Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?
Le Data Engineer est l’architecte des données, responsable de la construction et de la maintenance des infrastructures qui permettent de collecter, stocker et traiter des volumes massifs de données. Il jette les bases sur lesquelles les Data Scientists et les analystes peuvent ensuite travailler pour extraire des informations précieuses.
Définition détaillée du Data Engineer
Le rôle de Data Engineer, ou ingénieur de données, a émergé avec l’avènement du Big Data. Alors que les entreprises commençaient à collecter des quantités de données sans précédent, le besoin de professionnels capables de gérer ces flux de données est devenu crucial. Historiquement, les tâches de gestion de données étaient souvent assurées par des développeurs logiciels ou des administrateurs de bases de données. Cependant, la complexité et le volume des données modernes ont nécessité une spécialisation, donnant naissance au métier de Data Engineer.
Le Data Engineer est un ingénieur logiciel spécialisé dans la conception, la construction et la maintenance de systèmes de traitement de données à grande échelle. Sa mission principale est de garantir que les données sont disponibles, fiables et accessibles pour les autres membres de l’équipe data, tels que les Data Scientists et les Data Analysts. Pour ce faire, il crée des ‘pipelines’ de données, qui sont des systèmes automatisés permettant de déplacer les données d’une source à une autre, tout en les transformant et en les nettoyant au passage.
Contrairement au Data Scientist qui se concentre sur l’analyse des données pour en tirer des conclusions, le Data Engineer se concentre sur l’infrastructure sous-jacente. Il s’assure que les données sont correctement stockées, que les pipelines de données sont efficaces et que l’ensemble de l’écosystème de données est robuste et évolutif. C’est un rôle fondamentalement technique, qui exige une solide compréhension des bases de données, des langages de programmation et des technologies de Big Data.
Comment un Data Engineer travaille-t-il ?
Le travail d’un Data Engineer peut être décomposé en plusieurs étapes clés. Tout d’abord, il doit comprendre les besoins de l’entreprise en matière de données. Cela implique de collaborer avec les parties prenantes pour identifier les sources de données pertinentes et définir les exigences en matière de qualité et de disponibilité des données. Une fois les besoins identifiés, le Data Engineer conçoit l’architecture de données. Cela peut inclure le choix des technologies de stockage (comme les bases de données SQL ou NoSQL, ou les data lakes), la conception des schémas de données et la mise en place des outils de traitement des données.
Ensuite, le Data Engineer construit les pipelines de données. Cette étape, souvent appelée ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform), consiste à extraire les données de leurs sources, à les transformer dans un format utilisable (par exemple, en nettoyant les données manquantes ou en les agrégeant) et à les charger dans un entrepôt de données ou un data lake. Pour construire ces pipelines, le Data Engineer utilise des outils comme Apache Spark, Apache Kafka ou des services cloud comme AWS Glue ou Google Cloud Dataflow.
Enfin, le Data Engineer est responsable de la maintenance et de l’optimisation des systèmes de données. Cela inclut la surveillance des pipelines de données pour s’assurer qu’ils fonctionnent correctement, la résolution des problèmes en cas de défaillance et l’optimisation des performances pour garantir que les données sont traitées de manière efficace. Le Data Engineer doit également veiller à la sécurité et à la gouvernance des données, en mettant en place des contrôles d’accès et en s’assurant que les données sont conformes aux réglementations en vigueur.
Quelles sont les compétences clés d’un Data Engineer ?
Un Data Engineer doit posséder un large éventail de compétences techniques. La maîtrise d’un ou plusieurs langages de programmation est essentielle, le plus souvent Python, en raison de sa polyvalence et de son riche écosystème de bibliothèques pour la manipulation de données. La connaissance de Java ou de Scala est également un atout, en particulier pour travailler avec des technologies Big Data comme Apache Spark. Une solide compréhension des bases de données est indispensable, qu’il s’agisse de bases de données relationnelles (SQL) comme PostgreSQL ou MySQL, ou de bases de données NoSQL comme MongoDB ou Cassandra. L’expérience des entrepôts de données (Data Warehouses) comme Snowflake, BigQuery ou Redshift est également très recherchée.
En plus de ces compétences fondamentales, le Data Engineer doit maîtriser les outils de l’écosystème Big Data. La connaissance d’Apache Spark pour le traitement de données distribué, d’Apache Kafka pour le streaming de données en temps réel, et d’Apache Airflow pour l’orchestration de workflows est souvent requise. De plus, une bonne connaissance des plateformes cloud comme Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure est devenue indispensable, car de nombreuses entreprises hébergent leurs infrastructures de données dans le cloud. Enfin, des compétences en matière de conteneurisation avec Docker et d’orchestration de conteneurs avec Kubernetes sont de plus en plus demandées.
Quelle est la différence entre un Data Engineer et un Data Scientist ?
Bien que les rôles de Data Engineer et de Data Scientist soient souvent confondus, ils sont en réalité très différents et complémentaires. Le Data Engineer est l’architecte qui construit et entretient les routes, tandis que le Data Scientist est le conducteur qui utilise ces routes pour explorer et atteindre une destination. En d’autres termes, le Data Engineer prépare les données pour que le Data Scientist puisse les analyser.
Le Data Engineer se concentre sur l’infrastructure, la tuyauterie et la logistique des données. Ses principales préoccupations sont la collecte, le stockage, la transformation et la livraison des données. Il s’assure que les données sont propres, fiables et prêtes à être utilisées. Le Data Scientist, quant à lui, se concentre sur l’analyse des données pour en extraire des informations et des connaissances. Il utilise des techniques statistiques, des algorithmes de machine learning et des outils de visualisation pour répondre à des questions commerciales complexes et prédire les tendances futures. Pour en savoir plus sur le métier de Data Scientist, vous pouvez consulter notre glossaire.
Applications concrètes
Les Data Engineers sont essentiels dans de nombreux secteurs. Dans le commerce électronique, ils construisent des systèmes qui suivent le comportement des clients en temps réel, ce qui permet de personnaliser les recommandations de produits et d’optimiser les campagnes marketing. Dans la finance, ils développent des pipelines de données pour analyser les transactions financières et détecter les fraudes. Dans le secteur de la santé, ils créent des plateformes pour stocker et analyser les données des patients, ce qui aide les médecins à prendre de meilleures décisions et à faire avancer la recherche médicale. Les entreprises de streaming comme Netflix ou Spotify s’appuient sur des Data Engineers pour gérer les énormes quantités de données générées par leurs utilisateurs et pour alimenter leurs systèmes de recommandation. Pour découvrir comment vous pouvez devenir un expert de la data, explorez nos formations en bootcamp.
Le Data Engineer et les métiers de la Data
Le rôle de Data Engineer est un excellent point de départ pour une carrière dans la data. Avec l’expérience, un Data Engineer peut évoluer vers des postes de Lead Data Engineer, d’Architecte de données ou de Manager d’équipe data. Certains Data Engineers choisissent également de se spécialiser dans des domaines spécifiques, comme le Machine Learning Engineering, qui se situe à l’intersection du Data Engineering et du Machine Learning. D’autres peuvent se tourner vers des rôles de Data Product Manager, où ils sont responsables de la stratégie et de la feuille de route des produits de données. Pour en savoir plus sur les carrières dans la data, lisez nos articles de blog.
Pour plus d’informations sur le Data Engineering, vous pouvez consulter la page Wikipedia sur le sujet ou la documentation de AWS sur le Big Data.