Moment Données

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Un moment données, c'est le podcast orienté cas d’usage de ceux qui façonnent et utilisent la donnée

Episodes

  1. #7 - « On pense souvent que rejoindre une équipe Data, c’est entrer dans un monde technique isolé du reste. Mais la Data, c’est aussi un métier profondément social ! »

    05/13/2025

    #7 - « On pense souvent que rejoindre une équipe Data, c’est entrer dans un monde technique isolé du reste. Mais la Data, c’est aussi un métier profondément social ! »

    🏷️ [Recrutement & Marché] Dans cet épisode, Mariia, forte de 9 ans d’expérience dans la Data, partage son parcours, sa vision de l’évolution du marché et des compétences clés aujourd’hui. Elle insiste sur l’importance de la compréhension globale du business, à une époque où les outils (SQL, Python) et l’IA deviennent des standards accessibles, moins différenciants qu’avant. Un échange sincère et particulièrement utile à ceux qui envisagent une transition vers la Data ou cherchent à mieux comprendre ce qui fait la valeur réelle d’un profil Data aujourd’hui ⛳

    32 min
  2. #6 - La valeur qu'apporte le Data Product Manager, c’est de mettre la connaissance métier au cœur du modèle.

    01/15/2025

    #6 - La valeur qu'apporte le Data Product Manager, c’est de mettre la connaissance métier au cœur du modèle.

    🏷️ [Organisation & Use Cases] Dans cet épisode, Gaëlle Seret, Group Product Manager chez Decathlon, nous éclaire sur le rôle stratégique et opérationnel du Data Product Manager. Elle partage comment elle conçoit et met en oeuvre le framework data as a product dans un environnement décentralisé où créer du lien est souvent le plus grand défi. Avec plus de 100 000 employés à accompagner en interne, la Data chez Decathlon prend la dimension d’un produit B2C, avec des attentes et des besoins aussi variés que les métiers qui les portent. Un échange passionnant sur les enjeux d’un rôle clé dans une organisation globale et complexe - qu’on connait tous 🐓 ! Merci à Gaëlle pour cette démonstration concrète et inspirante ! ⛳ 🔗 Liens: - Robert Sapolsky - L'article et la matrice de compétence

    35 min
  3. #5 - Le métro et la télé sont des canaux presque impossibles à quantifier, avec tout au plus des données déclaratives, ce qui les rend difficiles à exploiter

    10/30/2024

    #5 - Le métro et la télé sont des canaux presque impossibles à quantifier, avec tout au plus des données déclaratives, ce qui les rend difficiles à exploiter

    🏷️ [Data & Use Cases] Dans cet épisode, Lorélie Mani, Data Science Manager chez Vestiaire Collective, nous dévoile comment elle optimise les revenus en jouant avec différents canaux d’acquisition comme la TV, le métro, Instagram et Google. Face aux données limitées des médias traditionnels, Lorélie et son équipe ont conçu un modèle avancé de Mix Marketing Revenue, intégrant Data Science et Data Analyse, pour affiner les investissements. Elle partage les défis liés aux données rares, aux biais de périodicité, et aux AB Tests dans un environnement en constante évolution.

    29 min
  4. #4 - Le frein number one à l’usage, c’est la compréhension du modèle de données

    09/18/2024

    #4 - Le frein number one à l’usage, c’est la compréhension du modèle de données

    🏷️ [Business & Use Cases] Dans cet épisode, on reçoit Camille Gurcan COO de Mooncard, le leader français de la gestion des notes de frais. Arrivé après une série C et dans un contexte d’hyper croissance, Camille revient sur les challenges opérationnels rencontrés à ses débuts dans un écosystème sans BU Data. On parle de l’importance et l’urgence qu’il y a à aligner les outils qui gravitent autour de la base de données principale, via quelle culture, quel recrutement et quel mode de priorisation.

    29 min
  5. #3 - Dans quelques semaines, il y aura les JO et on risque d’avoir pas mal d’offre

    08/06/2024

    #3 - Dans quelques semaines, il y aura les JO et on risque d’avoir pas mal d’offre

    🏷️ [Data & Use Cases] On a rencontré le Head of Data de StaffMe, Thomas Vannier. La promesse de StaffMe : permettre aux employeurs de trouver du renfort sans avoir à le chercher. Et si la fête est si belle, c’est aussi grâce au travail des “staffers” - ces freelances & intérimaires qui vont prêter main forte aux entreprises. Un business de Supply & Demand avec un enjeu de matching clé, construit sur une stack solide et surtout bien choisie. On est aussi revenu sur le choix des outils dans une Modern Data Stack avec un petit focus sur Databricks. Comment StaffMe a révolutionné le marché du recrutement avec plus de 800k candidats ? Est-ce que je vais trop loin si j’écris que Teddy et Léon ont tout cassé grâce à cet algorithme de matching ? Thomas nous répond !

    31 min
  6. #2 - L’essor du RevOps par la Data : Du Fichier Excel au CRM Data-Driven

    06/25/2024

    #2 - L’essor du RevOps par la Data : Du Fichier Excel au CRM Data-Driven

    Dans cet épisode, Lucas revient sur le métier de Revops. Comment et pourquoi, ces 10 dernières années, il est passé du fichier excel partagé à 150 personnes à un CRM optimisé et drivé par de la donnée ? Revops ? C'est l'optimisation des ressources pour générer du revenu (marketing, sales, ops).

    34 min
  7. #1 - Construire et Piloter la Data chez Qare: Défis et Stratégies 

    06/10/2024

    #1 - Construire et Piloter la Data chez Qare: Défis et Stratégies 

    Dans l'épisode 1 de Moment Données, Clément revient sur son expérience en tant que Head of Data chez Qare. Startup passée de 15 à 150 employés en quelques jours, quelles problématiques techniques et stratégiques rencontre un pôle Data au sein d'une structure qui révolutionne son marché

    28 min
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