DataGen

Robin Conquet
  • 5.0 (1)
  • Technology
  • Updated Semiweekly

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. 1d ago

    🇪🇺 #288 - “My 5 predictions about the future of analytics” With Colin, co-founder at Omni, ex-VP Product at Looker

    Colin Zima is the co-founder and CEO of Omni, the Business Intelligence platform recently valued at over $1.5 billion. Before founding Omni, Colin was VP of Product and Chief Analytics Officer at Looker, the Business Intelligence platform acquired by Google for $2.6 billion. He shares his predictions on the future of analytics: 🔥 Prediction #1: The dashboard is changing, not going away 🔥 Prediction #2: There will always be a place for data teams 🔥 Prediction #3: Natural language doesn't mean simple question and answer 🔥 Prediction #4: AI will start writing more data models than people 🔥 Prediction #5: Semantics matter more than ever ❤️ SPONSOR This episode is made possible by Omni, the next-generation BI platform already used by many companies (Brevo, Photoroom, etc.). 👉 Colin’s Linkedin Profile 📚 RESOURCES - Colin’s Linkedin Profile 🎬 CHAPTERS 00:00 “The dashboard is changing, not going away” 13:00 "There will always be a place for data teams" 16:11 “Natural language doesn't mean simple question and answer” 25:31 “AI will start writing more data models than people” 27:38 “Semantics matter more than ever” 28:17 SQL vs Semantic Layer 35:37 The data team of the future 🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE #273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex #247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence #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.

    🇪🇺 #288 - “My 5 predictions about the future of analytics” With Colin, co-founder at Omni, ex-VP Product at Looker

  2. 6d ago

    #287 - Masterclass | Automatiser ses développements Data & Analytics avec des agents IA (Claude Code)

    Frédéric Forest est expert Data Analytics et Directeur Général de Datatorii, un cabinet de conseil data qui s'est spécialisé récemment sur les coding agents et notamment Claude Code. On aborde : 🔥 Pourquoi automatiser sa BI avec des agents IA : gains de productivité et changement de paradigme 🔥 Comment on démarre : 1ers use cases et méthodologie (on utilise les agents comme on fait de l’équitation) 🔥 Comment on scale : quotidien de l’équipe et livrables à produire (on construit un harnais) 🔥 Les difficultés et les risques à anticiper : shadow IT, perte de maîtrise, coût des tokens… ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Datatorii. 👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com 👉 S'inscrire à la masterclass du 24 septembre 2026 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Frédéric - Le site Anthropic Academy 🎬 CHAPITRES 00:00 Pourquoi automatiser ses développement BI 07:36 Comment on démarre 15:28 Comment on scale 21:28 À quoi ça ressemble à terme 27:48 Les risques à anticiper 35:11 Sa ressource préférée 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex #220 - Masterclass | Industrialiser sa Data Visualisation avec Frédéric Forest et le Design System #167 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest 👋 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.

    #287 - Masterclass | Automatiser ses développements Data & Analytics avec des agents IA (Claude Code)

  3. Aug 24

    🇺🇸 #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)

    Alexandra Darmon est Research Scientist Applied Artificial Intelligence chez Meta dans la Silicon Valley. Elle a passé les sept dernières années dans les équipes Research Science de Meta. Cet épisode est le premier d'une série DataGen consacrée à des leaders et experts Data & IA qui font carrière aux États-Unis. On aborde : 🔥 Le parcours d’Alexandra : de l’école d’Ingénieur en France à la Silicon Valley 🔥 L’organisation tech et IA chez Meta et le rôle d’un Research Scientist 🔥 La culture data-driven chez Meta : expérimentation, alignement des métriques et concentration de profils techniques 🔥 L’adoption de l’IA chez Meta et les plus gros challenges rencontrés par Alexandra 💪 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 d'Alexandra - La Newsletter TLDR - Le podcast Acquired - Pour recevoir la liste des parcours des Head of Data & IA des plus belles boîtes, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours d'Alexandra 06:50 L’orga tech & IA chez Meta 10:45 Le rôle d’un Research Scientist chez Meta 13:35 La culture data-driven de Meta 17:13 L’adoption de l’IA chez Meta 20:44 Ce qui a été le plus dur pour elle chez Meta 21:56 Sa recommandation de contenu 22:40 Ce qui l'a le plus fait progresser 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley #224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US #221 – Comment l'ex-Head of Data d'Airbnb structure le département Data & IA chez Malt 👋 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.

    🇺🇸 #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)

  4. Aug 17

    Redif Top 5 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)

    Grégoire Hornung est Head of Data chez Qover, une pépite belge de l’InsurTech qui a levé 70 millions d’euros et des beaux clients tels que Revolut, Qonto ou Mastercard. On aborde : 🔥 Leur plus gros challenge : structurer leur Data Warehouse & modéliser leurs données 🔥 Comment ils s’y sont pris : Modern Data Stack, architecture médaillon, rationalisation des modèles dans dbt… 🔥 Le plus gros challenge rencontré : réduire le temps de développement via des conventions fortes 🔥 Leur prochaine étape : mettre en place une approche Self-Service pour leurs partenaires externes 💪 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 donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Grégoire - Le Linkedin de Mehdi Ouazza et sa chaîne Youtube Mehdio - L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter 🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours de Grégoire 03:37 Le contexte autour de leur plus gros challenge 05:46 Les étapes clés 11:19 Les plus grosses difficultés 16:39 L’organisation de l’équipe Data 17:27 Leurs prochaines étapes 19:28 Sa ressource préférée 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & 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.

    Redif Top 5 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)

  5. Aug 10

    Redif Top 5 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 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 et des grands groupes et est selon moi l'un des plus grands experts data en France. Récemment, il a cofondé Nao, un éditeur de code à destination des équipes Data qui utilisent l'IA. On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026. On aborde : 🔥 La GenAI pour la Data Analyse : “chat with your data”, état des lieux, semantic layer 🔥 La GenAI pour le Data Engineering : “chat with your Modern Data Stack”, MCP, impacts sur l’équipe Data 🔥 La GenAI “en production” : 95% des projets ne sont pas en production, limites technologiques, besoins en AI Engineers 🔥 Le scale des assistants IA en interne : enjeux différents (adoption, formation, communauté, automatisation & no code) 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Christophe Blefari - Sa newsletter Blef.fr - Sa boîte Nao - Le LinkedIn de Naïm Kosayyer (Selfr)  - L'étude MIT sur les projets GenAI  - Pour recevoir la liste des 10 outils Data & IA à suivre, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 “Chat with your data” 13:59 “Chat with your Modern Data Stack” 22:50 L’impact sur l’équipe Data 27:51 La GenAI “en production” 36:20 Le scale des assistants IA 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER Les épisodes avec Malt, Gorgias, Pigment, Mirakl, Decathlon, Doctolib et Photoroom. 💪 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 👋 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.

    Redif Top 5 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef

  6. Aug 3

    Redif Top 5 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

    Juliette Duizabo a été Head of Data chez Ovrsea, puis Agorapulse et maintenant Photoroom. Elle a beaucoup testé l’usage des IA Génératives pour le Self-Service dans l’analytics et a mis les best practices en place chez Photoroom. On aborde : 🔥 Sa vision : réponses en moins d’une seconde, vitesse de delivery de l’équipe Data x15 🔥 La mise en place sur toute la chaîne : Ingestion, Transformation, Semantic Layer, Analyse 🔥 L’organisation pour déployer cette stratégie et les outils utilisés (Omni, Nao…) 🔥 L’impact sur l'équipe Data : évolution des rôles de Data Analysts et d’Analytics Engineers ❤️ PARTENAIRE Cet épisode est rendu possible par Denodo, la solution de virtualisation de données utilisée par presque un tiers du CAC 40, notamment la BNP, TotalEnergies ou le Crédit Agricole. 👉 Ecouter l'épisode avec Olivier de Denodo 👉 Recevoir leur manifesto pour accélérer ses projets GenAI ici 👉 Contacter Olivier sur LinkedIn ou par mail otijou@denodo.com 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Juliette - Le livre Living documentation de Cyrille Martraire - L’outil Nao Labs développé par Christophe Blefari - L'édition spéciale Les 10 outils Data & IA à suivre de notre newsletter 🎬 CHAPITRES 00:00 Photoroom en 2 mots 01:29 Sa vision GenAI pour l'analytics 02:36 Ingestion et transformation 09:50 Le choix d’Omni 11:09 Semantic Layer 12:18 Analyses 17:48 L’organisation 20:09 Ses plus grosses difficultés 23:04 L’impact sur l'équipes Data 26:25 L’évolution du rôle de Data Analyst 29:32 Leurs prochaines étapes 30:16 Ses ressources préférées 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, +100 millions ARR) #196 - Pigment : Monter l’équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés) #176 - Agorapulse : Structurer 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.

    Redif Top 5 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

  7. Jul 31

    Redif Top 5 - Carrefour : Leur stratégie agentique

    Arthur Feger est Director of AI & Analytics chez Carrefour. Après six ans chez Ekimetrics, il a rejoint Carrefour pour diriger les chantiers data et IA pour l'e-commerce et le marketing. Il s'est intéressé très tôt aux IA génératives et a notamment construit le chatGPT interne de Carrefour. Maintenant, c'est lui qui porte la vision de l'IA agentique chez Carrefour. On aborde : 🔥 Les agents à destination de l’externe : agent pour faire ses courses, service client… 🔥 Leur stratégie pour déployer des agents pour l’interne : approche Self-Service et agents complexes 🔥 Les outils utilisés et l’organisation pour déployer leurs agents : Data Scientists, Software Engineers… 🔥 Leurs plus grosses difficultés : UX et déploiement d’agents par des profils non techniques ❤️ PARTENAIRE Cet épisode est rendu possible par Arcane, le cabinet de conseil spécialisé sur la stratégie data appliquée au marketing qui travaille notamment avec Leroy Merlin, Decathlon ou encore Europcar Mobility Group. 👉 Ecouter l'épisode Quelle stratégie data adopter pour scaler sa performance marketing ? avec Denis 👉 Recevoir l'article rédigé par Arcane pour connaître la méthode, les outils et l’équipe à mettre en place ici 👉 Contacter Denis sur LinkedIn ou par mail : denis@wearcane.com 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Arthur - La chaîne YouTube de Andrej Karpathy - Le cours Structuring Machine Learning Projects de Andrew Ng 🎬 CHAPITRES 00:00 Le contexte IA de Carrefour 04:04 Les initiatives agentiques 08:15 L’agentique appliquée au service client 13:49 La stratégie agentique pour l’interne 18:28 Un agent IA pour l'expansion des magasins 22:46 Leur stack IA agentique 24:39 Leur organisation 27:10 Leurs plus grosses difficultés 31:57 Ses recommandations de contenu 32:43 Ses conseils pour progresser 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle #233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe #197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce 👋 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.

    Redif Top 5 - Carrefour : Leur stratégie agentique

  8. Jul 27

    Redif Top 5 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US

    Update : la Forward Data Conference aura lieu le 16 novembre cette année :) Christophe Blefari (alias Blef), fondateur de la newsletter blef.fr et cofondateur de nao, revient sur son expérience chez Y Combinator, l’incubateur américain le plus prestigieux au monde (Airbnb, Stripe…). Pendant 3 mois au cœur de la Silicon Valley, il a vécu l’intensité de l’entrepreneuriat US et rencontré des dizaines d’équipes Data et Tech. On aborde : 🔥 L'expérience YC : sélection, partners, office hours et accompagnement intensif 🔥 Les différences US/FR dans la Data : mentalité test & learn, volumes de données, organisation des équipes 🔥 Le boom IA chez YC avec notamment l'émergence des “full stack AI companies” 🔥 L’impact sur les métiers data & tech : juniors remplacés par des IA, seniors deviennent “PM”, nouveaux rôles 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Blef - Sa boîte nao - Sa newsletter blef.fr - Les tendances startups de YC - Les essais de Paul Graham 🎬 CHAPITRES 00:00 Son expérience chez Y Combinator 04:38 Les différences US/FR dans la data 12:38 80% des startups produisent de l’IA 16:17 Le concept de "full stack AI company” 20:42 Le futur des équipes Data & Tech 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt  #186 – On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef) #141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse 👋 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.

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    2020 - 2026
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    312
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    © Robin Conquet
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