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Data Engineer : tout savoir sur le métier d’ingénieur des données

Le Data Engineer ou ingénieur des données est l’un des principaux métiers du Big Data. Découvrez tout ce que vous devez savoir à son sujet : compétences, responsabilités, différence avec le rôle de Data Scientist…

Le Data Engineer, ou ingénieur des données, a pour rôle de transformer les données dans un format adapté à l’analyse. Sa tâche principale est la préparation des données.

Comme tous les  » ingénieurs « , le Data Engineer conçoit et fabrique. En l’occurrence, son rôle est de concevoir et de fabriquer des pipelines permettant de transformer des données dans un format exploitable pour les Data Scientists et de leur transmettre. Ces données proviennent de sources multiples, et sont agrégées dans une Data Warehouse unique.

Quelles sont les responsabilités du Data Engineer ?

Dans le détail, les responsabilités qui sont confiées au Data Engineer peuvent fortement varier d’une organisation à l’autre. Souvent, il doit développer des pipelines de données pour assembler les données en provenance de multiples systèmes.

Il doit aussi intégrer, consolider et nettoyer les données et les structurer pour qu’elles puissent être utilisées dans des applications analytiques individuelles. C’est lui qui se charge de mettre en place et de maintenir l’infrastructure de données sur laquelle sont basés les systèmes informatiques et les applications de l’entreprise. Il doit concevoir, développer et installer les systèmes de données alimentant le Machine Learning et les analyses IA.

L’ingénieur des données officie généralement au sein d’une équipe analytique. Son rôle est alors de fournir des données prêtes à l’usage aux Data Scientists, afin qu’ils puissent effectuer des requêtes à des fins d’analyse prédictive, de Machine Learning ou de Data Mining.

En effet, pour analyser et exploiter les données, les Data Scientists ont besoin de données de haute qualité. Le rôle des ingénieurs est de collecter et de préparer les données pour qu’elles puissent être utilisées.

Dans beaucoup d’entreprises, le Data Engineer travaille aussi avec les différents départements de l’entreprise. Il fournit des données agrégées aux cadres, aux analystes business et autres utilisateurs finaux. Ces derniers peuvent alors s’appuyer sur des analyses de données simples pour assister leurs opérations.

Quelles sont les compétences du Data Engineer ?

Un ingénieur des données doit maîtriser les technologies Big Data, les frameworks d’ingestion et de traitement de données open source, et les différentes approches de l’architecture de données. Il aura en effet affaire à des ensembles de données structurés et non structurés.

Le Data Engineer maîtrise généralement des langages de programmation spécialisés comme C#, Java, Python, Ruby, Julia, Scala, Tensorflow et SQL. Au minimum, il doit être expert dans les langages SQL, Python et R.

Le SQL lui permet de mettre en place, d’interroger et de gérer des systèmes de bases de données. Le Python lui sert à créer des pipelines de données, à écrire des scripts ETL, et à mettre en place des modèles statistiques et à effectuer des analyses.

Enfin, le R permet d’analyser des données, de mettre en place des modèles statistiques, des tableaux de bord et des affichages visuels. Ce langage est particulièrement utile pour l’analyse de données et les applications de Machine Learning.

Par ailleurs, l’ingénieur des données doit aussi savoir travailler avec une large variété de plateformes. Les systèmes de bases de données relationnelles SQL comme MySQL, PostgreSQL et Microsoft SQL Server sont particulièrement importants pour mettre en place et configurer des systèmes de bases de données. Toutefois, les bases de données NoSQL comme MongoDB, Cassandra et Couchbase sont également importantes.

Le Data Engineer doit aussi manier les outils ETL. Ces outils permettent d’extraire, de transformer et de charger les données dans des Data Warehouses. Ils servent aussi à transformer et à migrer les données d’un système de stockage à un autre.

Une fois extraites des systèmes, les données doivent être préparées et intégrées à un système de Data Warehouse. Cette intégration est cruciale pour effectuer des requêtes et dégager des insights. L’ingénieur doit aussi savoir comment configurer une Data Warehouse basée sur le Cloud.

Toutefois, les Data Warehouses ne permettent de travailler qu’avec des données structurées. L’ingénieur doit donc manier les Data Lakes, permettant de travailler avec n’importe quel type de données.

Les pipelines de données permettent de connecter les systèmes d’information. Un Data Engineer doit donc être capable de travailler avec REST, SOAP, FTP, HTTP et ODBC et de comprendre les stratégies permettant de connecter un système à un autre aussi efficacement que possible.

L’ingénieur de données peut aussi acquérir des compétences habituellement associées aux Data Scientists. Il peut apprendre à produire des dashboards interactifs à l’aide de plateformes de Business Intelligence, ou à déployer des algorithmes de Machine Learning.

Le Data Engineer doit posséder une large variété de compétences liées aux langages de programmation, aux bases de données et aux systèmes d’exploitation. Cependant, l’acquisition de compétences et de connaissances se poursuit tout au long de sa carrière.

L’histoire du Data Engineering

Il est difficile de dater l’apparition avec précision l’apparition du Data Engineering. C’est dans les années 1980 que le terme  » information engineering  » est inventé pour décrire la conception des bases de données et inclure l’ingénierie logicielle à l’analyse de données.

Après l’essor d’internet dans les années 1990 et 2000, et l’apparition du Big Data, les administrateurs de bases de données, développeurs SQL et autres professionnels de l’informatique liés à ce domaine n’étaient pas encore considérés comme des  » Data Engineers « .

Ce terme a été popularisé en 2011, par des entreprises data-driven comme Facebook et AirBnB. Les ingénieurs logiciels de ces entreprises assises sur des mines d’or de données avaient besoin de créer des outils pour exploiter ces informations.

Le rôle du Data Engineer consistait à l’époque à utiliser des outils ETL traditionnels. Il a toutefois évolué pour développer ses propres outils afin de prendre en charge les volumes de données toujours plus importants.

Désormais, suite à l’envol du Big Data, le Data Engineering est une catégorie d’ingénierie logicielle focalisée sur les données à travers l’infrastructure, le Data Warehousing, le forage et la modélisation de données ou encore la gestion des métadonnées.

Data Engineer vs Data Scientist : quelle est la différence ?

Les Data Scientists utilisent la modélisation statistique, le Machine Learning et divers outils pour analyser les données. Ils travaillent en étroite collaboration avec les décideurs pour mettre en place une stratégie data.

Ils sont également responsables de la génération d’insights. Ils développent des visualisations de données et des graphiques pour permettre aux décideurs et aux employés de l’entreprise d’accéder à des informations essentielles.

De son côté, le Data Engineer a pour rôle de développer l’infrastructure requise pour l’analyse, et de préparer les données. Il travaille avec les Data Scientists pour leur fournir des données de haute qualité, par le biais de pipelines qu’il devra également créer et maintenir.

Ces pipelines de données permettent de connecter les données en provenance de différents systèmes. L’ingénieur doit aussi transformer les données dans un format adapté pour permettre au scientifique de les analyser.

En résumé, les Data Engineers travaillent dans l’ombre des Data Scientists, mais sont tout aussi importants. Métaphoriquement, les Data Scientists peuvent être comparés à des conducteurs de trains tandis que les Data Engineers construisent le réseau ferré permettant aux trains de se déplacer.

Le Data Scientist interagit avec les données en écrivant des requêtes, il crée des tableaux de bord et coopère avec les décideurs pour comprendre leurs besoins et y répondre. Le Data Engineer développe et maintient l’infrastructure de données qui connecte les écosystèmes de données de l’entreprise et rend possible le travail de Data Scientist.

Pourquoi les Data Engineers sont-ils si recherchés ?

Les Data Engineers sont de plus en plus recherchés en entreprise. Pour cause, les entreprises ont compris qu’il ne suffit pas de laisser un Data Scientist analyser les données pour les exploiter pleinement.

Selon Gartner, plus de 80% des projets Big Data échouent. Pour cause, il est indispensable que les données soient de haute qualité, sécurisées et disponibles pour que les Data Scientists puissent faire leur travail. Dans le cas contraire, les tâches de modélisation de données ne peuvent être effectuées correctement.

L’intervention en amont du Data Engineer est donc indispensable au succès d’une initiative Big Data, a fortiori face à l’émergence de technologies comme l’IoT et l’IA. C’est ce qui explique la forte hausse des offres d’emploi d’ingénieur de données.