En quoi consistent le data engineering et le big data ?
À l’heure actuelle, le monde du numérique regorge d’un volume gigantesque de données. Pour permettre aux entreprises d’explorer ces informations et de les utiliser au quotidien, deux concepts sont essentiels à comprendre : le big data et le data engineering. Dans cet article, DSP vous propose de revenir sur les définitions et les rôles du big data et du data engineering, ainsi que sur toutes les compétences requises pour exceller en tant que professionnel dans ce domaine.
Comment définir les concepts de big data et data engineering ?
Le big data fait référence aux données en elles-mêmes. Il peut, en quelque sorte, être défini comme la thématique dans laquelle s’inscrit le data engineering. Ce dernier regroupe, quant à lui, les outils et les techniques utilisés pour gérer lesdites données. Bien que intrinsèquement liés, ces deux concepts présentent des différences importantes à connaître. La DSP fait le point avec vous dans la suite de cet article.
Définition de big data
Le big data (ou volumes massifs de données) représente une quantité très importante de données, en provenance de différentes sources, comme les réseaux sociaux, les capteurs IoT (Internet des objets) ou les systèmes d’entreprises, par exemple. Celles-ci sont parfois tellement conséquentes et complexes qu’elles ne peuvent être traitées à l’aide de méthodes traditionnelles. Le big data est caractérisé par 5V (Volume, Vitesse, Variété, Véracité et Valeur) importants à connaître pour bien comprendre le concept et parvenir à exploiter et transformer ces données en avantages compétitifs pour les entreprises.
Définition de data engineering
Le data engineering désigne le processus qui englobe la création, l’optimisation et la maintenance des systèmes dédiés à la collecte, au stockage et au traitement de gros volumes de données (big data). Les data engineers (ingénieurs de données) sont des professionnels chargés de créer des infrastructures de données sécurisées à destination des utilisateurs finaux (data analyst ou data scientist). Une infrastructure se définit comme l’ensemble de logiciels, réseaux ou outils qui permettent aux organisations de collecter, stocker et exploiter leurs données de manière efficace. En d’autres termes, grâce à divers outils et technologies, le rôle du data engineer est de rendre les données du big data accessibles aux utilisateurs qui en ont besoin au quotidien.
Bon à savoir : le data engineering (ingénierie de données) est aussi un élément essentiel à prendre en considération dans le cadre du machine learning et de l’IA. La qualité des données utilisées dans le cadre d’un entraînement d’intelligence artificielle est, en effet, une condition primordiale pour assurer son bon fonctionnement.
À quoi servent les big data et le data engineering ?
L’objectif principal du big data est de proposer une solution pour permettre aux utilisateurs d’accéder à des bases de données géantes, afin d’en extraire des informations précieuses. Ce concept permet, entre autres, d’identifier de nouvelles tendances ou modèles à exploiter par une entreprise.
Le big data peut aussi être utilisé pour aider les entreprises à prendre des décisions importantes et à améliorer l’expérience client, notamment grâce à une analyse pointue des informations mises à leur disposition. Enfin, les volumes massifs de données sont aussi d’une aide précieuse pour limiter les risques de fraude ou de panne. Elles permettent de prendre des mesures préventives contre les éventuels problèmes de sécurité qui peuvent survenir au sein d’une organisation.
Les objectifs principaux du data engineering reposent principalement sur la collecte, le lissage, la préparation et le contrôle de la qualité de données, puis sur la mise à disposition de ces dernières aux utilisateurs finaux. Un data engineer (data ingénieur) est aussi chargé de construire et assurer la maintenance des infrastructures de données, ainsi que leur optimisation pour favoriser l’accès aux données.
Quelles sont les compétences requises pour travailler en tant que data engineer ?
Devenir data engineer, ou travailler dans les métiers de la donnée, implique de disposer de certaines compétences essentielles pour permettre aux candidats de mener à bien leurs missions. Par exemple, être à l’aise avec les mathématiques est un premier aspect essentiel à prendre en considération avant d’envisager de suivre une formation dans le data engineering. En effet, la compréhension de certains concepts utilisés dans le monde de des données (analyses statistiques, création de modèles prédictifs, etc.) est primordiale pour mieux collaborer avec les data scientists ou les data analysts au quotidien.
Un data engineer doit également être parfaitement à l’aise avec la programmation informatique et les différents langages utilisés dans ce domaine, comme Python ou SQL. Il s’agit d’ailleurs de l’une de ses compétences phares, qu’il est amené à mettre en application pour développer des solutions technologiques adaptées à la gestion et au traitement des données.
La maîtrise des environnements web, comme Hadoop ou Spark, et la modélisation de données sont aussi des dimensions importantes à prendre en considération dans le métier de data engineer. Enfin, même s’il n’est pas nécessaire de posséder des compétences avancées dans ce domaine, il est toutefois très important de se familiariser avec l’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning.
