L’Engineering Data, ou ingénierie des données, est un domaine qui s’emploie à structurer, organiser et traiter les informations afin de garantir leur exploitation optimale. Ce domaine joue un rôle clé dans le processus global de la science des données, en veillant à ce que les informations soient correctement préparées pour un usage efficace. L’ingénierie des données s’assure que les données soient pertinentes, bien formatées et prêtes à être exploitées, ce qui est essentiel pour les étapes suivantes de l’analyse.
L’utilité de Data engineering :
Prises de conscience de la valeur de leurs données, les entreprises ont fait appel à un grand nombre de Data Scientist. Toutefois, au fil du temps, la demande des entreprises a évolué : il ne suffit plus de conserver des concepts théoriques sans les mettre en pratique. Il devient donc essentiel pour le Data Engineer de rendre les travaux des Data Scientists exploitables au sein de l’entreprise, en tenant compte des défis associés à la quantité de demandes ou à la mémoire nécessaire pour faire fonctionner un algorithme en production. Par exemple, dans le cadre d’un système de prévision des retards de trains pour la SNCF, un Data Engineering efficace est indispensable. Sans cela, les entreprises risquent rapidement d’être submergées par un flux massif de données inutiles qui a augmenté au fil des années.
C’est à ce moment-là que le Data Engineer intervient, en concevant, organisant et maintenant le stockage des données. Fort de son expertise technique, il aide les entreprises à transformer des données brutes en informations pertinentes pour la prise de décisions ou pour atteindre des objectifs opérationnels. Dans le contexte de gestion de projets, l’ingénierie des données exige une connaissance approfondie des infrastructures et des aspects techniques des relations entre les différentes parties prenantes.
L’organisation et la structuration des données permettent de simplifier leur traitement et leur analyse. Par exemple, des informations telles que des noms, adresses ou âges peuvent être saisies dans des formulaires et ensuite structurées de manière à en faciliter l’exploitation.
Le Data Engineer peut être comparé à un informaticien qui gère les flux d’informations au sein d’une organisation : il collecte, transforme et distribue les données aux différentes équipes. Ces données sont associées au monde réel et reflètent les échanges visuels et concrets avec les utilisateurs, ce qui nécessite des compétences en développement informatique pour les analyser. Le Data Engineer doit donc être capable de concevoir des architectures de bases de données, maîtriser les logiciels de modélisation, et programmer (Python, C/C++, Java…) tout en ayant une bonne maîtrise des technologies SQL ou NoSQL pour analyser les informations extraites.
Le rôle du Data Engineer dans la chaîne de traitement des données :
Le Data Engineer joue un rôle clé dans la chaîne de traitement des informations. Il est responsable de la collecte des données, de leur transformation et de leur distribution au sein de l’organisation. Il utilise la méthode ETL (Extract, Transform, Load) pour garantir que les données brutes deviennent exploitables.
–Extraction : La première étape consiste à collecter des données provenant de différentes sources, telles que des capteurs IoT (Internet des Objets), des cookies sur une plateforme en ligne, ou encore des paniers d’achat d’utilisateurs.
–Transformation : Après l’extraction, le Data Engineer transforme les données afin de les rendre cohérentes, sécurisées et prêtes pour l’analyse.
–Chargement : Les données transformées sont ensuite chargées dans un système de stockage de données où elles seront accessibles et prêtes pour une utilisation ultérieure.
Le Data Engineer conçoit également des pipelines de données, qui désignent des séries d’actions permettant de transférer et de transformer les données au sein de l’entreprise, tout en veillant à leur qualité et à leur sécurité.
Collaboration avec le Data Analyst et le Data Scientist :
Une fois les données prêtes, elles sont transmises au Data Analyst, qui interprétera ces informations. Le Data Analyst réalise des analyses exploratoires et crée des visualisations qui facilitent la compréhension des données. Il joue un rôle stratégique en soutenant les gestionnaires dans la prise de décisions.
Dans le cadre de cette collaboration, le Data Scientist intervient ensuite pour appliquer des modèles prédictifs et effectuer des analyses plus poussées. Par exemple, dans le secteur bancaire, un Data Scientist peut chercher à identifier les clients susceptibles de rester avec l’entreprise en fonction des informations collectées.
