L’Engineering Data, également connu sous le nom d’Ingénierie des données, est un domaine qui cherche à structurer, classer et prélever les informations pour garantir un traitement adéquat. L’Engineering Data représente un soutien important de la science des données, qui était auparavant fusionnée. Par conséquent, l’objectif de l’ingénierie des données consiste à choisir, classer et structurer les informations pour confirmer leur condition et leur pertinence.
L’utilité de Data engineering :
En réalisant la valeur qu’elles possédaient grâce à leurs données, les entreprises ont sollicité une grande quantité de Data Scientists. De nos jours, la demande des sociétés a évolué : il est inutile de conserver les preuves conceptuelles sans les mettre en pratique. Il est donc impératif que le Data Engineer rende le travail du Data Scientist exploitable au sein de l’entreprise, en prenant en compte les problèmes associés au nombre de demandes ou à la mémoire employée par un algorithme au moment de sa mise en production. Par exemple, il pourrait s’agir d’un système de prévision des retards de trains pour la SNCF. En l’absence de Data Engineering, les sociétés pourraient rapidement se sentir submergées par le fardeau des données superflues qui ont augmenté au cours des dernières années.
C’est à ce moment-là que le Data Engineer intervient, composant, étendant, organisant et continuant le stockage de données. Le Data Engineer, avec son bagage technique et ses compétences particulières, soutient les entreprises dans la traduction de données qui ressemblent à des matières premières, issues d’une prise de décision ou pour des objectifs opérationnels, afin qu’elles soient pertinentes. Dans le contexte de la gestion de projets, l’ingénierie des données nécessite une connaissance approfondie des infrastructures et un aspect technique lié aux relations.
L’organisation et la formatation des données structurées permettent de simplifier leur traitement tout en simplifiant leur analyse. Par exemple, cela pourrait concerner des noms. Cela peut inclure des informations comme les noms, les adresses ou les âges, qui peuvent être saisies dans des formulaires.
Le Data Engineer se compare alors à un informaticien qui gère toutes les voies d’information au sein d’une organisation : il les collecte, les convertit et les distribue aux diverses équipes d’un service. La donnée est associée au monde réel et illustre les échanges visuels et concrets avec un utilisateur, ce qui requiert des aptitudes en développement informatique pour la décrypter. Par conséquent, il doit pouvoir concevoir une architecture de base de données, maîtriser les logiciels de modélisation, programmer (Python, C/C++, Java…), maîtriser les technologies SQL ou NoSQL.Et examiner les informations extraites.
Il joue donc le premier pas dans la chaîne de traitement d’une information. Effectivement, il communique les informations au Data Analyst qui, par la suite, les enverra au Analyste de Données. Dans ce contexte, l’ingénieur des données utilisera la Méthode ETL (Extract, Transform, Load)
La première phase consiste à collecter des informations techniques provenant de diverses ressources, telles que des capteurs sur des objets connectés via Internet des Objets, des cookies sur une plateforme en ligne, le panier d’achat d’une personne…
Puis, il va élaborer une Pipeline de Données qui fait référence à une suite d’actions à effectuer lors du transfert des données d’une entreprise, tout en les améliorant et en garantissant la sécurité. Ainsi, la donnée brute est convertie en données utilisables pour ‘analyse, qui sera préparée pour une future utilisation.
Une fois cela accompli, l’ingénieur des données sera associé à l’analyste des données, chargé d’interpréter les informations. Celui-ci réalisera une analyse exploratoire et établira les données recueillies de manière visuelle. Il aura un rôle bien plus stratégique puisqu’il assistera les gestionnaires dans la prise de décisions en faveur du bien commun. Il se questionnera alors sur la durée d’engagement des clients avant leur résiliation, par exemple.
Finalement, le Data Scientist sera impliqué dans la mécanique pour modéliser les informations en suivant un modèle. Par exemple, dans le secteur bancaire, le Data Scientist vise à repérer les clients susceptibles de demeurer en prévision suite à la compréhension des informations collectées.
