[EXTRAIT] Comprendre la modélisation de données en 18 minutes — Céline To cover
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Developer Experience

[EXTRAIT] Comprendre la modélisation de données en 18 minutes — Céline To

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20min |09/05/2025
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Description

C’est quoi un bon modèle de données ? Et surtout : à quoi ça sert, concrètement, dans une boîte tech ?


Dans cet extrait, Céline, Head of Engineering de la crew Data chez Leboncoin, revient sur les fondamentaux du data modeling.


Mais elle va plus loin : elle explique pourquoi structurer la donnée ne suffit pas, et comment penser un modèle utile, maintenable, et compréhensible par tous.


On parle aussi de :

  • La différence entre base opérationnelle et analytique

  • Kafka et son rôle central chez Leboncoin

  • Les pièges des modèles trop normalisés

  • Comment éviter que chaque équipe réinvente la roue à chaque analyse


Un passage clé pour toutes les personnes qui travaillent avec de la donnée même sans être data engineer.


Retrouvez Céline :


Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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C’est quoi un bon modèle de données ? Et surtout : à quoi ça sert, concrètement, dans une boîte tech ?


Dans cet extrait, Céline, Head of Engineering de la crew Data chez Leboncoin, revient sur les fondamentaux du data modeling.


Mais elle va plus loin : elle explique pourquoi structurer la donnée ne suffit pas, et comment penser un modèle utile, maintenable, et compréhensible par tous.


On parle aussi de :

  • La différence entre base opérationnelle et analytique

  • Kafka et son rôle central chez Leboncoin

  • Les pièges des modèles trop normalisés

  • Comment éviter que chaque équipe réinvente la roue à chaque analyse


Un passage clé pour toutes les personnes qui travaillent avec de la donnée même sans être data engineer.


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Mais elle va plus loin : elle explique pourquoi structurer la donnée ne suffit pas, et comment penser un modèle utile, maintenable, et compréhensible par tous.


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  • La différence entre base opérationnelle et analytique

  • Kafka et son rôle central chez Leboncoin

  • Les pièges des modèles trop normalisés

  • Comment éviter que chaque équipe réinvente la roue à chaque analyse


Un passage clé pour toutes les personnes qui travaillent avec de la donnée même sans être data engineer.


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C’est quoi un bon modèle de données ? Et surtout : à quoi ça sert, concrètement, dans une boîte tech ?


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Mais elle va plus loin : elle explique pourquoi structurer la donnée ne suffit pas, et comment penser un modèle utile, maintenable, et compréhensible par tous.


On parle aussi de :

  • La différence entre base opérationnelle et analytique

  • Kafka et son rôle central chez Leboncoin

  • Les pièges des modèles trop normalisés

  • Comment éviter que chaque équipe réinvente la roue à chaque analyse


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