une jeune startup après son passage chez Lydia

🔥 Le contexte data chez May, ses premières initiatives et ses choix techno (Airbyte, Dagster…)

🔥 2 sujets qu’elle décide de lancer très tôt : Data Contracts et RGPD

🔥 Sa vision sur la GenAI et comment elle est utilisée au sein du Produit chez May.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:46 Intro

02:54 Pourquoi revenir en startup après Lydia ?

04:41 Présentation de May

07:13 Le contexte data à son arrivée

07:55 Ses premières initiatives : POC, Data Contracts, RGPD

14:39 La stack mise en place (Airbyte, Dagster…)

17:29 Buy vs build

25:00 Sa vision sur la Generative AI

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

 🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

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

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

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Vincent Gossiaux était Directeur de Magasin et s’est reconverti vers un rôle de Consultant Data Analyst chez Elevate, le cabinet de conseil spécialisé en data.

On aborde :

🔥 Son parcours et ce qui l’a poussé à se reconvertir dans la data,

🔥 Pourquoi il a choisi DataBird et le déroulement de la formation,

🔥 Les compétences qu’il utilise le plus au quotidien,

🔥 Ses principaux chantiers actuels et ses conseils pour se reconvertir.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:02 Intro

02:45 Le moment où Vincent décide de changer de carrière

04:21 Focus sur la formation DataBird

06:40 Son arrivée chez Elevate, cabinet de conseil en data

08:48 Ses principaux chantiers au quotidien

10:43 Ce que la formation lui a apporté

11:43 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

La newsletter Blef de Christophe Blefari

La chaîne Youtube de Luke Barousse

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#118 - Reconversion | Des Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH

#103 - Reconversion | De Responsable Études de Marché à Data Analyst

#95 - Reconversion | De Journaliste à Data Analyst

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

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Pierre Fournier est l’ancien Chief Product Officer de ManoMano, la licorne qui propose un site e-commerce spécialisé dans le bricolage. Elle est présente sur 6 marchés (France, Belgique, Espagne, Italie, Allemagne, Royaume-Uni), compte aujourd’hui plus de 5 000 marchands et 19 millions de références.

On aborde :

🔥 Les prémices de la data chez ManoMano au Marketing et au Produit,

🔥 Pourquoi il ne faut pas être trop data-driven lorsqu’on fait du Produit,

🔥 L’importance de définir des métriques utilisateurs (versus business),

🔥 Ses plus gros challenges data : tracking, culture et collaboration Data x Produit.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:12 Intro

02:18 Pierre nous explique ses choix de carrière

04:04 Son point de vue sur les GAFAM

06:03 Leur ADN data

07:59 Être ou ne pas être trop data driven, telle est la question

13:17 L’importance des métriques utilisateurs versus business

22:08 La collaboration entre les équipes Data et Produit

25:34 Ses plus gros challenges data

28:07 Ses conseils aux équipes Data pour mieux collaborer avec le Produit

30:39 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Data Strategy de Bernard Marr

Statistics Done Wrong de Alex Reinhart

Relevant Search de Doug Turnbull & John Berryman

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics

#53 - Pennylane : Utiliser la data en tant que Product Manager

#44 - IbanFirst : Mieux collaborer avec l'équipe Produit

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

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Jérôme Campo est Solution Architect chez Starburst, la licorne américaine valorisée 3 milliards de $ qui propose une solution qui permet de requêter les Data Lake et de les fédérer avec d'autres sources, avec des grosses performances et avec des coûts très compétitifs. Pas très connue du grand public, c'est pourtant la solution qui est déjà utilisée par quasiment la moitié du CAC 40.

On aborde :

🔥 Son parcours entre Microsoft, Google, Cloudera et Starburst

🔥 La technologie Open Source sous-jacente fondée en 2012 chez Facebook (aka Presto)

🔥 Les 2 usages de Starburst : accélérer l’accès au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une seule requête

🔥 Où se positionne l’outil dans la stack versus le Data Warehouse, Fivetran, dbt…

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❤️ PARTENAIRES

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Starburst, la solution qui permet de requêter les Data Lake et de les fédérer avec d'autres sources.

👉 Contactez Jérôme pour en savoir plus

Leur site : https://engage.starburst.io/fr

Son mail : [email protected]

Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jérôme-campo-06344019/

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:41 Intro

03:34 À quoi sert Starburst ?

05:07 1er usage : accélérer l’accès au Data Lake (Hadoop)

07:17 Illustration avec Crédit Mutuel Arkea

09:59 2ème usage : attaquer plusieurs sources avec une seule requête (multi-source / multi-cloud)

12:51 Le positionnement de Starburst dans la Stack Data (Warehouse, Fivetran, dbt)

14:37 Paysage concurrentiel

15:55 La fonctionnalité de Starburst compatible avec l’approche Data Mesh

18:32 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Le LinkedIn de Zak Wilson

Le User Group de Starburst

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives

#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

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Marie Douriez est Machine Learning Engineer chez 360Learning, la plateforme qui permet aux entreprises de créer des formations et de piloter leur suivi par leurs collaborateurs. Avant ça, elle est passée par Netflix et Lyft, 2 boîtes américaines connues pour être extrêmement data-driven. 360Learning compte près de 2000 clients en Europe et aux US. Ils sont 400 salariés dont 80 ingénieurs. Marie nous parle d’un projet GenAI qui permet à leurs utilisateurs de créer des cours en quelques minutes qui est aujourd’hui live dans le produit.

On aborde :

🔥 Son parcours et son passage à San Francisco : Berkeley, Lyft, Netflix

🔥 Les grandes phases du projet GenAI et l’usage de GPT-4

🔥 Les challenges principaux : expérience utilisateur, personnalisation, métriques de succès…

🔥 L'évolution du métier de Machine Learning Engineer.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:31 Intro

05:14 Le projet GenAI développé par 360Learning

10:22 Comment ils utilisent GPT-4

12:38 Les dernières features développées

17:22 L'évolution du métier de Machine Learning Engineer

19:17 Les challenges principaux : XP utilisateur, personnalisation…

22:57 Le bilan

24:14 Les next steps : nouveaux produits GenAI notamment pour améliorer l'XP côté élève

25:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- Data Driven 101, le podcast de Marc Sanselme

- Les meetups Generative AI Paris

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#117 - Eulidia : Tout comprendre sur les IA Génératives

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA

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Natacha Njongwa Yepnga est Senior Data Scientist et est actuellement Consultante à la Société Générale. Elle est surtout l’une des plus grandes influenceuses data en France avec +26 000 followers sur LinkedIn et +10 000 abonnés à sa chaîne Youtube LeCoinStat. Elle y partage du contenu sur des sujets techniques ou des conseils de carrière à destination des profils data.

On aborde :

🔥 Son parcours et ce qui la motive à créer du contenu

🔥 Les différents métiers data et les études à suivre pour se former

🔥 Sa vision sur le métier de Data Scientist : est-ce que le métier est saturé ?

🔥 Ses recommandations pour bien se préparer aux entretiens d’embauche.

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❤️ PARTENAIRE

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

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:40 Intro

03:35 Quelles études pour travailler ou se reconvertir dans la data ?

08:29 Les différents métiers de la data

11:36 Est-ce que le métier de Data Scientist est saturé sur le marché aujourd'hui ?

15:07 Vers quel type d'entreprise se diriger ?

16:37 Comment préparer les entretiens d'embauche

18:35 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

StatQuest de Josh Starmer

Machine Learnia de Guillaume Saint-Cirgue

Cassie Kozyrkov

Willis Nana

Kevin Rosamont

Benjamin Ejzenberg

The Diary of a CEO de Steven Bartlett

Linchpin de Seth Godin

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#71 - Lancer sa carrière data

#118 - Reconversion | De RH à Data Analyst

#103 - Reconversion | De Responsable Études à Data Analyst

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💪 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...).

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📹 DECOUVREZ DATAGEN SUR YOUTUBE ici

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Christophe Blefari est Staff Data Engineer et auteur de la célèbre newsletter data française Blef.fr. Il est l’un des plus gros experts data en France et est d’ailleurs membre du collectif de freelances DataGen. Il revient nous parler des dernières actualités data, notamment du débat qui échauffe les esprits ces dernières semaines : est-ce la fin de la Modern Data Stack ?

On aborde :

🔥 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?

🔥 Ce qu’on observe auprès de l’écosystème français

🔥 Le retour de Christophe sur la dernière conférence DuckDB

🔥 La “Fast news” de Christophe : SDF, nouvelle alternative à dbt ?

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💪 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 ici.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:27 Intro

02:23 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?

05:41 Retour sur l’adoption massive du concept de Modern Data Stack

20:50 Zoom sur l’écosystème Data Stack en France

29:46 Nouveauté DuckDB : l'outil sort en version 1 à l'été 2024

35:12 La Fast news de Blef : SDF, la nouvelle alternative de bdt

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📚 RESSOURCES

- Fundamentals of Data Engineering de Joe Reis

- Les replays du Data Council à Austin 2024 ne sont pas encore sortis. Voici la chaîne YouTube

- L’article sur SDF, l’alternative à dbt

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#153 - ClickHouse : Le Real-Time Data Warehouse qui Concurrence les Géants

🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari 🎁

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

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)

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🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁

Arnaud Grojean est Chief Data & Analytics Officer Europe chez Carrefour, le leader de la grande distribution en Europe. Ils sont aujourd’hui 150 au sein de l’Analytics Factory. Il est venu nous parler de son plus gros challenge : passer la data à l’échelle via la création d’une Analytics Factory.

On aborde :

🔥 Son parcours pour devenir Chief Data & Analytics Officer Europe

🔥 La phase Data Lab et le passage à l’échelle avec l’Analytics Factory

🔥 L’approche adoptée et les objectifs de l’Analytics Factory

🔥 Les principaux challenges et les prochaines étapes.

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Ce podcast est rendu possible par DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).

👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA. 

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:44 Intro

03:45 Le parcours d’Arnaud

05:50 Prouver l’impact de la data (Data Lab)

08:43 Scaler l’usage de la data (Analytics Factory)

11:22 Deux use cases

14:42 Les challenges rencontrés : prioriser les projets et s’adapter au marché 

19:47 La data victime de son succès chez Carrefour

21:58 Les next steps : extension géographique, acculturation data et formations

24:56 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Cassie Kozyrkov : son LinkedIn, sa chaîne YouTube et son Medium

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

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

#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

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