{"id":4077,"date":"2024-01-29T16:52:59","date_gmt":"2024-01-29T15:52:59","guid":{"rendered":"https:\/\/comeup.com\/experts\/?p=4077"},"modified":"2024-04-03T13:49:57","modified_gmt":"2024-04-03T11:49:57","slug":"quest-ce-quun-data-engineer-et-pourquoi-en-avez-vous-besoin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comeup.com\/experts\/quest-ce-quun-data-engineer-et-pourquoi-en-avez-vous-besoin\/","title":{"rendered":"Qu\u2019est-ce qu\u2019un data engineer et pourquoi en avez-vous besoin ?"},"content":{"rendered":"

\u00c0 une \u00e9poque o\u00f9 Internet r\u00e9git la vie de nombreuses entreprises, les donn\u00e9es sont aujourd\u2019hui au c\u0153ur des prises de d\u00e9cision. Elles permettent d\u2019apprendre, de comprendre, et de faire les meilleurs choix possibles pour le d\u00e9veloppement d\u2019un business, en aidant \u00e0 d\u00e9chiffrer de pr\u00e9cieuses informations. Pour s\u2019assurer une collecte et une gestion des donn\u00e9es efficaces, il est alors important de faire appel \u00e0 un expert, qui en a fait son m\u00e9tier. Si l\u2019on a longtemps vant\u00e9 les m\u00e9rites des data scientists et data analysts, c\u2019est aujourd\u2019hui les data engineers qui se retrouvent sur le devant de la sc\u00e8ne. \u00c9quip\u00e9s pour faire face \u00e0 de nombreux enjeux, ils savent cr\u00e9er des solutions adapt\u00e9es \u00e0 chaque entreprise. Vous aimeriez en trouver un, mais encore faut-il d\u00e9crypter tout ce que cela implique. Soyez rassur\u00e9 : c\u2019est moins compliqu\u00e9 que \u00e7a en a l\u2019air. D\u00e9couvrez ce qu’est un data engineer et pourquoi vous en avez besoin pour tirer le meilleur parti de vos donn\u00e9es dans cet article.<\/span><\/p>\n

Quel est le r\u00f4le d\u2019un data engineer ?<\/b><\/h2>\n

Collecter des donn\u00e9es, oui, mais dans quel but ? Aujourd\u2019hui, toutes les plus grosses entreprises y ont recours pour s\u2019adapter \u00e0 leurs utilisateurs et personnaliser leur contenu. C\u2019est notamment gr\u00e2ce \u00e0 ces donn\u00e9es que Netflix sait quelles s\u00e9ries plaisent et lesquelles sont \u00e0 am\u00e9liorer, ou que Spotify vous fait des recommandations personnalis\u00e9es pour vos playlists. Ces donn\u00e9es sont utilis\u00e9es partout, tout le temps, et sont ainsi devenues indispensables.<\/span><\/p>\n

Le data engineer, ou l\u2019ing\u00e9nieur des donn\u00e9es, est \u00e0 la base de cette pyramide. Il s\u2019occupe dans un premier temps de chercher les sources de donn\u00e9es les plus pertinentes et les plus riches, en fonction des besoins de l\u2019entreprise. Il cr\u00e9e des data pipelines robustes, qui permettent d\u2019ing\u00e9rer les donn\u00e9es pour ensuite les transf\u00e9rer vers un espace de stockage appropri\u00e9. Une fois r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es, elles sont nettoy\u00e9es et rendues intelligibles, avant de pouvoir \u00eatre soumises \u00e0 une analyse, g\u00e9n\u00e9ralement laiss\u00e9e au soin d\u2019un data analyst.\u00a0<\/span><\/p>\n

Toute une architecture est ainsi \u00e0 construire, afin de s\u2019assurer un traitement efficace de ces donn\u00e9es. D\u2019autant plus \u00e0 l\u2019\u00e8re du <\/span>big data<\/span><\/i>, autrement dit les m\u00e9gadonn\u00e9es ou donn\u00e9es massives, qui n\u00e9cessitent des techniques particuli\u00e8res pour \u00eatre emmagasin\u00e9es et retranscrites correctement. Cela demande une certaine exp\u00e9rience, et surtout de nombreuses comp\u00e9tences, que seul un data engineer saura ma\u00eetriser efficacement.<\/span><\/p>\n

Top 7 des missions \u00e0 confier \u00e0 un data engineer<\/b><\/h2>\n

Le web scraping<\/b><\/a><\/h3>\n

Le data engineering consistant avant tout \u00e0 la collecte de donn\u00e9es depuis diverses sources, le web scraping fait partie des techniques les plus utilis\u00e9es. Il permet d\u2019extraire de pr\u00e9cieuses informations directement \u00e0 partir des sites web voulus, de mani\u00e8re automatis\u00e9e. Certains auront besoin de r\u00e9cup\u00e9rer des donn\u00e9es de prix, d\u2019autres des listes ou informations sur des produits sp\u00e9cifiques, ou des articles de presse, voire de simples statistiques. Les possibilit\u00e9s sont nombreuses, et demandent la ma\u00eetrise d\u2019un professionnel. Attention \u00e9galement \u00e0 v\u00e9rifier son \u00e9thique, puisque le web scraping est forc\u00e9ment soumis aux conditions d\u2019utilisation des sites qui sont cibl\u00e9s. Certains interdisent d\u2019ailleurs cette pratique (c\u2019est par exemple le cas de Facebook).<\/span><\/p>\n

Le machine learning<\/b><\/a><\/h3>\n

Dans un monde o\u00f9 le d\u00e9veloppement de l\u2019Intelligence Artificielle prend de plus en plus de place, il est important de savoir s\u2019y adapter. Sous-domaine de l\u2019IA, le machine learning consiste, comme son nom l\u2019indique, \u00e0 l\u2019apprentissage des machines \u00e0 partir de donn\u00e9es. Les syst\u00e8mes informatiques pourront ainsi d\u00e9tecter des mod\u00e8les complexes et prendre des d\u00e9cisions ou faire des pr\u00e9dictions bas\u00e9es sur ceux-ci. Et l\u2019ing\u00e9nieur de donn\u00e9es ? Il est, encore une fois, \u00e0 la base de tout ce processus. Le machine learning d\u00e9pend des donn\u00e9es qui lui sont fournies afin d\u2019entra\u00eener les technologies d\u2019IA. Elles doivent ainsi \u00eatre nombreuses, et surtout, de qualit\u00e9. C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment ici que r\u00e9side le travail d\u2019un data engineer, dont les comp\u00e9tences optimiseront l\u2019organisation et le traitement de ces donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Le traitement des donn\u00e9es<\/b><\/a><\/h3>\n

Ce terme parapluie fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 l\u2019ensemble des op\u00e9rations effectu\u00e9es sur les donn\u00e9es pour les nettoyer, les transformer, les enrichir et les pr\u00e9parer en vue d\u2019une utilisation ult\u00e9rieure. On trouvera ici un large \u00e9ventail d\u2019activit\u00e9s, comme la collecte, la validation, la normalisation, la fusion, l\u2019agr\u00e9gation, la d\u00e9duplication, l\u2019enrichissement, et bien d\u2019autres. Le but principal du traitement des donn\u00e9es est de les rendre plus coh\u00e9rentes et exploitables, notamment pour le data analyst qui s\u2019occupe ensuite de l\u2019analyse. Le data engineer est donc l\u00e0 pour s\u2019assurer de lui faciliter la t\u00e2che, pavant en quelque sorte la route pour lui. Un vrai travail d\u2019\u00e9quipe.<\/span><\/p>\n

La cr\u00e9ation de tableaux de bord<\/b><\/h3>\n

\u00c0 l\u2019aide d\u2019outils tels que <\/span>Power BI<\/span><\/a>, ou tout simplement <\/span>Excel<\/span><\/a>, il est possible que l\u2019ing\u00e9nieur de donn\u00e9es soit amen\u00e9 \u00e0 cr\u00e9er des tableaux de bord interactifs et des rapports visuels \u00e0 partir de diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es. Bien que cela se rapproche davantage de l\u2019analyse, ce type de solution peut tout de m\u00eame \u00eatre mise en \u0153uvre dans le cadre du data engineering. Cela commence par exemple avec la mise en place de pipelines de donn\u00e9es, qui serviront \u00e0 automatiser le processus de mise \u00e0 jour des rapports et des visualisations dans Power BI ou d\u2019autres syst\u00e8mes similaires, en fonction des nouvelles donn\u00e9es disponibles. Il ne faut pas oublier que les m\u00e9tiers dans le domaine de la data science sont, avant tout, compl\u00e9mentaires.<\/span><\/p>\n

L\u2019installation de divers outils\u00a0<\/b><\/h3>\n

Disposant de connaissances \u00e9largies dans le domaine informatique, le data engineer peut \u00eatre amen\u00e9 \u00e0 utiliser, ou juste installer, de nombreux outils. Cela peut passer par des syst\u00e8mes tels que <\/span>Google Analytics 4<\/span><\/a>, qui permet de collecter les donn\u00e9es des sites web et des applications, afin de mieux comprendre le parcours du client et ses interactions avec le site en question. <\/span><\/p>\n

Dans la m\u00eame lign\u00e9e, <\/span>Google Tag Manager<\/span><\/a> sert \u00e0 g\u00e9rer les balises de suivi sur un site web, et est ainsi utile aux sp\u00e9cialistes du marketing et aux analystes. Hadoop est un incontournable lorsque l\u2019on parle de big data, facilitant le stockage et le traitement des donn\u00e9es en cr\u00e9ant des applications, capables de g\u00e9rer de grandes quantit\u00e9s de data. Enfin, divers services <\/span>cloud<\/span><\/a> peuvent \u00eatre mis en \u0153uvre, pour aider l\u2019ETL (extraction, transformation et chargement) des donn\u00e9es, ainsi que leur stockage et leur analyse \u00e0 grande \u00e9chelle. On pensera ici \u00e0 des technologies telles qu\u2019Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, ou Google Cloud Platform (GCP), pour ne citer qu\u2019elles.<\/span><\/p>\n

La formation d\u2019une <\/b>base de donn\u00e9es<\/b><\/a><\/h3>\n

\u00c0 la base m\u00eame de toute une architecture des data, la base de donn\u00e9es permet le stockage et la gestion avec efficacit\u00e9 et s\u00e9curit\u00e9. Les data engineers sont en charge du d\u00e9veloppement et du maintien de cette infrastructure, afin d\u2019assurer son bon fonctionnement. Ils doivent \u00eatre en mesure d\u2019identifier les besoins de l\u2019entreprise en mati\u00e8re de stockage, et de concevoir ensuite une solution adapt\u00e9e. De nombreux facteurs sont \u00e0 prendre en compte, comme la taille des donn\u00e9es (d\u2019autant plus si l\u2019on a affaire \u00e0 des big data), leur nature, les performances requises, la scalabilit\u00e9, et ainsi de suite. Il faut \u00e9galement ma\u00eetriser divers syst\u00e8mes, tels que MySQL pour un SGBD relationnel, ou MongoDB pour un SGBD NoSQL. Vous n\u2019y comprenez rien ? C\u2019est normal, et c\u2019est pourquoi il faut se tourner vers un expert de l\u2019engineering.<\/span><\/p>\n

La cr\u00e9ation de <\/b>requ\u00eates SQL<\/b><\/a><\/h3>\n

Avec un large panel de comp\u00e9tences, l\u2019engineer ma\u00eetrise g\u00e9n\u00e9ralement plusieurs langages utilis\u00e9s en informatique, notamment le SQL. Ses comp\u00e9tences se rapprochent ainsi de celles d\u2019un d\u00e9veloppeur, sur plusieurs aspects. Il sera alors en capacit\u00e9 de produire des requ\u00eates SQL, qui sont utilis\u00e9es pour interagir avec les bases de donn\u00e9es relationnelles. Une activit\u00e9 fondamentale dans le domaine du data engineering. Ces requ\u00eates sont utilis\u00e9es pour extraire des donn\u00e9es, les transformer (par exemple le regroupement, le tri, l\u2019agr\u00e9gation ou le calcul de nouvelles valeurs), les charger dans des bases \u00e0 partir de diff\u00e9rentes sources, et effectuer une analyse ad hoc. La cr\u00e9ation de requ\u00eates SQL fait ainsi partie des comp\u00e9tences essentielles d\u2019un ing\u00e9nieur de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Comment trouver un data engineer ?<\/b><\/h2>\n

Peut-\u00eatre d\u00e9sirez-vous cr\u00e9er votre propre \u00e9quipe d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la data science, mais voil\u00e0 : par o\u00f9 commencer, o\u00f9 trouver les bonnes personnes ? S\u2019il peut \u00eatre tentant d\u2019embaucher un sp\u00e9cialiste pour chaque r\u00f4le, il faut prendre le temps de comprendre tout ce que cela implique. A minima, il faudra compter quatre nouveaux employ\u00e9s, avec le salaire qui revient \u00e0 chacun d\u2019entre eux. Typiquement, une \u00e9quipe \u00e0 plein temps dans le domaine de la data science se compose des m\u00e9tiers suivants :\u00a0<\/span><\/p>\n