DataGen

Alexandre Miny de Tornaco est un expert de la formation data, il a d’ailleurs co-fondé le bootcamp DataBird qui a déjà formé plus de 3000 personnes à la data. Dans cet épisode, il nous propose une masterclass sur le lancement d’une Data Academy en entreprise.

On aborde :

🔥 Pourquoi lancer une Data Academy : avènement du Cloud, besoin de désengorger l’équipe data, rendre autonome le métier

🔥 Comment convaincre le Comex par l’exemple : identifier une première équipe et un use case à forte valeur ajoutée

🔥 Les principes d’un bon programme de formation data : personnalisation, mix théorie & pratique, temps long, etc.

🔥 Les phases clés : acculturation, formation outils (Business Intelligence), formation avancée pour les Data Champions (ex : SQL, Dataiku), validation des acquis.

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par DataBird.

👉 Contactez Alexandre sur LinkedIn ou par mail à [email protected].

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:02 Intro

02:43 Pourquoi lancer une Data Academy ?

07:14 Etape 1 : Convaincre le Comex par l’exemple

09:30 Etape 2 : Construire un programme personnalisé

12:08 Etape 3 : Exécuter (acculturation, formation outils, formation avancée des Champions, etc.)

19:20 Comment adapter le format bootcamp intensif en entreprise

23:07 Les conseils pédagogiques d’Alexandre

24:49 Les pièges à éviter

25:43 Faut-il inclure les IA génératives dans le programme ?

27:24 La genèse des formations B2B de DataBird

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📚 RESSOURCES

- L’article McKinsey évoqué pendant l'épisode : The data gambit: How large B2B companies can outmaneuver start-ups

- Un autre article Harvard Business Review qu’Alexandre recommande : Reassessing Data-Driven Business Transformation Through a New Lens

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe

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

#29 - Data Bird : Le premier alumni partage son retour d'expérience

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Vincent Pappolla est le co-fondateur d’OpenClimat, la plateforme qui rend accessible à tous l'information sur l'action climatique des entreprises. La startup référence déjà plus de 200 entreprises dont on peut analyser l’action climatique via des visualisations de données.

On aborde :

🔥 Le parcours de Vincent et la genèse d’OpenClimat,

🔥 L’accélération avec Data for Good et le fonctionnement de la visualisation de données,

🔥 Comment la diffusion de cette information accélère la transition écologique,

🔥 Les principaux challenges data et business d’OpenClimat.

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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

01:04 Introduction

01:35 Le parcours de Vincent et la genèse d’OpenClimat

02:57 La première version d’OpenClimat : une application

05:12 OpenClimat en chiffres

05:45 L’accélération avec Data for Good

07:59 Un exemple type d’information fournie par la plateforme

08:57 Les principaux challenges data et business de la startup

11:27 Les prochaines étapes pour OpenClimat

12:19 La vision en termes de produits data

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#93 - Data For Good | Atelier OGRE : Comprendre la transition énergétique

#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

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Chloé Side est Manager Product Analytics chez Contentsquare, la licorne qui propose un outil d'analyse data dédié à l'amélioration des parcours utilisateurs. Première licorne à avoir levé 500 millions d’euros en France, elle compte désormais 1500 collaborateurs, 15 bureaux et +1000 clients à travers le monde. Le plus gros challenge de Chloé a été de lancer l’équipe Product Analytics de Contentsquare, elle nous raconte comment elle s’y est prise.

On aborde :

🔥 Les besoins analytics qui ont emergé avec l’hypercroissance (ex : analyses prescriptives),

🔥 Les étapes du lancement de l'équipe Product Analytics : recruter, former, prouver l’impact, consolider,

🔥 La principale difficulté qu’elle a rencontrée : rester concentrée sur les projets à fort impact,

🔥 Les prochaines étapes : migration vers la Modern Data Stack et Self-Service.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:24 Introduction

03:37 L'orga des équipes Data chez ContentSquare

04:08 Le parcours de Chloé

08:09 Lancement de l'équipe Product Analysis

10:15 Prouver son impact

13:21 Définir ses objectifs

15:25 Les difficultés rencontrées par Chloé : prioriser les projets

17:57 Les conseils de Chloé pour lancer un département Product Analysis

19:04 Les prochaines étapes de l'équipe Product Analysis : Modern Data Stack et Self-Service

19:47 Les ressources recommandées par Chloé

20:41 Ce qu'elle aime dans la data

21:26 Ce qui l’a le plus fait progresser

22:27 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

- CaféTech : https://cafetech.fr/

- Les ressources de Chloé pour les 1on1 : Github (https://bit.ly/483guhk) et LiveAbout (https://bit.ly/3RAw9zi)

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

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

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

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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.

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🎬 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

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📚 RESSOURCE

- DoorDash tech blog

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🧐 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

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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.

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🎬 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

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📚 RESSOURCES

La chaîne YouTube de Andy Kriebel (Tableau)

La newsletter The Pudding (Data Vizualisation)

La newsletter Nightingale (Data Vizualisation)

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🧐 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

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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.

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🎬 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

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📚 RESSOURCE

La newsletter de Ludovic Girodon

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🧐 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

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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.

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🎬 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

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📚 RESSOURCE

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

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🧐 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

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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.

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🎬 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

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❤️ PARTENAIRES

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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.

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📚 RESSOURCE

- Le Blog DataOps de Saagie

- La newsletter Data Products par Chad Sanderson

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🧐 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

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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.

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🎬 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

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📚 RESSOURCE

- La newsletter Blef.fr

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🧐 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

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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…).

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🎬 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

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📚 RESSOURCE

- The Data Team Handbook de GitLab

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🧐 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

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