DataGen

Christophe Blefari, expert data et créateur de la newsletter blef.fr, analyse la fusion Fivetran x dbt et ses enjeux stratégiques. Il décrypte la course aux suites one-stop shop, les tensions avec les warehouses et l’impact sur la communauté open source. Il évoque aussi les rachats probables et les nouveautés Coalesce autour d’un standard sémantique.

Bastien Caunègre, Head of Data Platform chez Ornikar, a déployé l’approche Analytics Engineering et pilote la plateforme data. Il revient sur CI/CD pour dbt, FinOps et conventions de nommage. Il décrit la création d’une couche sémantique centralisant les métriques. Il explique aussi l’usage de GenAI (Dust) et des automatisations (n8n) pour faciliter le self‑service analytics.

Colin, co-fondateur et PDG d'Omni, partage son parcours après Looker et l'essor de son outil de Business Intelligence, qui allie flexibilité et gouvernance. Il explique comment Omni integre des concepts d'Excel et permet des analyses grâce à un chat en langage naturel. La couche sémantique unique d'Omni facilite des réponses fiables pour les utilisateurs. Avec l'IA, les équipes de données évoluent vers plus d'autonomie, ce qui change la dynamique traditionnelle de gouvernance des données.

Un bilan captivant de 2025 où la croissance s'impose avec 350 000€ de chiffre d'affaires et 45 000 écoutes mensuelles. Les trois épisodes phares explorent des outils Data comme dbt et les défis de l'équipe GenAI d'une licorne. L'annonce d'une expansion vers l'Allemagne et d'épisodes en anglais promet de nouvelles aventures. Le collectif DataGen s'agrandit avec un soutien aux freelances, le tout dans un cadre de pérennité. Robin partage également son double quotidien entre Paris et Lisbonne.

Angélique Bidault-Verliac, Chief Data & Performance Officer chez SNCF Connect & Tech, partage son expertise en stratégie data. Elle évoque la refonte de l'architecture Cloud pour gérer 1,5 milliard de visites par an. Angélique détaille l'importance d'une gouvernance des données efficace et du partage d'informations en temps réel pour optimiser les opérations. Elle aborde aussi les défis d'alignement technologique et l'autonomisation des équipes métiers grâce à des outils modernes. Un aperçu fascinant de la transformation digitale de la SNCF!

Matthieu Rousseau, CEO et Data Engineer chez Modeo, partage son expertise en Data Engineering et dbt. Il explique comment mettre en place dbt en abordant les étapes clés, les choix entre open source et cloud, ainsi que l'orchestration et l'observabilité. Matthieu révèle les cinq avantages majeurs de l'outil, tels que la qualité des données et l'intégration dans la Modern Data Stack, tout en discutant des défis rencontrés, comme la complexité pour les gros projets. Il donne également des conseils précieux pour une implémentation réussie.

Victor Cumer, Data Engineering Team Lead chez Qonto, partage son expertise en stabilisation et industrialisation de plateformes data. Il évoque ses quatre chantiers clés : observabilité pour un suivi en temps réel, data contracts pour standardiser les interfaces, et l'automatisation pour minimiser les interventions manuelles. Victor parle également de l'importance du self-service pour permettre aux équipes d'opérer en autonomie. Enfin, il aborde les défis d’adoption et les prochaines étapes autour de la gouvernance des données.

Thomas Pocreau, Staff Machine Learning Engineer chez BlaBlaCar, partage son expertise en transfert technologique et MLOps. Il explique pourquoi une approche 'Staff' est essentielle dans l'équipe Data, contrastant le rôle Staff avec celui de Senior. Thomas révèle les défis de la création de ce poste et discute de projets clés, notamment la lutte contre la fraude en MLOps et l'outillage des data analysts. Enfin, il évoque l'importance de l'alignement des objectifs et la nécessité d'une meilleure communication pour l'avenir de leur équipe.

Samya est Generative AI Research Lead chez Pigment, la nouvelle licorne française qui a levé +230 millions de dollars.On aborde :🔥 La genèse de l’équipe GenAI et sa stratégie🔥 Deux exemples de projets GenAI appliqués au Produit🔥 L’organisation de l’équipe et leur architecture technique (OpenAI, LangChain, Langfuse…)🔥 La plus grosse difficulté : trouver le bon équilibre performance x latence💪 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.👉 Nous rencontrer📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Samya- L'épisode DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters du podcast de Lex Fridman- La newsletter AlphaSignal🎬 CHAPITRES00:00 Pigment en deux mots01:53 Le parcours de Samya03:47 La genèse de l’équipe GenAI et leur stratégie06:33 Les 2 exemples de projets08:14 L’organisation de l’équipe11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, Landfuse…)16:53 Leur plus grosse difficulté : l’équilibre performance x latence22:25 Leurs prochaines étapes25:21 Les dernières questions (recommandations, conseil)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA (Dust, Gemini…)#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative 👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Dans cet entretien, Jeremy Cohen, Principal Product Manager chez dbt Labs et expert en Analytics Engineering, partage son parcours fascinant et la genèse de dbt, un outil open source révolutionnant la transformation des données. Il aborde l'évolution de dbt en France, son impact sur l'autonomie des analysts, et la montée en puissance de la GenAI pour optimiser la productivité. Jeremy discute également des tendances comme Iceberg et les défis d'accessibilité pour rendre dbt accessible à tous, même aux non-techniciens.