DataGen

Robin Conquet

DataGen est un podcast qui permet de comprendre les stratégies data des plus belles boîtes en France. Je m'appelle Robin Conquet et chaque semaine j'invite un expert de la data pour décrypter ses problématiques. BlaBlaCar, Doctolib, Pernod Ricard, Deezer et bien d'autres, dans ce podcast, tu découvriras comment les entreprises qui réussissent utilisent la data. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

  1. Redif Top 10 : BlaBlaCar - L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

    -1 J

    Redif Top 10 : BlaBlaCar - L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

    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.

    36 min
  2. Redif Top 10 : Palantir - La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opérationnels

    -3 J

    Redif Top 10 : Palantir - La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opérationnels

    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 : datagen@palantir.com 📚 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.

    25 min
  3. #256 - Strategy Software : Accélérer le time-to-data avec un Semantic Layer Universel et la GenAI

    25 FÉVR.

    #256 - Strategy Software : Accélérer le time-to-data avec un Semantic Layer Universel et la GenAI

    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.

    20 min
  4. #255 - Brevo : Mettre en place une Business Intelligence orientée Self-Service avec Omni

    23 FÉVR.

    #255 - Brevo : Mettre en place une Business Intelligence orientée Self-Service avec Omni

    Taha est Lead Analytics Engineer chez Brevo, la plateforme de marketing automation qui permet notamment d’orchestrer ses campagnes d'emailing ou de SMS. La scaleup a acquis le statut de “centaure” après avoir dépassé les 100 millions d’euros de revenus annuels. Taha va nous parler de son plus gros challenge sur cette dernière année, à savoir la mise en place d'Omni et d'une business intelligence orientée Self-Service. On aborde : 🔥 Le contexte initial chez Brevo : 5 outils de BI différents, peu de Self-Service 🔥 Les fonctionnalités clés d'Omni, le POC réalisé et l’adoption par les équipes en Self-Service 🔥 Le cas d’usage IA “chat with your data” : documentation, tests unitaires et intégration Slack 🔥 L’organisation pour migrer, les bonnes pratiques et les principales difficultés qu'ils ont rencontrées 💪 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 Taha - Lenny’s Podcast - La chaîne YouTube de Supabase - Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Le contexte chez Brevo 02:53 La fonctionnalité clé d’Omni 05:24 La phase de POC : tester l’adoption du Self-Service 07:55 Le cas d’usage IA “chat with data” dans Omni 11:05 Garantir la Data Quality 12:18 Le chantier Embedded Analytics 16:52 La Data Visualisation avec Omni 18:54 L’intégration dans Slack 20:31 L’organisation de Brevo pour migrer 23:58 Leurs plus grosses difficultés 25:05 Leurs prochaines étapes 26:43 La reco de contenu de Taha 27:56 Qu’est ce qui a fait progresser Taha 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence #236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery #184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit 👋 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.

    30 min
  5. #254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux

    18 FÉVR.

    #254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux

    Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance, elle accompagne de très belles boîtes comme Pernod Ricard ou Disney. En parallèle, elle crée du contenu sur LinkedIn sur ce sujet avec beaucoup de succès (+50K abonnés) et est identifiée par les leaders data comme l’experte n°1 sur la Data Gouvernance. On aborde : 🔥 Le retour à la réalité sur l'IA pour la Data Gouv et pourquoi ce n'est plus la priorité (1) 🔥 L'adoption massive du modèle fédéré et les binômes data stewards métier et IT (2) 🔥 L'évolution des rôles vers “l'AI governance” (3) et la Data Gouv devient un sujet COMEX (4) 🔥 L'industrialisation des data catalogs et l'accélération des outils de data quality (5) 💪 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 Charlotte - Sa newsletter - Son jeu en ligne CDO Game - La newsletter The Data Letter de Hodman Murad - Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 #1 AI for Data Governance ? 03:37 #2 La Data Gouvernance fédérée 09:27 #3 La gouvernance de l’IA 12:53 #4 Nouvel enjeu pour le COMEX 16:29 #5 L’industrialisation des catalogues et l’accélération des outils de Data Quality 18:37 Les outils recommandés par Charlotte 20:52 Sa ressource préférée 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux (40K abonnés LinkedIn) #168 - 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.

    22 min
  6. #253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique

    16 FÉVR.

    #253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique

    Jessica Matheron est CDO Europe chez Nestlé. Avant cela, elle était CDO chez Agicap, une scale-up française. On aborde : 🔥 Son parcours : Mines, MIT, Finance en Hedge Fund, reconversion data… 🔥 La création chez Nestlé d’une équipe Data technique et l’internalisation du Data Engineering 🔥 Le déploiement d’une Modern Data Stack dans un grand groupe (Airflow, Snowflake, dbt…) 🔥 Zoom sur 2 cas d’usage et leurs plus grandes difficultés (qualité de données, embarquer les équipes, upskilling scientifique) 💪 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 Jessica - Le livre A Brief History of Intelligence de Max Bennett - Le podcast Freakonomics de Stephen J. Dubner - Le paper Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects de Google - Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Le contexte Data et IA chez Nestlé 01:38 Le parcours de Jessica 03:41 Son arrivée en tant qu’Head of Analytics France 06:11 Les gros chantiers de l’équipe Europe 13:16 Les 2 cas d’usages principaux 20:24 Ses plus grosses difficultés 26:13 Leurs prochaines étapes 28:05 Ses ressources préférées 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #237 - Déployer la stratégie Data & IA chez Engie dans l'Industrie #233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe #228 - Comment l’ex-CDO de Carrefour structure le département Data & IA de la FDJ United (ex-Française des Jeux) 👋 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.

    31 min
  7. #252 - Sweep : Lancer le département Data & IA d'une startup (Stack, Self-Service & Agents IA)

    9 FÉVR.

    #252 - Sweep : Lancer le département Data & IA d'une startup (Stack, Self-Service & Agents IA)

    Adèle Guillet est Data & AI Director chez Sweep, le logiciel de pilotage du quota carbone qui a levé 100 millions de dollars dans ses 2 premières années d’existence et qui accompagne déjà notamment L’Oréal, SNCF, Auchan ou Leroy Merlin. Elle va nous raconter comment elle a lancé le département Data & IA. On aborde : 🔥 Son parcours de Data Scientist à Head of Data en startup 🔥 La mise en place d’une Modern Data Stack (Snowflake, dbt, Fivetran, Metabase…) 🔥 La mise en place d’une approche Self-Service pragmatique (Data Champions, certified dashboards…) 🔥 Le déploiement de fonctionnalités IA dans le produit et la structuration de l’équipe IA (ML Engineer et AI Engineers “full full Stack”) 💪 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 🎙 Regarder 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 Adèle - Le livre Radical Candor de Kim Scott - Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Qu’est-ce que Sweep ? 02:03 Le parcours d’Adèle 02:46 Le contexte data & IA à son arrivée  04:06 Chantier #1 : Stack 05:59 Chantier #2 : Analytics 07:36 Chantier #3 : Agents IA 10:04 Orga de l’équipe Data & IA 11:22 Leurs plus grosses difficultés 14:38 Leurs prochaines étapes  15:12 Sa reco de contenu 15:28 Ce qu’elle aime dans la data  🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #218 - Fairly Made : Lancer le département Data d'une startup #176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup #132 - Joko : Lancer le département Data d'une startup 👋 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.

    17 min
  8. 🇪🇺 #251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing

    4 FÉVR.

    🇪🇺 #251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing

    Mathias is Head of Data for Marketing at N26, the Berlin-based neobank valued at over $9 billion. He joined as a Senior Data Analyst in May 2020 and has since scaled the team to 12 people. We cover : 🔥 His journey to becoming Head of Data for Marketing at N26 🔥 His main projects: Marketing Mix Modeling, User Value Modeling, Data Governance & Data Quality 🔥 The data stack at N26: AWS, Snowplow, dbt, Redshift, Metabase… 🔥 His main challenges: scale-up volatility and the classic imposter syndrome 📚 RESOURCES - Mathias’s LinkedIn profile - The book of Zhamak Dehghani Data Mesh : Delivering Data-Driven Value at Scale - The book of Joe Reis & Matt Housley Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data - The book of Gene Kim, Kevin Behr and George Spafford The Phoenix Project - The book of Gene Kim The DevOps Handbook - The book of Gene Kim The Unicorn Project - The book of Gene Kim, Jez Humble and Nicole Forsgren PhD Accelerate 🎬 CHAPTERS 00:00 Introduction to N26 03:25 How he became Head of Data for Marketing at N26 10:49 1st project: implementing a Marketing Mix Model 17:36 2nd project: building a User Value Model 20:57 3rd project: Data Governance & Quality 23:37 The data stack at N26 25:16 The biggest challenges 29:29 What’s next: decision automation 31:11 Mathias’s favorite resources 32:14 Why he loves working in data 🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE 🇺🇸 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data 🇺🇸 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment 🇺🇸 #96 - 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.

    34 min
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Informations

  • Création
    Robin Conquet
  • Années d’activité
    2020 - 2026
  • Épisodes
    271
  • Classification
    Tous publics
  • Copyright
    © Robin Conquet
  • Site web de l’émission
    DataGen

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