Partez à la découverte de la face cachée de la tech, au travers de portraits de personnages inspirants... Ou pas !
Dans Tronche de Tech, on va leur faire raconter leurs meilleures anecdotes, leurs pires échecs et tous les obstacles qu'ils ont rencontré durant leur carrière.
La tech dans tous ses états, c'est par ici. Bonne écoute !
Pour me suivre, ça se passe sur Linkedin ici : https://www.linkedin.com/in/matsanchez/
Et un IMMENSE merci à Tom Chegaray pour tous ses visuels aux petits oignons 🤗
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
Partez à la découverte de la face cachée de la tech, au travers de portraits de personnages inspirants... Ou pas !
Dans Tronche de Tech, on va leur faire raconter leurs meilleures anecdotes, leurs pires échecs et tous les obstacles qu'ils ont rencontré durant leur carrière.
La tech dans tous ses états, c'est par ici. Bonne écoute !
Pour me suivre, ça se passe sur Linkedin ici : https://www.linkedin.com/in/matsanchez/
Et un IMMENSE merci à Tom Chegaray pour tous ses visuels aux petits oignons 🤗
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
Mes 2 pires angoisses de CTO :
🚨 une alerte de monitoring en pleine nuit
👉 un data scientist (comme Claire 👇) qui me demande :
”Je peux avoir accès à la base de prod stp 🙏 ?”
Ça, c’est le début des ennuis.
Parce que ce scénario je l’ai vu…
Trop de fois.
La data, bien sûr, c’est le nerf de la guerre.
Le business.
Le produit.
Le marketing.
Tout le monde la veut.
Mais c’est les devs qui l’ont.
Et qui la gardent, jalousement, dans leur base de donnée de production.
Un beau matin, arrive le fameux “data scientist”.
Recruté pour faire parler cette data.
Permettre de mieux piloter la boite.
Objectif ô combien louable au demeurant.
Il lance alors sa première requête SQL pour calculer
”Le panier moyen journalier de chaque client sur les 5 dernières années”
Et là…
C’est le drame. 😳
Pendant que la requête est en train de tourner depuis 15mn, les téléphones du service client commencent à sonner plus qu’à l’accoutumée.
”Euh, y’a quelqu’un qui a touché à la prod ?
Apparemment, y’a plus rien qui marche.”
Le temps que les devs se mettent en ordre de bataille et qu’ils remontent la piste…
La requête se termine.
Tout revient à la normale.
”Bon, bizarre, on creusera si ça se reproduit 🤷”
😅
Ce scénario, c’est le lot de plein de start-ups avant qu’elles ne mettent en place une infrastructure data saine.
Un bon “data pipeline”.
Un outil clé pour qui veut piloter la croissance d’une boîte tech.
Justement, Claire connait ce sujet par coeur.
Parce qu’elle l’a fait pour des dizaines de start-up.
Et finalement c’est loin d’être aussi compliqué qu’on le pense.
Dans ce épisode, Claire Gouze m'explique exactement comment faire.
Mais pas que !
On a aussi parlé de :
Bonne écoute 🎧
PS : dites-nous ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)
Notes de l'épisode :
---------------------------------
Retrouvez Claire Gouze sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/claire-gouze
Nao, le "cursor" des data scientists (et accessoirement la boite de Claire !) : https://getnao.io/
--------------------------------
Je suis Mathieu Sanchez, CTO d'Acasi, et pour me suivre, c'est principalement sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/matsanchez/
Vous pouvez aussi suivre Tronche de Tech, sur vos réseaux favoris :
- Linkedin : https://www.linkedin.com/company/tronche-de-tech/
- Instagram : https://www.instagram.com/tronchedetech/
- TikTok : https://www.tiktok.com/@tronchedetech
- Twitter : https://twitter.com/TroncheDeTech
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
