Qu’est-ce que l’ingénierie des données ?

Des réseaux sociaux aux indicateurs marketing, en passant par les statistiques de performance des employés et les prévisions de tendances, les entreprises disposent ainsi de toutes les données nécessaires pour obtenir une vue d’ensemble de leurs opérations. Les ingénieurs de données transforment des quantités colossales de données en informations stratégiques précieuses.

Grâce à la bonne approche, les parties prenantes de l’entreprise (dirigeants, développeurs, data scientists et analystes en business intelligence(BI)) peuvent accéder aux jeux de données dont elles ont besoin à tout moment, de manière fiable, pratique et sécurisée.

Les entreprises ont accès à plus de données et à plus de types de données que jamais auparavant. Chaque bit peut potentiellement éclairer une décision cruciale. Les experts dans ce domaine régissent la gestion des données pour une utilisation en aval, dont l’analyse, les prévisions ou le machine learning.

En tant que spécialistes en informatique, ces experts excellent dans la création et le déploiement d’algorithmes, de pipelines de données et de workflows qui trient les données brutes en jeux de données prêts à l’emploi. L’ingénierie des données fait partie intégrante de la plateforme de données moderne et permet aux entreprises d’analyser et d’appliquer les données qu’elles reçoivent, quelle que soit leur source ou leur format.

Même dans le cadre d’un système de gestion décentralisé des maillages de données, l’état de santé de l’infrastructure globale reste sous la responsabilité d’un noyau d’ingénieurs de données.

Les ingénieurs de données assument un large éventail de responsabilités au quotidien. En voici quelques-unes parmi les plus importantes :

Les ingénieurs de données mettent au point des systèmes qui convertissent d’énormes quantités de données brutes en jeux de données de base utilisables qui contiennent les données essentielles dont leurs collègues ont besoin. Sans cela, il serait extrêmement difficile pour les utilisateurs finaux d’accéder aux données réparties dans les systèmes opérationnels de l’entreprise et de les interpréter.

Les jeux de données de base sont adaptés à une utilisation précise en aval et conçus pour transmettre toutes les données requises dans un format utilisable, sans informations superflues. Voici les trois piliers d’un jeu de données de base de qualité :

L’approche DaaP (data as a product) insiste sur la nécessité de fournir aux utilisateurs finaux des données accessibles et fiables. Les analystes, les data scientists, les responsables et les autres dirigeants d’entreprise doivent rencontrer le moins d’obstacles possible lorsqu’ils accèdent aux données et les interprètent.

De bonnes données ne se limitent pas à un instantané de la situation présente : elles fournissent un contexte en reflétant les changements au fil du temps. Des jeux de données de base de qualité mettront en évidence les tendances historiques et donneront des perspectives pour éclairer les décisions à caractère plus stratégique.

L’intégration des données consiste à regrouper les données de toute l’entreprise dans un jeu de données unifié. C’est l’une des principales responsabilités des ingénieurs de données. Ces derniers permettent aux utilisateurs finaux de combiner des données provenant de sources disparates, selon les besoins de leur travail.

L’ingénierie des données régit la conception et la mise en place des pipelines de données qui convertissent les données brutes non structurées en jeux de données unifiés qui en préservent la qualité et la fiabilité.

Les pipelines de données constituent l’épine dorsale d’une infrastructure de données performante et tiennent compte des exigences de l’entreprise concernée en matière d’architecture des données. L’observabilité des données est la pratique par laquelle les ingénieurs de données surveillent leurs pipelines afin de garantir que les utilisateurs finaux reçoivent des données fiables.

Le pipeline d’intégration des données comprend trois grandes phases :

L’ingestion des données consiste à déplacer des données provenant de diverses sources vers un écosystème unique. Ces sources peuvent inclure des bases de données, des plateformes de cloud computing telles qu’Amazon Web Services (AWS), des appareils IdO, des data lakes et des entrepôts de données, des sites Web et d’autres points de contact avec les clients. Les ingénieurs de données utilisent des API pour connecter un grand nombre de ces points de données à leurs pipelines.

Chaque source de données stocke et formate les données d’une manière spécifique, qui peut être structurée ou non structurée. Alors que les données structurées sont déjà formatées pour un accès efficace, les données non structurées ne le sont pas. Grâce à l’ingestion des données, celles-ci sont unifiées dans un système organisé et prêtes à être affinées.

La transformation des données prépare les données ingérées pour les utilisateurs finaux tels que les dirigeants ou les ingénieurs en machine learning. Il s’agit d’un exercice de nettoyage qui permet de trouver et de corriger les erreurs, de supprimer les entrées en double et de normaliser les données pour en améliorer la fiabilité. Ensuite, les données sont converties dans le format requis par les utilisateurs finaux.

Une fois les données collectées et traitées, elles sont transmises aux utilisateurs finaux. Parmi les méthodes courantes de mise à disposition des données, on peut citer la modélisation et la visualisation des données en temps réel, les jeux de données de machine learning et les systèmes de reporting automatisés.

L’ingénierie des données, la science des données et l’analyse des données sont des domaines étroitement liés. Cependant, chacune de ces disciplines remplit un rôle unique et bien précis au sein de l’entreprise. Leur combinaison garantit aux organisations une exploitation optimale de leurs données.

• Les data scientists utilisent le machine learning, l’exploration des données et d’autres champs disciplinaires pour prédire les résultats futurs. La science des données est un domaine interdisciplinaire qui vise à faire des prédictions précises à l’aide d’algorithmes et de modèles statistiques. Au même titre que l’ingénierie des données, la science des données repose en grande partie sur le code et nécessite une solide expérience en programmation.
  
  
• Les analystes de données examinent de grands jeux de données pour identifier les tendances et en tirer des enseignements afin d’aider les organisations à prendre des décisions basées sur les données. Alors que les data scientists ont recours à des techniques de calcul avancées pour manipuler les données, les analystes travaillent avec des jeux de données prédéfinis pour découvrir des informations critiques et en tirer des conclusions significatives.

• Les ingénieurs de données sont des informaticiens qui mettent en place et entretiennent l’infrastructure de données de l’entreprise, automatisant l’intégration des données, créant des modèles de stockage efficaces et améliorant la qualité des données grâce à l’observabilité des pipelines. Les data scientists et les analystes s’appuient sur les ingénieurs de données afin d’obtenir les données fiables et de haute qualité dont ils ont besoin pour mener à bien leur travail.

Le rôle d’ingénieur de données est défini par ses compétences spécialisées. Il doit en effet maîtriser un grand nombre d’outils et de technologies pour optimiser le flux, le stockage, la gestion et la qualité des données au sein de l’entreprise.

Lors de la mise en place d’un pipeline, l’ingénieur de données automatise le processus d’intégration des données à l’aide de scripts, c’est-à-dire de lignes de code qui exécutent des tâches répétitives. Selon les besoins, les pipelines se présentent sous l’un des deux formats suivants : ETL ou ELT.

ETL : extraction, transformation, chargement. Les pipelines ETL automatisent la récupération et le stockage des données dans une base de données. Les données brutes sont extraites de la source, transformées en un format standardisé par des scripts, puis chargées dans une destination de stockage. ETL est la méthode d’intégration de données la plus couramment utilisée, en particulier pour combiner des données provenant de plusieurs sources dans un format unifié.

ELT : extraction, chargement, transformation. Les pipelines ELT extraient les données brutes et les importent dans un référentiel central avant de les normaliser par transformation. Les données collectées peuvent ensuite être formatées selon les besoins, en fonction de leur utilisation, offrant ainsi un degré de flexibilité plus élevé que les pipelines ELT.

Les systèmes créés par les ingénieurs de données commencent et se terminent souvent par des solutions de stockage de données : ils collectent les données à un endroit, les traitent puis les déposent ailleurs à la fin du pipeline.

• Services de cloud computing  : la maîtrise des plateformes de cloud computing est essentielle pour réussir dans le domaine de l’ingénierie des données. Parmi les plateformes les plus populaires, on peut citer Microsoft Azure Data Lake Storage, Amazon S3 ainsi que d’autres solutions AWS, Google Cloud et IBM Cloud.
  
  
• Bases de données relationnelles : une base de données relationnelle organise les données selon un système de relations prédéfinies. Les données sont organisées en lignes et en colonnes qui forment un tableau indiquant les relations entre les points de données. Cette structure permet d’effectuer efficacement des requêtes même complexes. Les analystes et les ingénieurs gèrent ces bases de données à l’aide de systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR). La plupart des solutions SGBDR utilisent SQL pour traiter les requêtes, MySQL et PostgreSQL étant deux des principales options open source en la matière.
  
  
• Bases de données NoSQL : SQL n’est pas la seule option dans le domaine de la gestion de bases de données. Les bases de données NoSQL permettent aux ingénieurs de données de mettre au point des solutions de stockage sans recourir aux modèles traditionnels. Étant donné que les données ne sont pas stockées dans des tables prédéfinies, les utilisateurs peuvent travailler de manière plus intuitive et sans planification préalable. Les bases de données NoSQL offrent une plus grande flexibilité et une meilleure évolutivité horizontale que leurs homologues SQL.
  
  
• Entrepôts de données : les entrepôts de données collectent et normalisent les données de toute l’entreprise pour établir une source d’information unique. La plupart se composent d’une structure à trois niveaux : un niveau inférieur pour le stockage des données, un niveau intermédiaire pour les requêtes rapides et un niveau supérieur pour l’interface utilisateur. Alors que les modèles traditionnels acceptent uniquement les données structurées, les solutions modernes peuvent stocker des données non structurées. En agrégeant les données et en permettant des requêtes rapides en temps réel, les entrepôts améliorent la qualité des données, fournissent des informations plus rapidement et permettent de prendre des décisions stratégiques basées sur les données. Les analystes peuvent accéder à toutes les données dont ils ont besoin à partir d’une interface unique et bénéficier d’une modélisation et d’une visualisation des données en temps réel.
  
  
• Data lakes : alors que la structure est au cœur de l’entrepôt de données, le data lake (ou lac de données) est une solution de gestion des données plus libre pouvant stocker de grandes quantités de données structurées et non structurées. Les data lakes sont plus flexibles à utiliser et plus abordables à mettre en place que les entrepôts de données, car ils ne nécessitent pas de schéma prédéfini. Ils hébergent de nouvelles données brutes, en particulier le big data non structuré, idéal pour l’entraînement des systèmes de machine learning. Mais sans une gestion suffisante, les data lakes peuvent facilement se transformer en « data swamps » (marécage de données), c’est-à-dire une accumulation désordonnée de données trop complexes pour être exploitées. De nombreux data lakes sont basés sur l’écosystème de produits Hadoop, notamment des solutions de traitement de données en temps réel telles qu’Apache Spark et Kafka.
  
  
• Data lakehouses : Les data lakehouses marquent une nouvelle étape dans la gestion des données. Ils pallient les faiblesses des modèles d’entrepôt de données et de data lake. En effet, ils combinent l’optimisation des coûts des data lakes avec la structure et la gestion supérieure des entrepôts de données pour répondre aux exigences des applications de machine learning, de data science et de BI.

En tant que discipline de l’informatique, l’ingénierie des données nécessite une connaissance approfondie de divers langages de programmation. En effet, les ingénieurs de données utilisent ces langages pour développer leurs pipelines de données.

• SQL (ou Structured Query Language) est le langage de programmation le plus utilisé pour la création et la manipulation de bases de données. Il constitue le socle de toutes les bases de données relationnelles et peut également être utilisé dans les bases de données NoSQL.

• Python offre un large éventail de modules prédéfinis pour accélérer de nombreux aspects du processus d’ingénierie des données, de la mise en place de pipelines complexes avec Luigi à la gestion des workflows avec Apache Airflow. De nombreuses applications logicielles destinées aux utilisateurs reposent sur Python.

• Scala est particulièrement adapté au big data, car il s’intègre parfaitement à Apache Spark. Contrairement à Python, Scala permet aux développeurs de programmer plusieurs primitives de concurrence et d’exécuter simultanément plusieurs tâches. Cette capacité de traitement parallèle en fait un choix populaire pour l’élaboration de pipelines.

• Java est très utilisé pour le backend de nombreux pipelines d’ingénierie des données. C’est souvent le langage de programmation privilégié par les entreprises qui choisissent de développer leurs propres solutions de traitement des données en interne. Il est également à la base d’Apache Hive, un outil d’entrepôt de données orienté analyse.