L’ingénierie des données consiste à concevoir et à mettre en place des systèmes d’agrégation, de stockage et d’analyse de données à grande échelle. Elle permet aux organisations d’obtenir des informations en temps réel à partir de jeux de données volumineux.
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. Cet accès est fiable, pratique et sécurisé.
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 rationalisent la collecte et le stockage des données dans toute l’entreprise afin de faciliter leur accès et leur analyse. Ils contribuent ainsi à son évolutivité en stockant les données de manière efficace et en mettant en place des processus de gestion qui restent simples à maintenir à mesure que l’entreprise se développe. Le DataOps, domaine qui automatise la gestion des données, est rendu possible par le travail des ingénieurs de données.
En mettant en place les pipelines de données appropriés, les entreprises peuvent automatiser les processus de collecte, de nettoyage et de formatage des données en vue de leur analyse. Lorsque de grandes quantités de données exploitables sont accessibles à partir d’un seul endroit, les analystes peuvent facilement trouver les informations dont ils ont besoin pour éclairer les dirigeants et les aider à prendre des décisions stratégiques clés.
Les solutions mises au point par les ingénieurs de données ouvrent la voie à l’apprentissage en temps réel, les données étant intégrées dans des modèles qui représentent en permanence l’état de l’organisation à chaque instant.
Le machine learning (ML) utilise de vastes quantités de données pour entraîner des modèles d’intelligence artificielle (IA) et améliorer leur précision.Ces algorithmes de ML s’utilisent un peu partout, des services de recommandation de produits que l’on trouve sur de nombreuses plateformes d’e-commerce au domaine en pleine expansion de l’IA générative. Leurs applications continuent de se développer dans tous les secteurs. Les ingénieurs en machine learning s’appuient sur des pipelines de données pour transporter les données du point où elles sont collectées jusqu’aux modèles qui les utilisent pour l’entraînement.
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 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.
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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 les exigences métier en matière d’architecture de données orientent leur conception. 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.
Le rôle d’ingénieur de données se caractérise par un ensemble de 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. Elles sont ensuite 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 ETL.
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.
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.
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