À une époque où Internet régit la vie de nombreuses entreprises, les données sont aujourd’hui au cœur des prises de décision. Elles permettent d’apprendre, de comprendre, et de faire les meilleurs choix possibles pour le développement d’un business, en aidant à déchiffrer de précieuses informations. Pour s’assurer une collecte et une gestion des données efficaces, il est alors important de faire appel à un expert, qui en a fait son métier. Si l’on a longtemps vanté les mérites des data scientists et data analysts, c’est aujourd’hui les data engineers qui se retrouvent sur le devant de la scène. Équipés pour faire face à de nombreux enjeux, ils savent créer des solutions adaptées à chaque entreprise. Vous aimeriez en trouver un, mais encore faut-il décrypter tout ce que cela implique. Soyez rassuré : c’est moins compliqué que ça en a l’air. Découvrez ce qu’est un data engineer et pourquoi vous en avez besoin pour tirer le meilleur parti de vos données dans cet article.
Quel est le rôle d’un data engineer ?
Collecter des données, oui, mais dans quel but ? Aujourd’hui, toutes les plus grosses entreprises y ont recours pour s’adapter à leurs utilisateurs et personnaliser leur contenu. C’est notamment grâce à ces données que Netflix sait quelles séries plaisent et lesquelles sont à améliorer, ou que Spotify vous fait des recommandations personnalisées pour vos playlists. Ces données sont utilisées partout, tout le temps, et sont ainsi devenues indispensables.
Le data engineer, ou l’ingénieur des données, est à la base de cette pyramide. Il s’occupe dans un premier temps de chercher les sources de données les plus pertinentes et les plus riches, en fonction des besoins de l’entreprise. Il crée des data pipelines robustes, qui permettent d’ingérer les données pour ensuite les transférer vers un espace de stockage approprié. Une fois récupérées, elles sont nettoyées et rendues intelligibles, avant de pouvoir être soumises à une analyse, généralement laissée au soin d’un data analyst.
Toute une architecture est ainsi à construire, afin de s’assurer un traitement efficace de ces données. D’autant plus à l’ère du big data, autrement dit les mégadonnées ou données massives, qui nécessitent des techniques particulières pour être emmagasinées et retranscrites correctement. Cela demande une certaine expérience, et surtout de nombreuses compétences, que seul un data engineer saura maîtriser efficacement.
Top 7 des missions à confier à un data engineer
Le web scraping
Le data engineering consistant avant tout à la collecte de données depuis diverses sources, le web scraping fait partie des techniques les plus utilisées. Il permet d’extraire de précieuses informations directement à partir des sites web voulus, de manière automatisée. Certains auront besoin de récupérer des données de prix, d’autres des listes ou informations sur des produits spécifiques, ou des articles de presse, voire de simples statistiques. Les possibilités sont nombreuses, et demandent la maîtrise d’un professionnel. Attention également à vérifier son éthique, puisque le web scraping est forcément soumis aux conditions d’utilisation des sites qui sont ciblés. Certains interdisent d’ailleurs cette pratique (c’est par exemple le cas de Facebook).
Le machine learning
Dans un monde où le développement de l’Intelligence Artificielle prend de plus en plus de place, il est important de savoir s’y adapter. Sous-domaine de l’IA, le machine learning consiste, comme son nom l’indique, à l’apprentissage des machines à partir de données. Les systèmes informatiques pourront ainsi détecter des modèles complexes et prendre des décisions ou faire des prédictions basées sur ceux-ci. Et l’ingénieur de données ? Il est, encore une fois, à la base de tout ce processus. Le machine learning dépend des données qui lui sont fournies afin d’entraîner les technologies d’IA. Elles doivent ainsi être nombreuses, et surtout, de qualité. C’est précisément ici que réside le travail d’un data engineer, dont les compétences optimiseront l’organisation et le traitement de ces données.
Le traitement des données
Ce terme parapluie fait référence à l’ensemble des opérations effectuées sur les données pour les nettoyer, les transformer, les enrichir et les préparer en vue d’une utilisation ultérieure. On trouvera ici un large éventail d’activités, comme la collecte, la validation, la normalisation, la fusion, l’agrégation, la déduplication, l’enrichissement, et bien d’autres. Le but principal du traitement des données est de les rendre plus cohérentes et exploitables, notamment pour le data analyst qui s’occupe ensuite de l’analyse. Le data engineer est donc là pour s’assurer de lui faciliter la tâche, pavant en quelque sorte la route pour lui. Un vrai travail d’équipe.
La création de tableaux de bord
À l’aide d’outils tels que Power BI, ou tout simplement Excel, il est possible que l’ingénieur de données soit amené à créer des tableaux de bord interactifs et des rapports visuels à partir de différentes sources de données. Bien que cela se rapproche davantage de l’analyse, ce type de solution peut tout de même être mise en œuvre dans le cadre du data engineering. Cela commence par exemple avec la mise en place de pipelines de données, qui serviront à automatiser le processus de mise à jour des rapports et des visualisations dans Power BI ou d’autres systèmes similaires, en fonction des nouvelles données disponibles. Il ne faut pas oublier que les métiers dans le domaine de la data science sont, avant tout, complémentaires.
L’installation de divers outils
Disposant de connaissances élargies dans le domaine informatique, le data engineer peut être amené à utiliser, ou juste installer, de nombreux outils. Cela peut passer par des systèmes tels que Google Analytics 4, qui permet de collecter les données des sites web et des applications, afin de mieux comprendre le parcours du client et ses interactions avec le site en question.
Dans la même lignée, Google Tag Manager sert à gérer les balises de suivi sur un site web, et est ainsi utile aux spécialistes du marketing et aux analystes. Hadoop est un incontournable lorsque l’on parle de big data, facilitant le stockage et le traitement des données en créant des applications, capables de gérer de grandes quantités de data. Enfin, divers services cloud peuvent être mis en œuvre, pour aider l’ETL (extraction, transformation et chargement) des données, ainsi que leur stockage et leur analyse à grande échelle. On pensera ici à des technologies telles qu’Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, ou Google Cloud Platform (GCP), pour ne citer qu’elles.
La formation d’une base de données
À la base même de toute une architecture des data, la base de données permet le stockage et la gestion avec efficacité et sécurité. Les data engineers sont en charge du développement et du maintien de cette infrastructure, afin d’assurer son bon fonctionnement. Ils doivent être en mesure d’identifier les besoins de l’entreprise en matière de stockage, et de concevoir ensuite une solution adaptée. De nombreux facteurs sont à prendre en compte, comme la taille des données (d’autant plus si l’on a affaire à des big data), leur nature, les performances requises, la scalabilité, et ainsi de suite. Il faut également maîtriser divers systèmes, tels que MySQL pour un SGBD relationnel, ou MongoDB pour un SGBD NoSQL. Vous n’y comprenez rien ? C’est normal, et c’est pourquoi il faut se tourner vers un expert de l’engineering.
La création de requêtes SQL
Avec un large panel de compétences, l’engineer maîtrise généralement plusieurs langages utilisés en informatique, notamment le SQL. Ses compétences se rapprochent ainsi de celles d’un développeur, sur plusieurs aspects. Il sera alors en capacité de produire des requêtes SQL, qui sont utilisées pour interagir avec les bases de données relationnelles. Une activité fondamentale dans le domaine du data engineering. Ces requêtes sont utilisées pour extraire des données, les transformer (par exemple le regroupement, le tri, l’agrégation ou le calcul de nouvelles valeurs), les charger dans des bases à partir de différentes sources, et effectuer une analyse ad hoc. La création de requêtes SQL fait ainsi partie des compétences essentielles d’un ingénieur de données.
Comment trouver un data engineer ?
Peut-être désirez-vous créer votre propre équipe dédiée à la data science, mais voilà : par où commencer, où trouver les bonnes personnes ? S’il peut être tentant d’embaucher un spécialiste pour chaque rôle, il faut prendre le temps de comprendre tout ce que cela implique. A minima, il faudra compter quatre nouveaux employés, avec le salaire qui revient à chacun d’entre eux. Typiquement, une équipe à plein temps dans le domaine de la data science se compose des métiers suivants :
- Le directeur des données (ou Chief Data Officer, CDO) : il est chargé de superviser toutes les activités liées aux données, comme la stratégie et la gouvernance de données, ainsi que les initiatives de data science. C’est celui qui coordonne l’équipe.
- Le data engineer : il s’occupe de chercher les sources de données, de mettre en place des systèmes pour les alimenter, et de les structurer à l’aide de divers outils.
- Le data analyst : il fait parler les chiffres recueillis par l’ingénieur lors de la collecte des données, en les rendant intelligibles et intéressantes pour l’entreprise, selon les besoins formulés au départ.
- Le data scientist : il récupère les données existantes, les extrapole, et crée ainsi des modèles qui permettront de prédire ce que disent les données pour l’entreprise, afin qu’elle puisse prendre les bonnes décisions.
Peuvent s’ajouter à cette équipe un ingénieur spécialisé en machine learning, un ingénieur logiciel, et bien d’autres experts d’un domaine précis. Pas de quoi faire peur aux grosses entreprises qui en ont les moyens, mais pour celles qui ne peuvent pas se permettre d’agrandir leur équipe aussi considérablement, la solution est sans aucun doute de faire appel à un freelance. Il sera ainsi possible de constituer une équipe flexible sur son répertoire, et de faire appel à chaque rôle en fonction de ses besoins précis, à un instant T.
ComeUp
Sur ComeUp, de nombreux professionnels proposent leurs services dans divers domaines, y compris le data engineering. Il est très simple d’effectuer une recherche rapide sur la plateforme, ou de se rendre directement sur la catégorie souhaitée. Pas de salaire à reverser tous les mois, pas de charges, pas de travail administratif supplémentaire : tout est simple. Une fois le freelance parfait trouvé, il suffit de lui exposer son projet, et entamer la collaboration. Parfait pour les entreprises qui souhaitent se lancer sereinement dans la course aux data, ou consolider leurs technologies déjà en place dans ce domaine. Le budget est maîtrisé et les missions peuvent être ponctuelles ou plus régulières. Le client a une totale maîtrise de la gestion de son projet, et s’évite bien des difficultés qui pourraient ralentir la progression de son entreprise.
Conclusion
Avec des technologies toujours plus rapides et efficaces, il est important de comprendre la richesse apportée par les data. À travers la collecte, le stockage et la gestion des données, les entreprises peuvent faire évoluer leur activité et aborder l’avenir différemment. Tout commence avec un data engineer, dont les compétences s’avéreront précieuses pour entamer ou parfaire ce travail. ComeUp vous aide à le trouver, tout en vous assurant une sécurité et une transparence totales.
