DataGen

Florian Bonnet is a former Director of Product at HelloFresh. He later held product leadership roles in scale-ups such as Typeform and Fintechture. He is currently VP of Product Management at Veriff, the Estonian unicorn.

We cover :

🔥 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…)
🔥 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis
🔥 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data
🔥 His 2 main challenges and his views on GenAI for Product Analytics

📚 RESOURCES

- Florian’s LinkedIn profile
- His book The Power of Analytics
- Matt Watkinson's book The Grid

🎬 CHAPTERS

00:00 What is HelloFresh?
01:32 Florian’s journey from Data Analyst to Director of Product
03:16 The context at HelloFresh when he became Director of Product
05:49 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…)
08:30 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis
12:17 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data
15:38 His main challenges
18:53 The tech stack he recommends
21:04 The impact of GenAI on Product Analytics
25:48 Florian’s favorite resources
28:14 His best advice

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
#4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence
#2 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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Jérôme Couzy est Customer Success Manager chez Alteryx, l'outil qui permet aux profils non techniques d'exploiter et de valoriser leurs données. La solution est utilisée par plus de 8 000 clients dans le monde, tous secteurs confondus, Telco avec Orange notamment, Banque avec la Caisse d'Épargne, mais aussi Pharma, services financiers, etc. Plus de 750 000 utilisateurs dans le monde utilisent la solution.

On aborde :

🔥 La genèse et le positionnement actuel d'Alteryx
🔥 Les 3 grandes briques de la solution : préparation, automatisation et analyse
🔥 Pourquoi les entreprises choisissent la solution versus Dataiku, Informatica ou dbt
🔥 Plusieurs cas d’usage (Telco, Banque) et l’impact des IA Génératives sur Alteryx

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Ce podcast est rendu possible par Alteryx, l’outil aux 750 000 utilisateurs qui permet aux profils non techniques d’exploiter et de valoriser leurs données.
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👉 Contacter Jérôme sur LinkedIn
👉 Contacter Jérôme par mail : [email protected]

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Jérôme
- Le guide pratique de la préparation des données pour l'IA

🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse d’Alteryx
02:48 Ses 3 grandes briques
04:25 Son positionnement dans la Modern Data Stack
06:37 Pourquoi choisir Alteryx ?
10:37 Comparaison avec Informatica, Dataiku, dbt
15:26 L’impact des GenAI sur Alteryx
20:08 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#246 - SNCF Connect & Tech : Leur stratégie Data
#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique
#237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie

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Marie-Camille Achard a passé 9 ans chez Uber à San Francisco où elle était Data Science Manager.

On aborde :

🔥 Son parcours de Data Scientist à Data Science Manager chez Uber à San Francisco
🔥 Ses projets clés : lutte contre la fraude et mesure d’incrémentalité à l’échelle
🔥 La réalité du marché de l’emploi aux US et pourquoi elle a failli se faire virer du jour au lendemain
🔥 Ce qui fait d’Uber l’une des boîtes les plus data-driven au monde : organisation et culture

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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 Marie-Camille
- Le podcast High Signal
- Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours avant les US
01:31 Vivre à San Francisco
02:17 Applied Scientist VS Data Scientist
04:49 Algos pour lutter contre la fraude
08:04 Proche du lay-off
10:06 De Data Scientist à Manager
11:01 Orga data & tech
12:47 Mesure d’incrémentalité à l’échelle
17:49 Data-driven à l’échelle
21:49 Culture business très tech
23:03 Solutions développées en interne
27:14 Sa recommandation de contenu
27:30 Ce qu’elle aime dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US
#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude
#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana

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Rémi Guyot est l’ancien Chief Product Officer de BlaBlaCar, la plateforme de transports partagés leader en Europe qui compte 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui, il a co-fondé l’agence Produit Discovery Discipline et est co-auteur du livre et de la méthode du même nom.

On aborde :
🔥 Les gros chantiers data qu’il a menés chez BlaBlaCar : rendre les équipes Produit autonomes et utiliser la data dans le produit
🔥 Son plus gros challenge : se faire confiance sur les sujets data et gérer la tension Data x Design
🔥 Ses conseils pour des équipes Product Analytics
🔥 La création de Discovery Discipline et sa vision sur les IA Génératives

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🎬 CHAPITRES

00:00 Intro
04:43 Comment Rémi est devenu CPO de BlaBlaCar
06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menés en tant que CPO
12:00 Son plus gros challenge data : se faire confiance sur les sujets data
19:15 Ses conseils pour des Product Analysts
21:04 Le contexte de la création de Discovery Discipline
24:37 L'impact des GenAI sur nos métiers demain
32:40 Les questions de la fin (ressource, conseil)

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Rémi Guyot
- Discovery Discipline de Rémi Guyot et Tristan Charvillat
- The Visual Display of Quantitative Information par Edward Tufte

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering
#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data
#114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science
#47- Airbnb : Rapprocher la Data et le Design

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Agathe Verro est Deployment Lead chez Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels. Pour ceux qui ne connaissent pas, l’entreprise est valorisée 200 milliards de dollars. Palantir travaille avec des acteurs clés dans divers secteurs comme l’automobile (Stellantis, Forvia), l’aéronautique (Airbus), le secteur bancaire et assurance, et l’industrie au sens large.

On aborde :
🔥 La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sécurité & confidentialité des données
🔥 Les grandes briques de la solution : ontologie, intégration, interfaces opérationnelles et gouvernance
🔥 Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marché
🔥 Quelques use cases et l’impact des IA Génératives sur Palantir (marché, fonctionnalités…)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast était rendu possible par Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels.
👉 Contacter Agathe sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Agathe
- La vidéo Palantir for Scuderia Ferrari
- Le reportage Social dilemma est à retrouver sur Netflix
- Le livre Fake News de Julie Martinez

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique
00:31 Intro et parcours
04:17 Les grandes briques de Palantir
08:40 Son positionnement
11:55 Quelques use cases
15:45 Pourquoi les entreprises choisissent Palantir ?
17:49 L’impact des GenAI sur Palantir
21:06 Dernières questions (conseils, recommandation)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie GenAI
#138 - Ovrsea : Gagner 50% de Productivité avec les GenAI

💪 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

Ce bootcamp est opéré en collaboration avec DataBird et DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂

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