DataGen

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

🎬 CHAPTERS

00:00 What's Scopely?
01:52 The context when he arrived
02:41 Organizing the data team
08:45 Building a Modern Data Stack
13:44 Adapting the team to new needs
15:37 Fighting the imposter syndrome
16:57 Leading a big team
20:23 Managing cultural differences
23:15 Why he joined Omni
25:00 Jon’s favorite resources
26:13 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

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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

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Ce 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

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d’Olivier
03:21 Data Scientist FR vs US
08:16 Culture data chez Meta
13:38 Culture data chez Slack
21:39 Son arrivée chez Patreon
23:30 Équipe Pull vs Push
28:50 Utiliser la data pour changer la stratégie
34:19 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

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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

🎬 CHAPITRES

00:00 La co-organisation du Dev Summit
03:01 Le contexte agentique chez Adeo et Decathlon
04:04 La phase clé de “plateformisation”
09:39 Les initiatives clés lancées
16:31 L’agentic commerce
22:41 Leurs 1ers enseignements
28:59 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…)

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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

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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

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