DataGen

Virginie Cornu est l’ex-VP Data de Jellysmack, la licorne franco-américaine qui produit des chaînes de contenu sur les réseaux sociaux et qui propose une technologie IA à destination des créateurs de contenu. Elle nous parle de l’approche Data Mesh qu’elle a mise en place.

On aborde :

🔥 Les raisons qui ont poussé Jellysmack à mettre en place une approche Data Mesh

🔥 L’organisation en interne pour basculer vers une approche Data Mesh

🔥 Les principaux challenges qu’elle a rencontrés avec cette approche

🔥 Son avis sur les IA Génératives : leur impact sur les entreprises et les métiers de la data.

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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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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:53 Introduction

01:50 Le contexte avant l’approche Data Mesh

06:46 Elle explique aux autres leaders comment ils impactent la Data Quality

08:08 L’organisation des équipes pour mettre en place cette approche

14:48 Les principaux challenges qu’elle a rencontrés avec cette approche

27:41 L’avis de Virginie sur les IA Génératives

32:25 L’avenir des métiers dans la data avec les IA génératives

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

#77 - Scaler grâce à une approche Data Mesh

#19 - Jellysmack : Recruter et onboarder 100 profils data en 1 an

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Taline Mouradian est Creative Business Partner chez Google et également co-lead de Women @Google en France, le plus gros collectif d’employés chez Google. Ils comptent aujourd’hui 400 membres français et leur objectif est de favoriser l’inclusion et la diversité en interne comme en externe.

On aborde :

🔥 La genèse de Women @Google et les chiffres clefs du collectif

🔥 Les principales actions du collectif

🔥 Comment Women @Google mesure son impact grâce à la data

🔥 Les plus gros challenges de Taline sur le collectif.

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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.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:21 Introduction

03:01 Women @Google, c'est quoi ?

06:42 Les actions du collectif 11:53 Women @Google en chiffres

15:05 Les plus gros challenges de Taline sur le collectif

17:06 La data chez Women @Google

19:21 Les actions qui ont marqué Taline

25:37 Les conseils de Taline pour lancer ou développer un collectif

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Taline

- Le LinkedIn de Clara

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#88 - Inclusion In Data | Créer une équipe inclusive avec Sébastien Garcin

#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

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Edouard Flouriot is Director of Data at Aircall, the phone and communication platform designed for sales and support teams. Active in more than 100 countries with more than 10,000 customers, Aircall achieved centaur status after securing over $100 million in annual recurring revenue in 2022. In this episode, Edouard is sharing insights on its biggest recent challenge, which is: how to adapt the data strategy to the slowing economic environment?

We address:

🔥 The overall economic context for scaleups: going from hyperscale to a slower controlled growth

🔥 His conviction that this context requires more centralisation rather than decentralisation (aka Data Mesh)

🔥 How centralisation enables more governance and control over costs and ressource management

🔥 The initiatives that they launched around 3 pillars: cost tracking, project structure and culture shift.

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💪 GOT A DATA PROJECT?

DataGen is also a collective of data freelancers from top companies (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... We have the team that you need!

👉 Meet us

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🎬 CHAPTERS

00:00 Trailer

00:43 Introduction

01:41 The context

04:33 The 3 key implemented actions

05:02 1st action: shifting the culture towards more control and governance

07:38 2nd action: being more budget conscious by optimizing current tools & migrating to new ones

10:47 Focus on Fivetran & Looker

13:30 3rd action: identifying where to invest the efforts to better structure projects

18:01 The other challenges Edouard faced

20:00 Edouard’s ressource recommendations

21:07 What he likes most about data

21:51 What made him improve the most

22:47 The best advice Edouard ever received

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📚 RESSOURCES

- The book Trillion Dollar Coach

- The article “The Next Era of Data at Instacart” by Nate Kupp

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🧐 OTHER EPISODES

🇦🇺 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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

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

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Mick Levy est Directeur Stratégie & Innovation chez Business & Decision (rattaché à Orange Business). Mick est un expert data, il a écrit un livre sur le sujet (Sortez vos données du frigo), il a réalisé des 100aines de conférences, il a 16K+ abonnés sur LinkedIn et a également un podcast (Trench Tech) qui aborde le thème un peu plus large de la tech éthique. Il est venu nous partager ses réflexions sur les IA Génératives.

On aborde :

🔥 Le parcours de Mick, de stagiaire à Directeur de l’Innovation chez Business et Décision

🔥 L’intérêt d’utiliser les GenAI en entreprise et les 3 grandes familles de cas d’usage

🔥 Les premières étapes pour y parvenir : acculturer puis identifier les cas d’usage à lancer

🔥 Les limites des GenAI : la sécurité des données et les hallucinations.

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par DataBird, l'acteur qui accompagne les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.

👉 Lien vers leur site internet : bit.ly/41UbJVr

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:40 Introduction

02:42 Le parcours de Mick

04:08 Pourquoi s’intéresser aux IA Génératives ?

06:11 Le marché des GenAI aujourd’hui

08:53 Etape 1 : Acculturer

12:00 Etape 2 : Identifier les cas d’usage

21:04 Les limites des GenAI

25:23 Les conseils de Mick pour identifier ses cas d’usage

27:29 Quels profils pour porter ces projets

31:33 Les prévisions de Mick

33:11 La recommandation de contenu de Mick

34:36 Ce qu’il aime dans la data

35:33 Ce qui l’a le plus fait progresser

36:02 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

- La page LinkedIn et le blog de Frédéric Cavazza

- La page LinkedIn, le podcast Trench Tech, le livre de Mick Levy et son site

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🧐 AUTRES ÉPISODES

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

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

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

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Pauline Chavallard est Engineering Manager & Senior Machine Learning Engineer chez Doctrine, la plateforme d'intelligence juridique qui utilise l’IA pour aider 12 000 avocats et juristes dans leur quotidien.

On aborde :

🔥 Les grandes briques de la solution (ex : ingestion des données juridiques, enrichissement Machine Learning et NLP)

🔥 Leur moto “Release early, release often, and listen to your customer” et leur organisation à la Spotify (ex : Squads pluridisciplinaires, Chapters fonctionnels)

🔥 Leurs challenges principaux : la montée en compétence de l’équipe sur les sujets juridiques, l’alignement sur tous les termes (ex : article de loi vs texte de loi vs convention) et l’application du NLP aux textes juridiques très longs

🔥 Les prochaines étapes : IA générative et internationalisation.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:08 Introduction

01:47 Présentation de Doctrine

04:48 Le parcours de Pauline chez Doctrine

07:31 Les différentes briques (ingestion, Machine Learning, NLP…)

13:07 Les premières étapes de développement

18:30 L’organisation en squad à la Spotify

20:49 Focus sur le rôle de Machine Learning Engineer chez Doctrine

22:45 Les plus gros challenges rencontrés

27:57 La vision de Pauline sur ChatGPT

31:49 Les ressources recommandées par Pauline

32:39 Ce qu'elle aime dans la data

33:20 Ce qui l’a le plus fait progresser

33:54 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

- The Cathedral & the Bazaar de Eric S. Raymond

- NLP News de Sebastian Ruder

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#89 - Therapixel : Détecter le cancer grâce à l’IA

#86 - Vestiaire Collective : Développer un algorithme d’automatisation pour scaler

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

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L'année 2024 annonce de nouveaux projets pour DataGen !🔥

#1 Le podcast a dépassé les 11K d'écoutes par mois et a intégré le top 10 des meilleurs podcasts en France dans la rubrique Technologie.

#2 DataGen a lancé un collectif de top freelances data issus des plus belles boîtes (BlablaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...) ! 💡

👉️ Nous rencontrer : https://www.datageneration.co/

#3 Une Directrice des Opérations rejoint le podcast : bienvenue à Flore-Anne. 🚀

👉️ Visiter son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/flore-anne-drouilhet-998953b7/

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Stéphanie Lecomte était manager de l’équipe Études de marché chez Weldom, l'entreprise qui propose des articles de bricolage, de décoration et de jardinage dans ses 267 magasins partout en France. À la suite d’un bootcamp data, elle s’est reconvertie sur un rôle de Data Analyst au sein de la même entreprise.

On aborde :

🔥 Son parcours, les réflexions qui l’ont menée vers ce changement de job en interne et le soutien de sa boîte

🔥 Ce qu’elle a pensé du bootcamp Databird

🔥 Ses missions en tant que Data Analyst et comment ses nouvelles compétences lui sont utiles

🔥 Ses conseils pour réussir une reconversion en data.

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❤️ PARTENAIRE

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

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

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:12 Introduction 

01:46 Le parcours de Stéphanie

02:55 Les raisons qui l’ont poussée à changer de poste

05:54 Sa formation chez DataBird

07:28 Ses discussions avec Weldom pour lui permettre de suivre la formation

08:57 La création de son nouveau poste

12:11 Ses principaux chantiers en tant que Data Analyst

15:45 Les éléments de la formation qui lui ont été utiles

16:47 Les ressources recommandées par Stéphanie

19:41 Ce que Stéphanie aime dans la data

20:27 Ses conseils pour réussir sa reconversion

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📚 RESSOURCES

- Le podcast Signaux Faibles du média Siècle Digital

- La page LinkedIn de Asma Mhalla

- Le livre Femmes invisibles de Caroline Criado Perez

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#95 - Reconversion | De Journaliste à Data Analyst

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

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

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Quentin est Lead Solution Architect chez Databricks qui propose notamment une solution de lakehouse mais aussi toutes les autres briques nécessaires à la mise en place d’une stack data Analytics et IA (ETL, Transformation, ML …). Databricks a pris très tôt la vague de l’IA et est aujourd’hui parfaitement placé pour devenir leader sur un marché en pleine accélération suite à l’arrivée des GenAI.

On aborde :

🔥 La différence entre un Data Lake, un Data Warehouse et un Lakehouse,

🔥 La genèse de Databricks et les différentes briques proposées par la plateforme,

🔥 La rivalité entre Databricks et Snowflake et ce qui les distingue particulièrement : l’IA,

🔥 L'impact des GenAI et des LLM sur Databricks (500M$ levés, rachat de MosaicML…).

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Databricks : https://www.databricks.com/

👉 Contacter Quentin sur LinkedIn : https://bit.ly/3vkIVZW

Le meetup Databricks chez Ekimetrics mentionné est déplacé au 13/03/2024.

👉 Contacter Clémence Meyer pour participer : [email protected]

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:57 Introduction

01:38 Le parcours de Quentin

02:24 La genèse de Databricks et la différence entre Data Lake / Warehouse / Lakehouse

04:54 Les différentes briques proposées par la plateforme

10:01 Son élément de différenciation : une stack pour l’Analytics et l’IA

11:42 Databricks vs Snowflake

14:04 L’évolution de Databricks depuis le départ

18:22 L'impact des GenAI et des LLM

24:16 La culture de l’innovation chez Databricks

26:44 La recommandation de contenu de Quentin

27:19 Ce qu'il aime dans la data

27:58 Ce qui l’a le plus fait progresser

28:49 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

- Le podcast de Lex Fridman : https://lexfridman.com/podcast/

- La newsletter Databricks : https://nextgenlakehouse.substack.com/

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🧐 AUTRES ÉPISODES

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

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

#60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

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Yannick Beltran est Data Governance & Transformation Director de Kering, le Groupe de Luxe qui rassemblent les Maisons Gucci, Balenciaga, Saint Laurent et 7 autres. Le Groupe compte plus de 47 000 collaborateurs au sein du groupe dont environ 200 experts de la data.

On aborde :

🔥 Le contexte Data chez Kering et le parcours de Yannick,

🔥 Les grandes étapes de lancement d’un programme de Data Gouvernance,

🔥 L’application “by the book” de l’approche Data Mesh,

🔥 Les enjeux tech et humain pour transformer un groupe de 47 000 employés.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:39 Introduction

03:05 Le parcours de Yannick

05:33 1ère phase : diagnostic

10:05 2ème phase : roadmap et approche Data Mesh

14:10 3ème phase : identification des data owners

18:17 Qu’est-ce qu’un Data Product chez Kering ?

25:18 L’équipe Data Governance centrale

31:38 La recommandation de contenu de Yannick

32:54 Ce qu'il aime dans la data

33:36 Ce qui l’a le plus fait progresser

33:55 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCE

- Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale de Zhamak Dehghani

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🧐 AUTRES ÉPISODES

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

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

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

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Christophe, désormais invité récurrent sur le podcast, est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème : Blef.fr, selon moi un des plus gros experts data en France et... membre du collectif de freelances DataGen.

On aborde :

🔥 Le Data Modeling : pourquoi c’est une tendance et son lien avec le Self-Service,

🔥 Le Real-Time Analytics : est-ce que c’est pertinent pour des cas d’usage classiques ?

🔥 Le DataOps : d’où ça vient et pourquoi je n’en entends pas beaucoup parler sur le podcast,

🔥 Deux “Fast news” de Christophe : DuckDB Web Assembly et une IA qui prédit les images de notre cerveau.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:58 Introduction

02:37 Data Modeling

10:46 Real Time Analytics

16:27 DataOps

21:24 La Fast news de Blef #1 : Meta prédit les images de ton cerveau

23:38 La Fast news de Blef #2 : retour d’expérience sur DuckDB Web Assembly

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📚 RESSOURCES

- Le livre The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling de Ralph Kimball

- L'article de Meta sur l’IA prédictive à partir de l’activité cérébrale : Toward a real-time decoding of images from brain activity

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#92 - Saagie : Mettre en place une approche DataOps

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

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

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