DataGen

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…

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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)

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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

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📚 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

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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.).
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📚 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

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Voici le bilan 2025 et les nouveaux projets de 2026 pour DataGen ! 🔥

🎬 CHAPITRES

00:00 Intro
01:25 Les performances
03:20 Le top 3 épisodes
05:06 Le chiffre d'affaires
07:49 Grosse news
10:39 Update perso

🤩 LE TOP 3 DE 2025

#179 - dbt : L’outil le plus adopté ? ⚙️
#196 - Monter l’équipe GenAI d’une licorne
#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

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Angélique Bidault-Verliac est Chief Data & Performance Officer chez SNCF Connect & Tech, la filiale digitale de SNCF Voyageurs. Avant ça, elle était Chief Data Officer chez OUI.SNCF depuis 2018, ce qui lui donne un solide recul sur les enjeux data du groupe. Elle revient sur la stratégie data menée ces 4 dernières années.

On aborde :

🔥 Chantier #1 : re-structurer l’architecture Cloud pour absorber 1,5 milliard de visites par an
🔥 Chantier #2 : déployer un plan de gouvernance à l’échelle du groupe
🔥 Chantier #3 : mettre la donnée à disposition en temps réel
🔥 Leurs plus gros challenges : trouver une vision technologique commune et embarquer les métiers

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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 d'Angélique
- Le film "The Creator" de Gareth Edwards
- Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Leur orga
03:00 Le contexte data
03:50 Chantier #1 : Achitecture Cloud
07:34 Chantier #2 : Gouvernance
10:55 Chantier #3 : Temps réel
13:38 Cas d’usage : la “rétrainspective”
15:45 Leurs 3 plus grosses difficultés
22:25 Leurs prochaines étapes
23:18 Sa ressource préférée
24:23 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie
#194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)
#123 - Starburst : Accélérer l’accès au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une requête

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