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DataGen
#273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex
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Cet épisode est le premier d’un nouveau format : le Talk Show DataGen. Trois leaders data & IA sont réunis pour débattre et échanger sur une tendance data & IA et sur l’actualité du marché.
Dans ce premier épisode, on échange sur l'accélération de l'AI Analytics et son impact sur l'équipe Data Analytics avec :
- Juliette Duizabo, Head of Data chez Photoroom
- Édouard Flouriot, Directeur Data Analytics chez Sorare
- et Christelle Marfaing, ex-Head of Data chez Lydia puis chez May, aujourd'hui freelance Head of Data / Lead Data.
On aborde :
🔥 L'accélération de l’AI Analytics et comment ça se traduit concrêtement : Omni, Hex, Nao, Claude Code
🔥 L’impact actuel sur l’équipe Analytics et ses nouvelles missions : fiabilité, outils data internes…
🔥 Des insights exclusifs issus de la dernière étude du Modern Data Network (impacts salaires, ressenti des leaders data)
🔥 Le futur de l’analytics : sans dashboards ? Sans Data Analysts ? Sans Head of Data ?
💪 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 ici
DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Juliette
- Le Linkedin d'Edouard
- Le Linkedin de Christelle
- L’article How to finally trust Claude's advice d’Ole Lehmann
- Le repo d'Antoine Sauvage
- L’article Something Big Is Happening de Matt Shumer
- L'article AI's effects on programming jobs
- L’article LLM Wiki de Karphaty
- L'article Five things I believe about the future of analytics de Tristan Handy
- La newsletter d'Arthur Srz
- Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Ce qu'ils pensent de l'AI Analytics
03:54 Insights issus du Modern Data Network
10:40 Comment ça se matérialise ? Claude Caude, Omni, Hex…
21:31 L’adoption massive de Claude Code
25:28 Le nouveau rôle de l’équipe : la fiabilité
29:27 L’équipe Analytics dans 5 ans
34:03 Devenir “builder” ?
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#264 - Déployer un projet agentique au coeur du produit
#221 : Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#236 : Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
#229 : Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare
#175 : Stack Open Source, Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Lydia) et Blef ⚡
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🇪🇺 #291 - Scopely: Building a 50-person Data Team in Europe
28:34|Jonathan Palmer is the former VP of Data at Scopely, a US-based unicorn behind hit mobile games such as Monopoly GO!.He grew and led the data team at Scopely to 50 people, mostly based in Barcelona.Before that, Jon was Product Director for Core Data Services at King, the Swedish unicorn behind the hit game Candy Crush. He was also Head of BI at GoCardless, the British unicorn. And he is now field CTO at Omni, the BI & AI Analytics platform.We cover:🔥 Workstream #1: scaling the data organization from 10 to 50 people (main teams, organization…)🔥 Workstream #2: building a modern data stack to improve performance, simplify hiring, and support hypergrowth🔥 Workstream #3: evolving roles, developing leaders, and adapting the organization as the company scaled🔥 The biggest challenges: imposter syndrome, managing change, and cultural differences📚 RESOURCES- Jon’s Linkedin profile- The book What I Talk About When I Talk About Running by Haruki Murakami🎬 CHAPTERS00:00 What's Scopely?01:52 The context when he arrived02:41 Organizing the data team08:45 Building a Modern Data Stack13:44 Adapting the team to new needs15:37 Fighting the imposter syndrome16:57 Leading a big team20:23 Managing cultural differences23:15 Why he joined Omni25:00 Jon’s favorite resources26:13 His best advice🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE#8 - Marshmallow: Building the data analytics team at a unicorn#4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence#1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data👋 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 FREE1/ Subscribe 🔔2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰
🇺🇸 #290 - Facebook, Slack & Patreon : Culture Data, Rôle du Data Scientist et Importance de l’influence
36:03|Olivier Devoret a passé 10 ans chez Facebook et Slack en tant que Data Scientist puis Staff Data Scientist. Il a ensuite passé trois ans à structurer puis diriger l'équipe Data chez Patreon, la licorne américaine qui permet aux artistes et créateurs de contenu d'animer et de monétiser leur communauté.On aborde :🔥 Le rôle du Data Scientist chez Meta/aux US et les grosses différences avec la France🔥 La culture data chez Meta : transparence radicale, importance de l’influence, culture Produit🔥 La culture data chez Slack et pourquoi elle est opposée à celle de Meta🔥 Comment il a structuré une équipe Data chez Patreon sur les 3 dernières années❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA.👉 Ecouter l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général ici👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d'Olivier- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours d’Olivier03:21 Data Scientist FR vs US08:16 Culture data chez Meta13:38 Culture data chez Slack21:39 Son arrivée chez Patreon23:30 Équipe Pull vs Push28:50 Utiliser la data pour changer la stratégie34:19 Le lancement de son fonds d’investissement🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture) #257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley #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 GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
#289 - Adeo & Decathlon : Leur stratégie agentique
30:56|Matthieu Grymonprez et Romain Taillade sont respectivement Global Leader du Digital chez Adeo (leader européen du bricolage et maison-mère de Leroy Merlin, Weldom…) et Global CTO chez Decathlon. L’épisode est enregistré en direct du Dev Summit, l'événement tech co-organisé par les deux groupes qui a réuni plus de 2000 participants et des centaines de speakers.On aborde :🔥 Les contextes agentiques chez Adeo et Decathlon🔥 L’importance de la plateformisation (APIs, standardisation, défragmentation du SI)🔥 Les initiatives clés qui ont été lancées (agentic commerce, automatisation du développement…)🔥 Leurs premiers enseignements (harnais, sémantique layer, gouvernance et self-service)📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Matthieu- Le Linkedin de Romain- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 La co-organisation du Dev Summit03:01 Le contexte agentique chez Adeo et Decathlon04:04 La phase clé de “plateformisation”09:39 Les initiatives clés lancées16:31 L’agentic commerce22:41 Leurs 1ers enseignements28:59 Le mot de la fin🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#279 - La stratégie agentique de Stellantis (Peugeot, Citroën, Fiat…) #219 - La stratégie Analytics de Decathlon #214 - Déployer la stratégie IA d’Adeo (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)👋 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 GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
🇪🇺 #288 - “My 5 predictions about the future of analytics” With Colin, co-founder at Omni, ex-VP Product at Looker
38:39|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❤️ SPONSORThis 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🎬 CHAPTERS00:00 “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 Layer35:37 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 FREE1/ Subscribe 🔔2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰
#287 - Masterclass | Automatiser ses développements Data & Analytics avec des agents IA (Claude Code)
36:08|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…❤️ PARTENAIRECe 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🎬 CHAPITRES00:00 Pourquoi automatiser ses développement BI07:36 Comment on démarre15:28 Comment on scale21:28 À quoi ça ressemble à terme27:48 Les risques à anticiper35:11 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 GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
🇺🇸 #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)
24:57|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🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours d'Alexandra06:50 L’orga tech & IA chez Meta10:45 Le rôle d’un Research Scientist chez Meta13:35 La culture data-driven de Meta17:13 L’adoption de l’IA chez Meta20:44 Ce qui a été le plus dur pour elle chez Meta21:56 Sa recommandation de contenu22:40 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 GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Redif Top 5 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)
21:44|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 DATAGENOn 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 DataBirdDataGen 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🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Grégoire03:37 Le contexte autour de leur plus gros challenge05:46 Les étapes clés11:19 Les plus grosses difficultés16:39 L’organisation de l’équipe Data17:27 Leurs prochaines étapes19:28 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 GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Redif Top 5 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef
42:43|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🎬 CHAPITRES00:00 “Chat with your data”13:59 “Chat with your Modern Data Stack”22:50 L’impact sur l’équipe Data27:51 La GenAI “en production”36:20 Le scale des assistants IA🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMERLes 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 GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Redif Top 5 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
32:21|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❤️ PARTENAIRECet 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🎬 CHAPITRES00:00 Photoroom en 2 mots01:29 Sa vision GenAI pour l'analytics02:36 Ingestion et transformation09:50 Le choix d’Omni11:09 Semantic Layer12:18 Analyses17:48 L’organisation20:09 Ses plus grosses difficultés23:04 L’impact sur l'équipes Data26:25 L’évolution du rôle de Data Analyst29:32 Leurs prochaines étapes30:16 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 GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰