L’ingénierie des données, ou Data Engineering, est la pratique qui consiste à concevoir et à construire des systèmes de collecte, de stockage et d’analyse de données à grande échelle. Alors que les entreprises ont la capacité de collecter des quantités massives de données, elles ont besoin des bonnes personnes et de la bonne technologie pour s’assurer qu’elles sont dans un état d’exploitabilité maximal lorsqu’elles parviennent aux data scientists et analystes. Le garant de cette exploitabilité, c’est le Data Engineering ou ingénierie des données ! Explications.
Le Data Engineering, ou ingénierie des données, est une discipline centrée sur la conception, la mise en œuvre et la gestion des architectures de données. La finalité ? Répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise en matière d’analyse et de traitement de l’information. Les ingénieurs en données sont chargés de créer des pipelines robustes et efficaces, intégrant des processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données. Pour ce faire, ils collaborent étroitement avec les data scientists et les analystes pour s’assurer que les données sont pertinentes, accessibles et exploitables.
Le Data Engineering englobe non seulement la gestion des bases de données, le stockage distribué, la gestion des flux de données en temps réel et l’optimisation des performances. Sa mission essentielle consiste à garantir une infrastructure solide et évolutive, fondement incontournable du développement d’une vraie culture data au sein d’une entreprise.
Que font les ingénieurs des données ?
Derrière l’ingénierie des données, on trouve les Data Engineers qui sont chargés de concevoir, mettre en œuvre et maintenir les infrastructures nécessaires à la gestion efficace des données au sein d’une entreprise. La gestion de la qualité des données, l’indexation, la partitionnement et la réplication font partie de leurs prérogatives. Ils implémentent des systèmes de surveillance et de gestion des erreurs, tout en collaborant avec les équipes data science afin de concevoir des modèles de données permettant de tenir les objectifs de l’entreprise.
Les bénéfices du Data Engineering
Au sein de votre entreprise, vous avez tout intérêt à intégrer le Data Engineering dans votre stratégie data. Vous en tirerez quatre principaux avantages.
Optimisation de la gestion du cycle de vie des données
Le Data Engineering assure l’Extraction, la Transformation, et le Chargement (ETL) des données, facilitant ainsi la consolidation depuis diverses sources vers des entrepôts centralisés.
Une scalabilité maximale
Grâce à l’utilisation de technologies comme Hadoop et Spark, la pratique du Data Engineering offre une scalabilité horizontale, permettant aux entreprises de traiter efficacement des volumes massifs de données en temps réel.
Amélioration de la qualité des données
Les pipelines ETL (Extraction, Transformation, Load) intègrent nativement des processus de nettoyage, de normalisation, et de validation des données et renforce d’autant la fiabilité des analyses.
Accès au meilleur de l’innovation
En permettant l’intégration fluide de nouvelles technologies telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, le Data Engineering favorise l’innovation, stimulant ainsi la création de solutions analytiques avancées pour des prises de décision éclairées.
Quelles sont les différences entre Data Engineering et Data Science ?
Loin d’être opposées, Data Science et Data Engineering sont des disciplines complémentaires. Le Data Engineering se concentre sur la conception, le déploiement et la gestion des infrastructures de données. Ce faisant, il est un acteur clé de la qualité et de la fiabilité des données.
De son côté, la Data Science se focalise davantage sur l’analyse avancée des données. Pour cela, les équipes Data Science exploitent différentes techniques statistiques, des algorithmes d’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle pour extraire des insights et créer des modèles prédictifs.
Si le Data Engineering construit les fondations, la Data Science explore ces données pour générer des connaissances significatives et des prévisions. Quand le premier contribue à bâtir votre stratégie Data au long cours, le second se charge de la mettre en œuvre et de l’appliquer durablement.
