30 min
#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs DataGen
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- Technologies
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Lucie Bailly est Data Product Manager chez Doctolib, la licorne française qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation. Elle est présente en France, en Allemagne et en Italie, et est aujourd’hui utilisée par 340 000 personnels de santé et plus de 80 millions de patients.
On aborde :
🔥 L’organisation Data chez Doctolib et son rôle de Data Product Manager
🔥 Son plus gros challenge : déployer Tableau à l’échelle auprès de 2000 utilisateurs
🔥 Les étapes clés : audit, POC, implémentation technique, gouvernance, ouverture, run
🔥 La difficulté majeure : la phase d’itération nécessaire au moment de l’ouverture de l’outil aux équipes (ex : process, documentation)
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❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).
👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:25 Intro
04:33 L'organisation Data chez Doctolib
05:45 Les principaux chantiers de Lucie
07:07 Son challenge principal : scaler son outil de Data Visualisation
09:55 Etape 1 : audit
10:58 Etape 2 : POC
13:00 Etape 3 : implémentation technique
15:13 Etape 4 : ouverture de l'outil aux équipes Data
17:16 Etape 5 : run
17:47 Sa plus grosse difficulté : l’ouverture aux équipes
20:53 Le Data Enablement chez Doctolib
22:22 Ses conseils pour scaler sa Data Visualisation
24:13 La stack data chez Doctolib
24:39 Les prochaines étapes
26:46 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
---
📚 RESSOURCE
Dear Data de Giorgia Lupi
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation
---
💪 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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10:58 Etape 2 : POC
13:00 Etape 3 : implémentation technique
15:13 Etape 4 : ouverture de l'outil aux équipes Data
17:16 Etape 5 : run
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20:53 Le Data Enablement chez Doctolib
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