Advertise on podcast: DataGen

Manoj Raghavan is a Staff Data Strategist at Flix, the affordable travel tech scaleup based in Germany, solving technology for long-distance buses and trains. Flix operates in 40+ countries, has 5,000 employees, including around 100 data & AI experts. We cover : 🔥 Their data organisation: decentralized and with no central data leadership 🔥 One of the main projects he worked on to improve customer experience: bus partner classification 🔥 Their stack: AWS, Snowflake, dbt, Power BI… 🔥 One of their main current challenges: build vs. buy when it comes to AI tools 📚 RESOURCES - Manoj’s LinkedIn profile - The book of book Chip Huyen Designing Machine Learning Systems - The book of book Chip Huyen AI Engineering 🎬 CHAPTERS 00:00 What is Flix? 02:38 Manoj's journey 06:28 The Data team organization 10:43 One of his main projects 16:35 Their stack 19:02 Their main challenges 21:17 Their next step 23:40 Resources he recommends 24:42 His career advice 🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE #6 - HelloFresh: Building and scaling a Product Analytics culture #5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing #1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data 👋 MORE DATA CONTENT? 1/ Follow me on LinkedIn here 🤳 2/ Sign up for the newsletter (summaries, events) here 💌 3/ Check out the podcast in video format on YouTube here 📹 🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE 1/ Subscribe 🔔 2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Matthieu Colin est Analytics Engineering Manager chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnés présente dans 17 pays qui compte plus de 15M de clients. On aborde : 🔥 La construction d'un data model robuste pour arrêter de “réinventer la roue” à chaque analyse 🔥 Le passage d’un dbt “home-made” à dbt : tests de qualité, incremental et fondations pour scaler 🔥 L’ouverture du data model à 35+ contributeurs : gouvernance, metadata et gestion du self-service 🔥 La maîtrise des coûts BigQuery et la stabilisation de la stack grâce au monitoring et à la CI/CD 💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN On 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 avec DataBird DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Matthieu - La newsletter du fondateur de dbt - La newsletter Blef.fr - Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, inscrivez-vous à notre newsletter ici. 🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours de Matthieu 02:08 Chantier #1 : Le Data Model 03:31 La stack 06:02 Chantier #2 : Ouvrir le data model 08:52 Chantier #3 : Qualité et metadata 13:48 Chantier #4 : Maîtriser les coûts 16:59 Chantier #5 : Stabilité de la stack 19:27 Leur organigramme data 22:22 Leurs plus grosses difficultés 25:17 Leurs prochaines étapes 29:54 Les reco de contenu de Matthieu 30:34 Son meilleur conseil 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #245 - Masterclass | Mettre en place dbt avec Matthieu Rousseau, CEO & Data Engineer chez Modeo #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service #150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…) 👋 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Are Hegdal est un Expert Data Management. Il travaille chez Informatica depuis 5 ans et est dans la data depuis presque 20 ans. Informatica est un leader mondial du secteur du Data Management. Ils ont été rachetés 8 milliards de dollars par Salesforce en 2025. On aborde : 🔥 La genèse et les grandes briques d’Informatica (Intégration, Vision 360°, Data Quality…) 🔥 Leur positionnement sur le marché (plateforme globale, approche neutre, R&D…) 🔥 2 cas d’usage Data & GenIA dans la Pharma et l’Assurance 🔥 L’impact de la GenAI sur Informatica depuis quelques années ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Informatica, leader mondial du Data Management utilisé par des grands groupes comme Sanofi, Apple mais aussi des plus petites comme Garance en France. 👉 S’inscrire aux cafés de la data d’Informatica 👉 Contacter Are sur LinkedIn 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn d'Are - Le podcast Business de McKinsey - Le podcast Business du BCG - L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter 🎬 CHAPITRES 00:00 Informatica en quelques mots 02:07 Les grandes briques d’Informatica 05:04 Son positionnement face aux concurrents 08:51 Les types de clients 10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance 17:10 L’impact de la GenAI sur Informatica 20:32 Leurs webinars Data Management 21:03 La reco de contenu d’Are 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratégie (orga, stack, projets) #168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn) #144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn) 👋 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Elliot Trabac est Senior Data Analytics Engineering Manager chez Gorgias, la scaleup qui propose une plateforme d’IA conversationnelle permettant aux e-commerçants de mieux gérer leur support client. Aujourd’hui ils comptent plus de 15 000 clients. On aborde : 🔥 Le contexte et le déploiement du Self-Service Analytics grâce aux GenAI 🔥 Leur stack data (Dot Ai, Omni…) 🔥 L’un des avantages clés du Self-Service 🔥 L’organisation de l’équipe, les difficultés, etc. ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA. 👉 Découvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory 👉 Recevoir leur livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail 👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : [email protected] 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn d’Elliot - La chaîne YouTube de Dave Ebbelaar, fondateur de Datalumina 🎬 CHAPITRES 00:00 Générique 00:28 Gorgias en quelques mots 05:42 Le contexte autour du projet 09:10 Comment il s’insère dans la stratégie Analytics ? 13:23 L’outil utilisé 15:50 Le déploiement 19:59 Leur stack Self-Service Analytics & GenAI 25:26 L’avantage clé du Self-Service Analytics : l’Observabilité 27:13 L’organisation de l’équipe pour déployer ce projet 32:06 Les difficultés qu’a rencontrées Elliot 34:02 Les prochaines étapes pour ce projet 34:49 Les questions de la fin (ressources, conseils…) 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) #158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics #90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service 💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN On 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 DataGen a lancé ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche 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 📹 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Firas Jarboui est Head of Machine Learning chez Gorgias, la scale-up qui propose une plateforme d'IA conversationnelle pour les e-commerçants. Ils ont plus de 15 000 clients et la scale-up a été valorisée plus de 700 millions de dollars lors de leur dernière levée de fonds en 2022. Firas va nous raconter comment l'arrivée des IA génératives a entraîné un repositionnement complet de Gorgias avec des fonctionnalités GenAI qui sont maintenant au cœur du produit. On aborde : 🔥 Le repositionnement de Gorgias autour d’une IA conversationnelle 🔥 Les 3 phases de développement : POC, refonte de l’architecture LLM & scale 🔥 L’organisation de l’équipe et le nouveau rôle de Machine Learning Analyst 🔥 La stack qu’ils utilisent et leurs plus gros challenges : qualité et feedback loops ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Alteryx, l’outil aux 750 000 utilisateurs qui permet aux profils non techniques d’exploiter et de valoriser leurs données. 👉 Découvrir l’épisode avec Jérôme Couzy, Customer Success Manager chez Alteryx 👉 Découvrir leur guide pratique pour préparer ses données pour l’IA ici 👉 Contacter Jérôme sur LinkedIn ou par mail : [email protected] 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Firas - Les ressources Anthropic - Les ressources OpenAI - Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici. 🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours de Firas  03:46 Gorgias avant l’IA générative 05:36 Le contexte à l’arrivée des GenAI 06:55 Chantier #1 : Chatbot support 10:01 Chantier #2 : Chatbot sales 15:24 Chantier #3 : Refonte archi LLM 18:29 L’organisation de l’équipe 22:45 Leur stack 23:50 Leurs plus grosses difficultés 26:30 Leurs prochaines étapes 29:47 La reco de contenu de Firas 30:13 Ce qui l'a le plus fait progresser 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, 189 millions ARR) #196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés) #192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives 👋 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Axel de Goursac est Partner AI Lead chez KPMG France. Avant ça, Axel était directeur de la Data Science et de l'IA au sein du groupe LVMH. Axel nous explique comment mettre en place une stratégie GenAI qui passe à l'échelle et qui génère du ROI. On aborde : 🔥 La maturité actuelle des entreprises sur le déploiement de leur stratégie GenAI 🔥 La 1ère phase “top down” : identifier les rôles et les tâches et estimer le ROI et la faisabilité des projets 🔥 La 2ème phase “bottom up” : réconcilier le ROI à un niveau global et créer un cadre de pilotage 🔥 La 3ème phase : délivrer les quick wins, passer à l’échelle, piloter et synchroniser les équipes ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par KPMG. 👉 Leur site internet 👉 Recevoir leur étude AI Quarterly Pulse 👉 Contacter Axel sur LinkedIn ou par mail : [email protected] 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn d’Axel - L’étude KPMG AI Quarterly Pulse - L’étude KPMG Trends of AI - Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours d'Axel avant KPMG 01:27 La maturité actuelle des entreprises 03:54 Phase #1 : approche top-down 07:54 Phase #2 : approche bottom-up 11:30 Phase #3 : opérationnalisation 13:33 Passer à l’échelle 16:48 Les grosses difficultés 19:44 L’IA agentique 22:13 Sa reco de contenu 22:51 Ce qu’Axel aime dans la Data et l’IA 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe #162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI #146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives 👋 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Sandrine Kerfers est Head of Data Analytics chez Veepee, la licorne française qui propose des ventes flash sur son site e-commerce. Sandrine va nous parler du plus gros challenge qu'elle a rencontré ces dernières années : adopter une organisation hybride centralisée x décentralisée et une approche Analytics Engineering. On aborde : 🔥 La décentralisation d’une partie des équipes Data Analytics dans chaque département (Marketing, Sourcing, Opérations) 🔥 Les étapes clés : identifier les collaborateurs métiers motivés, créer une Data Academy, les former et recruter des nouveaux profils 🔥 Leur organisation actuelle et leur stack (BigQuery, dbt, Strategy…) 🔥 Le repositionnement de l’équipe Analytics centrale sur des projets avancés : Analytics Engineering, Semantic Layer, Machine Learning ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Alteryx, l’outil aux 750 000 utilisateurs qui permet aux profils non techniques d’exploiter et de valoriser leurs données. 👉 Découvrir l’épisode avec Jérôme Couzy, Customer Success Manager chez Alteryx 👉 Découvrir leur guide pratique pour préparer ses données pour l’IA ici 👉 Contacter Jérôme sur LinkedIn ou par mail : [email protected] 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Sandrine - Le blog Towards Data Science 🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours de Sandrine 02:31 Pourquoi décentraliser l’équipe Data ? 04:05 Les étapes clés 07:51 Leur organisation 09:39 Leur stack 11:37 Leurs plus grosses difficultés 15:22 Leurs prochaines étapes 17:46 Sa reco de contenu 18:14 Ce qui l’a fait le plus progresser 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service #176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service 👋 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 GRATUITEMENT 1/ 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 Vaudable est VP Data chez Accor, le leader mondial de l'hôtellerie. Christophe pilote les équipes Data et IA de l'activité centrale d'achat du groupe. On aborde : 🔥 L’évolution du modèle opérationnel, de la Business Intelligence à une Data & AI Factory 🔥 La première phase : livrer 3 applications Data & IA en 5 mois pour 60K€ chacune 🔥 Leurs deux premiers cas d’usage et l’organisation de leur équipe Data & IA 🔥 Leur stack, l’usage de Streamlit et leur plus grosse difficulté : maintenir le rythme ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Alteryx, l’outil aux 750 000 utilisateurs qui permet aux profils non techniques d’exploiter et de valoriser leurs données. 👉 Découvrir l’épisode avec Jérôme Couzy, Customer Success Manager chez Alteryx 👉 Découvrir leur guide pratique pour préparer ses données pour l’IA ici 👉 Contacter Jérôme sur LinkedIn ou par mail : [email protected] 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Christophe - L’article publié chez Martin Flower sur le Data Mesh - L’interview de Carlos Ghosn sur le podcast Generation Do It Yourself - Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Le contexte data & IA chez Accor 02:09 Le parcours de Christophe  03:53 Le contexte à son arrivée 06:38 Les 1ers chantiers 09:55 Les cas d’usage  14:08 Leur organisation 18:47 Leur stack 20:46 Leurs plus grosses difficultés 22:02 Leurs prochaines étapes  23:00 Sa recommandation de contenu 24:17 Son conseil 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique #214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…) #119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory 👋 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Yoann Benoît est un expert Data, IA et Produit qui a fondé Hymaïa, l’agence spécialisée sur la transformation Data & IA des entreprises. Ils travaillent aussi bien avec des boîtes tech comme Leboncoin et des grands groupes comme Bel. Et depuis quelques années, ils accompagnent de nombreuses boîtes dans l'adoption des IA génératives. Il est venu nous expliquer comment on scale l’adoption des agents IA. On aborde les 4 piliers clés : 🔥 #1 - Outillage (Dust, Plateforme…) : l’importance de l’UX pour faciliter l’usage et la construction des agents 🔥 #2 - Gouvernance & Leadership : identifier des sponsors dans chaque département et promouvoir l’exemplarité 🔥 #3 - Formation : un roll-out progressif qui priorise les early adopters et des ateliers pratiques & gamifiés 🔥 #4 - AI Champions & Product Mindset : créer une communauté de builders et infuser un mindset produit ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Hymaïa, l’agence spécialisée sur la transformation Data & IA des entreprises. 👉 Contacter Yoann sur LinkedIn 👉 Contacter Yoann par mail : [email protected] 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Yoann - Le livre Crossing the Chasm de Geoffrey A. Moore - Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici. 🎬 CHAPITRES 00:00 L’adoption, l’enjeu majeur des agents IA 02:46 Les 4 pilliers pour scaler l’adoption 04:31 #1 Outillage (Dust, N8N, Plateforme…) 09:40 #2 Gouvernance & Leadership  14:00 #3 Formation 19:45 #4 AI Champions & Product Mindset 23:35 Les plus grosses difficultés 27:36 Ses ressources préférées  28:15 Yoann m'offre un cadeau ! 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #243 - Carrefour : Leur stratégie agentique  #234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle  #195 - Masterclass / Adopter une approche Produit dans l'équipe Data & IA 👋 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Florian Bonnet is a former Director of Product at HelloFresh. He later held product leadership roles in scale-ups such as Typeform and Fintechture. He is currently VP of Product Management at Veriff, the Estonian unicorn. We cover : 🔥 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…) 🔥 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis 🔥 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data 🔥 His 2 main challenges and his views on GenAI for Product Analytics 📚 RESOURCES - Florian’s LinkedIn profile - His book The Power of Analytics - Matt Watkinson's book The Grid 🎬 CHAPTERS 00:00 What is HelloFresh? 01:32 Florian’s journey from Data Analyst to Director of Product 03:16 The context at HelloFresh when he became Director of Product 05:49 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…) 08:30 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis 12:17 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data 15:38 His main challenges 18:53 The tech stack he recommends 21:04 The impact of GenAI on Product Analytics 25:48 Florian’s favorite resources 28:14 His best advice 🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE #5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing #4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence #2 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused 👋 MORE DATA CONTENT? 1/ Follow me on LinkedIn here 🤳 2/ Sign up for the newsletter (summaries, events) here 💌 3/ Check out the podcast in video format on YouTube here 📹 🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE 1/ Subscribe 🔔 2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Jérôme Couzy est Customer Success Manager chez Alteryx, l'outil qui permet aux profils non techniques d'exploiter et de valoriser leurs données. La solution est utilisée par plus de 8 000 clients dans le monde, tous secteurs confondus, Telco avec Orange notamment, Banque avec la Caisse d'Épargne, mais aussi Pharma, services financiers, etc. Plus de 750 000 utilisateurs dans le monde utilisent la solution. On aborde : 🔥 La genèse et le positionnement actuel d'Alteryx 🔥 Les 3 grandes briques de la solution : préparation, automatisation et analyse 🔥 Pourquoi les entreprises choisissent la solution versus Dataiku, Informatica ou dbt 🔥 Plusieurs cas d’usage (Telco, Banque) et l’impact des IA Génératives sur Alteryx ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Alteryx, l’outil aux 750 000 utilisateurs qui permet aux profils non techniques d’exploiter et de valoriser leurs données. 👉 Découvrir leur guide pratique pour préparer ses données pour l’IA ici 👉 Contacter Jérôme sur LinkedIn 👉 Contacter Jérôme par mail : [email protected] 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Jérôme - Le guide pratique de la préparation des données pour l'IA 🎬 CHAPITRES 00:00 La genèse d’Alteryx 02:48 Ses 3 grandes briques 04:25 Son positionnement dans la Modern Data Stack 06:37 Pourquoi choisir Alteryx ? 10:37 Comparaison avec Informatica, Dataiku, dbt 15:26 L’impact des GenAI sur Alteryx 20:08 Les questions de la fin 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #246 - SNCF Connect & Tech : Leur stratégie Data #243 - Carrefour : Leur stratégie agentique #237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie 👋 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Marie-Camille Achard a passé 9 ans chez Uber à San Francisco où elle était Data Science Manager. On aborde : 🔥 Son parcours de Data Scientist à Data Science Manager chez Uber à San Francisco 🔥 Ses projets clés : lutte contre la fraude et mesure d’incrémentalité à l’échelle 🔥 La réalité du marché de l’emploi aux US et pourquoi elle a failli se faire virer du jour au lendemain 🔥 Ce qui fait d’Uber l’une des boîtes les plus data-driven au monde : organisation et culture 💪 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 ici 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Marie-Camille  - Le podcast High Signal - Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Son parcours avant les US 01:31 Vivre à San Francisco 02:17 Applied Scientist VS Data Scientist 04:49 Algos pour lutter contre la fraude 08:04 Proche du lay-off 10:06 De Data Scientist à Manager 11:01 Orga data & tech 12:47 Mesure d’incrémentalité à l’échelle 17:49 Data-driven à l’échelle  21:49 Culture business très tech 23:03 Solutions développées en interne 27:14 Sa recommandation de contenu 27:30 Ce qu’elle aime dans la data  🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US #208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude #133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana 👋 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 GRATUITEMENT 1/ 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 est l’ancien Chief Product Officer de BlaBlaCar, la plateforme de transports partagés leader en Europe qui compte 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui, il a co-fondé l’agence Produit Discovery Discipline et est co-auteur du livre et de la méthode du même nom. On aborde : 🔥 Les gros chantiers data qu’il a menés chez BlaBlaCar : rendre les équipes Produit autonomes et utiliser la data dans le produit 🔥 Son plus gros challenge : se faire confiance sur les sujets data et gérer la tension Data x Design 🔥 Ses conseils pour des équipes Product Analytics 🔥 La création de Discovery Discipline et sa vision sur les IA Génératives 💪 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 🎬 CHAPITRES 00:00 Intro 04:43 Comment Rémi est devenu CPO de BlaBlaCar 06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menés en tant que CPO 12:00 Son plus gros challenge data : se faire confiance sur les sujets data 19:15 Ses conseils pour des Product Analysts 21:04 Le contexte de la création de Discovery Discipline 24:37 L'impact des GenAI sur nos métiers demain 32:40 Les questions de la fin (ressource, conseil) 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Rémi Guyot - Discovery Discipline de Rémi Guyot et Tristan Charvillat - The Visual Display of Quantitative Information par Edward Tufte 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering #124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data #74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science #47- Airbnb : Rapprocher la Data et le Design  👋 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Agathe Verro est Deployment Lead chez Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels. Pour ceux qui ne connaissent pas, l’entreprise est valorisée 200 milliards de dollars. Palantir travaille avec des acteurs clés dans divers secteurs comme l’automobile (Stellantis, Forvia), l’aéronautique (Airbus), le secteur bancaire et assurance, et l’industrie au sens large. On aborde : 🔥 La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sécurité & confidentialité des données 🔥 Les grandes briques de la solution : ontologie, intégration, interfaces opérationnelles et gouvernance 🔥 Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marché 🔥 Quelques use cases et l’impact des IA Génératives sur Palantir (marché, fonctionnalités…) ❤️ PARTENAIRE Ce podcast était rendu possible par Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels. 👉 Contacter Agathe sur LinkedIn ou par mail : [email protected] 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Agathe - La vidéo Palantir for Scuderia Ferrari - Le reportage Social dilemma est à retrouver sur Netflix - Le livre Fake News de Julie Martinez 🎬 CHAPITRES 00:00 Générique 00:31 Intro et parcours 04:17 Les grandes briques de Palantir 08:40 Son positionnement 11:55 Quelques use cases 15:45 Pourquoi les entreprises choisissent Palantir ? 17:49 L’impact des GenAI sur Palantir 21:06 Dernières questions (conseils, recommandation) 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit #146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie GenAI #138 - Ovrsea : Gagner 50% de Productivité avec les GenAI 💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN On 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 Ce bootcamp est opéré en collaboration avec DataBird et DataGen touche 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Henri-François Chadeisson (HF) est expert data depuis 20 ans et aujourd’hui Solution Engineering Director Europe chez Strategy Software (ex-MicroStrategy). Strategy c’est une solution de BI, semantic layer et IA qui est valorisée plus de 50 milliards de dollars et utilisée par des grands groupes comme Société Générale, Monoprix ou Leclerc. Dans cet épisode, on décrypte 3 grandes tendances analytics du moment. On aborde : 🔥 Trend Analytics #1 - L’accélération de la mise à disposition des données : contexte macro-économique, décentralisation, “chaos analytique”, GenAI… 🔥 Trend Analytics #2 - L’émergence des Semantic Layer universels : agnostique des outils de Business Intelligence et multi-cloud 🔥 Trend Analytics #3 - Le cas d’usage IA “chat with your data” : agents conversationnels branchés sur le Semantic Layer qui répond aux questions data 🔥 Comment les solutions de Strategy Software s’intègrent dans ces tendances (ex : Mosaic, le Semantic Layer Universel) ❤️ PARTENAIRE Cet épisode est rendu possible par Strategy Software, la solution de BI, semantic layer et IA qui est valorisée plus de 50 milliards de dollars et utilisée par des grands groupes comme Société Générale, Monoprix ou Leclerc. 👉 Demander une démo 👉 Contacter Henri-François sur Linkedin 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Henri-François - Le Ted talk de Simon Sinek "How Great Leaders Inspire Action" - Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Trend #1 L’accélération “time-to-data” 06:44 Trend #2 L’émergence des Semantic Layers universels 11:48 Trend #3 Le cas d’usage IA “chat with your data” 17:36 La reco de contenu de HF 18:31 Ce qu’il aime dans la data 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #248 - Ornikar : Structurer une approche Analytics Engineering (CI/CD, FinOps, Naming & Semantic Layer) #242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef #236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery 👋 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 GRATUITEMENT 1/ Abonnez-vous 🔔 2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.