DataGen

Lara Guiral est Analytics Engineer chez Lenstra. Dans cet épisode dédié à l’Analytics Engineering, elle nous parle de sa transition de Data Analyst à Analytics Engineer et des avantages que ses nouvelles compétences lui apportent.On aborde :🔥 Son parcours : de Data Analyst à Analytics Engineer🔥 Pourquoi et comment elle s’est formée en Analytics Engineering ?🔥 Son retour d’expérience sur le bootcamp Analytics Engineering qu'elle a suivi🔥 Les ressources et conseils qui l’ont le plus aidée💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 Découvrir le programme du bootcamp ici🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines🤔 Des questions concernant le bootcamp ? Contactez-moi sur LinkedInDataGen a lancé ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Lara- La newsletter Analytics Engineering Roundup- Les projets Data for Good- La communauté 50inTech- Le Slack #measure🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:38 Intro et son parcours03:43 Pourquoi se spécialiser08:15 Comment elle s’est formée11:54 La charge de travail à prévoir13:25 Ce qu’elle a préféré dans le bootcamp 15:54 Comment ça l’a aidée à trouver un job18:28 Les questions de la fin (ressources, conseil)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering👋 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.

Jessy Hanzo est l’ex-Head of Data & Digital à l'Olympique de Marseille, le club de foot emblématique.On aborde :🔥 Les 2 gros enjeux data : Business et Sportif🔥 L’organisation de l’équipe Data et un exemple de projet🔥 Leur stack data : AWS, Redshift, dbt, Microsoft Power BI, Hightouch, Splio🔥 Le plus gros challenge de Jessy : scaler l’équipe Data❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par dbt Labs qui développe dbt, l’outil le plus mentionné sur le podcast.👉 Découvrir l'épisode avec Jeremy de dbt Labs👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : jeremy@dbtlabs.com👉 Demander une démo📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Jessy- A Brief History of Humankind de Yuval Noah Harari🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:35 Intro 03:55 Les 2 gros enjeux data09:42 L’organisation de l’équipe Data12:16 Leur stack data15:43 Zoom sur leurs chantiers data18:25 Le plus gros challenge de Jessy19:36 Leurs prochaines étapes en Data20:50 Les questions de la fin (ressources, conseil)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#164 - Jeux Olympiques : Améliorer la performance des athlètes avec la Data & l’IA#60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'Élysée💪 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👋 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.

Nicolas Augusti est Senior Data Scientist chez Qonto, la banque en ligne des PME et des indépendants, et également l’une des plus belles licornes françaises. La spécificité de l'équipe Data Science chez Qonto, c'est qu'elle fait de la data science appliquée à la décision.On aborde :🔥 Les chantiers de l’équipe Data Science chez Qonto : Mix Marketing Modeling, prévisions financières, pricing…🔥 Leur méthodologie : Value Analysis, Exploration, Modélisation, Communication, Documentation🔥 Les plus grosses difficultés : créer des modèles qui intègrent les changements liés au scale de l’entreprise et s’assurer que les projets aboutissent à des décisions et aient un impact sur le Business🔥 Les prochaines étapes de l’équipe : spécialiser l’équipe par stakeholders, se concentrer sur la rétention des clients.❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose aussi une solution de Self-Service Analytics (”Text-to-Insight”).👉 Contacter Tristan sur LinkedIn ou par mail : tristan@castordoc.com👉 Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiés et testés par Tristan et son équipe📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Nicolas- La chaîne YouTube StatQuest🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:40 Intro 05:13 Les chantiers08:15 Les projets actuels11:05 Leur méthodologie20:33 Leurs plus grosses difficultés25:02 Leurs prochaines étapes27:12 Les questions de la fin 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science💪 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👋 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.

Jeremy Cohen est Principal Product Manager chez dbt, la solution de transformation souvent mentionnée sur le podcast. On en a parlé avec des 10aines de boîtes : BlaBlaCar, Doctolib mais aussi des plus grosses boîtes comme Decathlon.🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:32 Intro03:27 La genèse de dbt08:51 dbt aujourd’hui14:54 Ses facteurs de succès17:13 L’impact de la GenAI sur dbt21:19 Les autres tendances : Iceberg, accessibilité, Semantic Layer28:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par dbt Labs qui développe dbt, l’outil le plus mentionné sur le podcast.👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : jeremy@dbtlabs.com👉 Demander une démo : https://bit.ly/40kXh8K📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Jeremy Cohen- Le Roundup de dbt🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse, progresser en tant que DE#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 Découvrir le programme du bootcamp ici🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semainesDataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂👋 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.

Christophe Blefari est Staff Data Engineer, co-fondateur de nao et auteur de la newsletter data la plus connue de l’écosystème français (Blef.fr). Membre du Collectif de freelances DataGen, il est selon moi l’un des plus gros experts data en France.🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:32 Intro01:51 Tendance #1 : Le Semantic Layer dans le Data Warehouse13:36 Tendance #2 : Le lien entre Iceberg et les Data Lakes25:14 Tendance #3 : Les GenAI et le use case Text-to-Insight31:41 Retour sur la Forward Data Conference❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose également une solution de Self-Service Analytics (”Text-to-Insight”).👉 Contacter Tristan sur LinkedIn ou par mail : tristan@castordoc.com👉 Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiés et testés par Tristan et son équipe📚 RESSOURCE- La newsletter de Christophe Blef.fr- La chaîne YouTube de la Forward Data Conference🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un Centaure#120 - La fin de la Modern Data Stack ? Avec Christophe Blefari (aka Blef)💪 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👋 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.

Rémi Guyot, ancien Chief Product Officer de BlaBlaCar et co-fondateur de l'agence Produit Discovery Discipline, partage des anecdotes fascinantes sur sa carrière. Il aborde l'évolution de la data dans le développement produit, décrivant comment il a autonomisé les équipes chez BlaBlaCar. Vous découvrirez son plus grand défi : équilibrer données et design. Il propose également des conseils précieux pour les analystes produits et évoque l'impact des IA génératives sur l'avenir de la stratégie produit.

Juliette Duizabo, Head of Data chez Agorapulse, partage son expertise sur la structuration des départements data dans les startups. Elle aborde la nécessité d'améliorer la fiabilité des données et l'importance du self-service pour les équipes. Juliette explique comment des outils comme Metabase peuvent transformer la gestion des données. Elle souligne aussi l'importance d'adopter une mentalité ROIste et les défis de management qu'elle a rencontrés pour instaurer une culture d'autonomie et d'efficacité.

Christelle Marfaing, ex-Head of Data chez Lydia et maintenant Chief Data Officer chez May, discute avec Christophe Blefari, Staff Data Engineer et auteur de la newsletter Blef.fr. Ils évoquent l'importance d'un stack data open source déployé On-Prem pour réduire les coûts et améliorer l'autonomie des entreprises. Comment devenir un 'doer' tout en étant manager ? Les défis d'intégration des IA génératives dans les équipes data sont également abordés, ainsi que l'importance d'une communication claire grâce au langage inclusif dans le secteur technologique.

Alice Fresko, Lead Analytics Engineer chez Qonto, parle de l'approche Analytics Engineering et Self-Service qui transforme la relation aux données. Elle évoque l'évolution de l'équipe, soulignant la collaboration entre ingénieurs et analystes. Les enjeux de la mise en place de modèles scalables et les Data Contracts sont discutés. Alice partage également des défis cruciaux liés à l'autonomisation des équipes avec des outils comme DBT et Snowflake, tout en planifiant les futures initiatives pour améliorer la gouvernance des données.

Charly Cadet est Group Head of Financial Performance chez Klépierre, le leader européen des centres commerciaux. Charly a initié un programme de transformation du département Finance et un peu plus largement de Klépierre via l'usage de la data. Il explique la genèse du projet, le détail du programme et leurs initiatives data.🎬 CHAPITRES00:00 Générique01:41 Intro05:41 1ère étape du programme : la formation08:19 2ème étape : la Data Gouvernance13:06 3ème étape : automatiser les tableaux de bord17:40 La grosse difficulté que Charly a rencontrée : convaincre son équipe mais aussi les équipes métiers25:25 Dernière étape : recruter un profil technique dans l’équipe27:08 La collaboration avec l’équipe IT pendant le programme28:52 Les prochains focus data pour l’équipe Finance : l’adoption et la simulation à la volée32:36 La recommandation de contenu de Charly❤️ PARTENAIRECe 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.👉 Découvrir l’épisode avec Alexandre : Masterclass | Lancer une Data Academy👉 Contactez Alexandre sur LinkedIn ou par mail à alexandre@data-bird.co📚 RESSOURCES- Accelerate de N. Forsgren, J. Humble & G. Kim- La chaîne Youtube Alex The Analyst- The FP&A Guy sur YouTube et sur LinkedIn- Le LinkedIn de Jonathan Plateau- Le podcast “Moment de vérité” de Bruno Clément🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory#99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 Découvrir le programme du bootcamp ici🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines🤔 Des questions concernant le bootcamp ? Contactez-moi sur LinkedInDataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂❤️ ABONNEZ-VOUS POUR SOUTENIR LE PODCAST GRATUITEMENT ❤️ Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.