Data Engineer, un travail en amont du Data Scientist
La collecte des données se retrouve sur le devant de la scène, avec l’application de tracking Stop Covid par exemple, qui pose question quant au traitement des données personnelles et au respect de la vie privée. En ce sens, le travail d’un Data Engineer est essentiel, autant pour le Data Analyst que pour le Data Scientist. En effet, le Data Engineer est le professionnel qui conçoit l’environnement adéquat pour manipuler les Big datas. Cet environnement intègre les meilleures conditions en termes de de sécurité et d’anonymisation pour une analyse beaucoup plus simple et respectueuse du RGPD, notamment dans le cadre de l’Open Data. Une fois le travail du Data Engineer mis en place, celui des ingénieurs d’analyse et de traitement commence alors. Ceux-ci ont dès lors accès à des pipelines de données claires et sécurisées pour y extraire des connaissances.De façon précise, le Data Engineer rend les données à traiter plus pertinentes en usant d’un procédé d’identification très ingénieux. Le procédé en question intègre différentes étapes qui décryptent le processus métier afin d’en faciliter l’exploitation.
Le Data Engineer va tout d’abord collecter les datas pour ensuite les nettoyer et les homogénéiser. Après quoi, il centralise ces données dans des data lakes (ou lacs de données). À ce moment, le Data Engineer enclenche la réconciliation des formats et des sources de données. Cette phase lui permet de ressortir les corrélations utiles entre des données diverses. À la suite des tâches précédentes, cet ingénieur passe à la gestion des systèmes où transitent les données. Son action ici vise à assurer l’interopérabilité de ces systèmes, que ceux-ci soient dans le cloud ou ailleurs.
Tout ceci inclut les règles de gouvernance de l’information ainsi que celles de leur sécurisation. De cette façon, le Data Engineer garantit des remontées de données en temps réel et en toute sécurité. Elles se font depuis les systèmes de back-end vers les applications métiers.
Somme toute, le Data Engineer veille à ce que les données soient fiables, robustes, homogènes et exploitables par les Data Scientists. Autant de responsabilités qui démontrent bien le niveau d’expertise dont le Data Engineer doit faire preuve pour travailler.
Le data engineering requiert une expertise pointue des infrastructures
De par ses fonctions, le Data Engineer se concentre beaucoup plus sur l’infrastructure de gestion des données.Ce qui dessine en quelque sorte le type de connaissances spécifiques requises par ce métier. Il s’agit principalement de la maîtrise du Cloud, des langages structurés, des bases de données et des technologies du Big Data. À cela s’ajoute l’aspect relationnel dans le cadre de la gestion de projets et d’autres acquis complémentaires comme l’expertise en systèmes d’exploitation ou l’assistance technique.
Les bases de données, un savoir déterminant dans le data engineering
En data engineering, la maîtrise des bases de données est une aptitude déterminante dans la chaîne de traitement des données. Les aptitudes les plus importantes concernent les systèmes de gestion de BDD et les SGBD relationnels. Pour ainsi dire que le métier de Data Engineer intègre une connaissance approfondie du Db2, du SQL et d’autres technologies de requêtage. Ces technologies sont en fait les SGBD non relationnels encore appelés NoSQL. Elles offrent généralement des systèmes de compression et des vitesses de calculs assez impressionnants. Tout dépend de la façon dont elles sont utilisées.En complément, l’expertise des outils de stockage et du processus d’intégration ETL est un excellent atout. Ce sont deux compétences pratiques dans l’informatique décisionnelle et le Big Data analytique.
La programmation structurée, un prérequis dans le métier de Data Engineer
Les langages structurés sont les outils principaux avec lesquels les Data Engineer travaillent. Ces outils leur permettent d’écrire des algorithmes efficaces pour l’homogénéisation, la sécurisation et l’acheminement des données.Parmi eux, on distingue le Python, le Java, le Perl, le C/C ++ et autres. Chacun de ces langages propose une vitesse de compilation et d’interprétation selon les scripts mis en œuvre. Avec eux, il devient plus aisé au Data Engineer de concevoir des plateformes et solutions capables de traiter des gros volumes de datas (cf Open Data).
Les technologies du Big Data, un moyen incontournable pour manipuler les données volumineuses
Un Data Engineer possède une très bonne compréhension de l’analyse de données et de ses outils. Il sait les manier pour mener à bien ses actions de traitement et de développement. Ce sont les modélisations de données et les mécanismes d’apprentissage automatique. En effet, les disciplines de Deep Learning, de Machine Learning et d’IA (Intelligence Artificielle) n’ont pas de secrets pour le Data Engineer. Qu’il s’agisse de frameworks ou d’entrepôts de données, le Data Engineer peut tous les maîtriser. Néanmoins, le niveau d’exigence est fonction du niveau d’expérience à ce poste (Data Engineer Junior, Middle et Senior).En définitive, le data engineering est une discipline de l’informatique qui traite, organise et homogénéise les Big Datas. Le Data Engineer maîtrise de façon très pointue les outils Big Data & Smart Data dans le cadre des projets DevOps. De plus, cet ingénieur possède des connaissances approfondies sur les systèmes d’information et les systèmes de transition de données.
Toutefois, le Data Engineer ne travaille pas seul. Il fait équipe avec des Data Architects, des Data Analysts et des Data Scientists afin d’assurer un traitement des données de qualité dans le cadre du DataOps, une approche collaborative et automatisée de la gestion des datas.
