DataGen

Robin Conquet
  • 5.0 (1)
  • TECHNOLOGY
  • UPDATED WEEKLY

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

    23H AGO

    #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
  2. #253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique

    2D AGO

    #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
  3. #252 - Sweep : Lancer le département Data & IA d'une startup (Stack, Self-Service & Agents IA)

    FEB 9

    #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
  4. 🇪🇺 #251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing

    FEB 4

    🇪🇺 #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
  5. #250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps

    FEB 2

    #250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps

    Nicolas Mauti est Staff MLOps Engineer chez Malt, où il a été le premier MLOps de l’équipe. Malt c’est la plateforme leader du freelancing en Europe, qui met en relation des freelances avec des entreprises. Dans cet épisode, Nicolas revient sur son principal défi de ces dernières années : mettre en place et structurer une approche MLOps chez Malt, dans un contexte déjà mature côté data, puis l’adapter à l’arrivée massive des IA génératives. On aborde : 🔥 Le profil de Nicolas et le contexte chez Malt qui nécessite un rôle MLOps 🔥 Les fondations MLOps chez Malt : feature store, rationnalisation des pipelines ML, CI/CD & monitoring 🔥 L’évolution du besoin MLOps avec l’arrivée des IA génératives 🔥 La stack technique de Malt et les prochaines étapes de l’équipe 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Nicolas - Le blog Malt Engineering sur Medium - La communauté MLops - 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 parcours de Nicolas 03:41 Le contexte à son arrivée 05:14 Chantier #1 : Centralisation des features (aka Feature Store) 08:05 Chantier #2 : Optimisation des pipelines ML et CI/CD 10:34 Chantier #3 : Monitoring & alerting 16:01 Comment l'arrivée des GenAI impacte les besoins MLOps 18:39 Le premier projet LLMOps 24:22 L’acculturation des équipes Engineering 29:58 Leur stack MLOps 34:20 Leurs prochaines étapes 35:56 Sa recommandation de contenu 36:54 Son meilleur conseil 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering #211 - Brevo : Mettre en place une approche DataOps #234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle 👋 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.

    39 min
  6. #249 - On décrypte la fusion Fivetran x dbt avec Blef

    JAN 28

    #249 - On décrypte la fusion Fivetran x dbt avec Blef

    Christophe Blefari est le créateur de la newsletter data blef.fr la plus connue en France. Il a été Head of Data, Head of Data Engineering et Staff Data Engineer dans des startups comme des grands groupes et est selon moi l'un des plus grands experts data en France. Récemment, il a cofondé nao Labs, un éditeur de code à destination des équipes data qui utilise l'IA. On aborde : 🔥 La stratégie derrière la fusion Fivetran x dbt : créer un centre de gravité plus gros pour concurrencer les mastodontes 🔥 L'impact sur les équipes Data : frustration de la communauté open source, positionnement enterprise… 🔥 L’approche "one-stop shop” avec des rachats probables à venir (data catalog, orchestrateur…) 🔥 Les news de dbt Coalesce : Open Semantic Interchange, Metric Flow en Open Source… 💪 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 Christophe - Sa newsletter blef.fr - Sa boîte nao - L'article “Build Your Own Database” 🎬 CHAPITRES 00:00 Fusion dbt x Fivetran 06:18 La stratégie du côté de dbt 09:44 La stratégie du côté de Fivetran 12:54 L’impact sur les équipe Data 19:44 Quelles seront les synergies ? 22:41 Les news clés de dbt Coalesce 24:55 Sa ressource préférée 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #231 - On décrypte avec Blef : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery #224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US #186 – On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef) 👋 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.

    26 min
  7. #248 - Ornikar : Structurer une approche Analytics Engineering (CI/CD, FinOps, Naming & Semantic Layer)

    JAN 26

    #248 - Ornikar : Structurer une approche Analytics Engineering (CI/CD, FinOps, Naming & Semantic Layer)

    Bastien Caunègre est Head of Data Platform chez Ornikar. La scale-up qui a dépoussiéré l'auto-école en la rendant 100% en ligne et qui s’est récemment lancée dans l’assurance auto. Arrivé comme premier Analytics Engineer, il a déployé l’approche Analytics Engineering chez Ornikar et pilote aujourd’hui l’équipe Data Platform. On aborde : 🔥 Les 1ères initiatives : CI/CD dbt, FinOps, naming conventions 🔥 La construction d’un Semantic Layer dans dbt pour centraliser les métriques 🔥 La structuration d’une gouvernance pour accompagner l’équipe Analytics (standards sur Notion, building committee…) 🔥 Leur usage des GenAI et de l’automatisation : Dust pour le self-service analytics, n8n pour les workflows sur Git 💪 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 Bastien - La newsletter Blef.fr - Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 0:00 Son parcours 02:23 L’orga de l’équipe Data 02:56 L’approche Analytics Engineering 05:00 Les 1ères actions 12:01 La gouvernance 13:41 Semantic Layer dans dbt 19:29 Intégration de Dust 24:32 Automatisations avec n8n 26:25 Next steps 26:56 Sa reco de contenu 27:37 Son meilleur conseil 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…) #216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service #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.

    29 min
  8. 🇪🇺 #247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence

    JAN 21

    🇪🇺 #247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence

    Colin is the co-founder & CEO of Omni, the Business Intelligence tool that has seen rapid adoption over the past years. By 2025, Omni had raised $69 million and reached a valuation of $650 million. Many data leaders are now choosing to abandon their traditional BI tools in favor of Omni. We address : 🔥 Why Colin left his role as VP of Product at Looker to build a new BI tool 🔥 The Omni vision: reconciling enterprise BI governance with the flexibity of Excel and SQL 🔥 AI for Analysis (”chat with your data”): what Omni did differently in its Semantic Layer to make it work 🔥 The future of Data teams when anyone can do complex analyses in minutes ❤️ SPONSOR This episode is made possible by Omni, the next-generation BI platform already used by many companies (Brevo, Photoroom, etc.). 👉 Discover the demos 📚 RESOURCES - Colin's LinkedIn - Jason Lemkin’s SaaStr blog - Dave Kellog’s Kellblog blog - Demos on the Omni website (Build in Public) 🎬 CHAPTERS 00:00 Colin’s career path 01:37 Omni’s initial vision 05:07 From Looker to Omni 09:42 Why data leaders choose Omni 15:53 AI for Analysis (”Chat with your data”): what Omni did differently in its Semantic Layer to make it work 20:12 “Building in public” at Omni 24:36 The evolution of data teams 30:58 The specifics of the French market 32:30 Colin’s resource recommendations 33:13 What he likes most about data 🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE #236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery #192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives  #184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit 👋 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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