Décryptage du Data Engineer : Tâches, Compétences et Utilité

À l’ère où Internet façonne les affaires, les données sont devenues indispensables pour orienter les décisions. Elles permettent d’apprendre, de comprendre et de prendre les meilleures décisions pour développer une entreprise en dévoilant des informations cruciales. Pour une collecte et une gestion optimales des données, il est essentiel de faire appel à un expert. Si les data scientists et data analysts ont longtemps été sous les feux des projecteurs, ce sont maintenant les data engineers qui sont au cœur de l’action. Équipés pour surmonter divers défis, ils créent des solutions sur mesure pour chaque entreprise. Vous envisagez d’en embaucher un ? Ne vous inquiétez pas : ce n’est pas aussi complexe que cela en a l’air. Découvrez ici ce qu’est un data engineer et pourquoi votre entreprise en a besoin pour maximiser l’exploitation de vos données.

Quel est le rôle d’un data engineer ?

Collecter des données, certes, mais pour quoi faire ? Aujourd’hui, les grandes entreprises utilisent les données pour s’adapter à leurs utilisateurs et personnaliser leurs offres. Par exemple, grâce à ces données, Netflix sait quelles séries captivent et lesquelles nécessitent des améliorations, tandis que Spotify vous propose des recommandations personnalisées pour vos playlists. Les données sont omniprésentes et indispensables.

Le data engineer, ou ingénieur des données, est le pilier de cette structure. Il commence par identifier les sources de données les plus pertinentes et riches, en fonction des besoins de l’entreprise. Il crée des pipelines de données robustes pour ingérer et transférer les données vers un espace de stockage approprié. Une fois collectées, ces données sont nettoyées et structurées pour être intelligibles, avant d’être analysées, souvent par un data analyst.

Construire cette architecture est crucial pour un traitement efficace des données. À l’ère du big data, c’est-à-dire des mégadonnées, des techniques spécifiques sont nécessaires pour stocker et retranscrire correctement ces informations massives. Cela nécessite une expérience et des compétences spécialisées que seul un data engineer possède. 

TOP 7 des missions d’un data engineer

Web Scraping

Le data engineering se concentre principalement sur la collecte de données à partir de diverses sources, et le web scraping est l’une des techniques les plus couramment utilisées à cet effet. Cette méthode permet d’extraire automatiquement des informations précieuses de sites web spécifiques. Par exemple, il peut s’agir de récupérer des données sur les prix, des listes de produits, des articles de presse ou encore des statistiques simples. Les applications du web scraping sont variées et nécessitent l’expertise de professionnels. Il est également crucial de respecter les conditions d’utilisation des sites web ciblés, car certains, comme Facebook, interdisent cette pratique.

Machine Learning

Dans un contexte où l’Intelligence Artificielle (IA) occupe une place de plus en plus importante, il est essentiel de s’adapter à cette évolution. Le machine learning, un sous-domaine de l’IA, consiste à apprendre aux machines à partir de données. Ces systèmes informatiques peuvent ainsi identifier des modèles complexes, prendre des décisions et faire des prédictions basées sur ces modèles. Le data engineer joue un rôle fondamental dans ce processus. Le machine learning nécessite des données de qualité en grande quantité pour entraîner les technologies d’IA. Le data engineer est responsable de l’organisation et du traitement optimal de ces données, essentiels au succès du machine learning.

Traitement des Données

Le traitement des données englobe toutes les opérations effectuées pour nettoyer, transformer, enrichir et préparer les données pour une utilisation future. Cela inclut des activités telles que la collecte, la validation, la normalisation, la fusion, l’agrégation, la déduplication et l’enrichissement. L’objectif principal est de rendre les données cohérentes et exploitables, notamment pour le data analyst qui se chargera de leur analyse. Le data engineer facilite ce processus, préparant ainsi le terrain pour une analyse efficace. C’est un véritable travail d’équipe.

Conception de Tableaux de Bord Interactifs

Grâce à des outils comme Power BI ou Excel, les ingénieurs de données peuvent créer des tableaux de bord interactifs et des rapports visuels à partir de diverses sources de données. Bien que cette tâche soit généralement associée à l’analyse de données, elle est également une composante cruciale du génie des données. Cela commence par l’établissement de pipelines de données pour automatiser la mise à jour des rapports et des visualisations dans Power BI ou d’autres systèmes similaires, en fonction des nouvelles données disponibles. Il est important de noter que les domaines de la science des données se complètent mutuellement.

Configuration de Divers Outils

Avec une expertise informatique approfondie, les ingénieurs de données peuvent être amenés à utiliser ou à installer divers outils. Par exemple, Google Analytics 4 permet de collecter des données de sites web et d’applications pour mieux comprendre le parcours des clients et leurs interactions. De même, Google Tag Manager facilite la gestion des balises de suivi sur un site web, ce qui est utile pour les spécialistes du marketing et les analystes. Hadoop est essentiel dans le domaine du big data, facilitant le stockage et le traitement de grandes quantités de données. En outre, des services cloud tels qu’Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP) sont utilisés pour l’ETL (extraction, transformation et chargement) des données, ainsi que pour leur stockage et leur analyse à grande échelle.

Construction d’une Base de Données

Au cœur de l’architecture des données réside la base de données, indispensable pour le stockage et la gestion sécurisée des informations. Les ingénieurs de données sont chargés du développement et de la maintenance de cette infrastructure pour garantir son bon fonctionnement. Ils doivent identifier les besoins de l’entreprise en matière de stockage et concevoir une solution adaptée, en tenant compte de facteurs tels que la taille des données (surtout dans le cas du big data), leur nature, les performances requises et la scalabilité. La maîtrise de différents systèmes de gestion de bases de données (SGBD) est également nécessaire, tels que MySQL pour les bases de données relationnelles ou MongoDB pour les bases de données NoSQL. Si cela semble complexe, c’est pourquoi il est crucial de faire appel à un expert en génie des données.

Rédaction de Requêtes SQL

Avec une gamme étendue de compétences, les ingénieurs de données maîtrisent généralement plusieurs langages informatiques, notamment le SQL. Leurs compétences se rapprochent de celles des développeurs dans plusieurs aspects. Ils sont capables de rédiger des requêtes SQL pour interagir avec les bases de données relationnelles, une activité fondamentale du génie des données. Ces requêtes permettent d’extraire des données, de les transformer (par exemple, en les regroupant, les triant, les agrégeant ou en calculant de nouvelles valeurs), de les charger dans des bases à partir de différentes sources et de réaliser des analyses ad hoc. La capacité à rédiger des requêtes SQL est donc une compétence essentielle pour un ingénieur de données.

Comment trouver un data engineer ?

Vous envisagez de créer votre propre équipe de data science, mais par où commencer et comment dénicher les bons talents ? Embaucher un expert pour chaque rôle est tentant, mais il est crucial de comprendre les implications. Pour une équipe complète, vous aurez besoin d’au moins quatre nouveaux employés, chacun avec un salaire substantiel. Une équipe de data science typique comprend les rôles suivants :

• Chief Data Officer (CDO) : Supervise toutes les activités liées aux données, y compris la stratégie, la gouvernance et les initiatives de data science. Il coordonne l’équipe.
• Data Engineer : Identifie les sources de données, met en place des systèmes pour les collecter et les organise avec divers outils.
• Data Analyst : Convertit les données brutes en informations intelligibles et utiles pour l’entreprise, en fonction des besoins initiaux.
• Data Scientist : Analyse les données existantes, crée des modèles prédictifs pour aider l’entreprise à prendre des décisions éclairées.

D’autres spécialistes peuvent compléter cette équipe, comme un ingénieur en machine learning ou un ingénieur logiciel. Les grandes entreprises peuvent absorber ces coûts, mais pour les entreprises de taille moyenne ou petite, engager des freelances est souvent la meilleure option. Cela permet de constituer une équipe flexible, en faisant appel à chaque rôle selon les besoins spécifiques à un moment donné.

Conclusion

Avec des technologies de plus en plus performantes, il est essentiel de comprendre l’importance des données. En collectant, stockant et gérant efficacement les données, les entreprises peuvent évoluer et préparer l’avenir de manière optimale. Tout commence avec un data engineer, dont les compétences sont vitales pour initier ou perfectionner ce processus. ComeUp vous aide à trouver le bon expert, en assurant une sécurité et une transparence totales.