Tous les métiers en Data Science

Qu’est-ce que le Data Engineering ?

La Data Science permet de prendre des décisions managériales et marketing basées sur l’analyse des données. Cependant, pour que les Data Scientists puissent délivrer des recommandations actionnables, encore faut-il qu’ils puissent travailler sur un support de données pertinentes, nettoyées et actualisées. Le Data Engineer (ou ingénieur de données) est le premier maillon de la chaîne du traitement des données. Il conçoit, développe, construit et maintient le data warehouse, l’entrepôt de données dans lequel l’équipe de Data Science va trouver la matière indispensable à une analyse de qualité.

Qu’est-ce que le Data Engineering ?
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Qu’est-ce que le Data Engineering ?

L’explosion du volume de données (big data) a incité les entreprises à recruter des équipes spécialisées dans le traitement et l’analyse de la big data.

En effet, les données sont une "matière première". Mais, pour qu'une entreprise puisse les exploiter dans la prise de décision ou à des fins opérationnelles, il faut être capable de les traduire en informations utiles.

Le Data Scientist analyse les données en profondeur, construit des modèles prédictifs et communique ses résultats auprès des parties prenantes de l’entreprise. La donnée devient ainsi un instrument contextualisé au service de la prise de décision.

Mais avant de rendre la donnée intelligible, il faut commencer par la rendre exploitable : c'est là qu'intervient le Data Engineering. Cet ingénieur intervient donc en amont des services du Data Scientist, pour construire les fondations indispensables à une analyse intelligente de la donnée.

Le rôle du Data Engineer au sein d'une entreprise est de concevoir des plateformes (entrepôts de données) pour faciliter le  traitement de volumes de données importants. Il s’assure que les pipelines de données soient suffisamment clairs et sécurisés pour que les data analysts et les Data Scientists puissent les analyser dans les meilleures conditions.

Dans le cycle de la donnée, le Data Engineering couvre les deux premières étapes : collecte et stockage. Les Data Scientists prennent ensuite le relais pour analyser la data et la traduire en recommandations business pour leur entreprise. Une fois les modèles entraînés, le Data Engineer intervient à nouveau pour les remettre en production. À ce stade, son rôle consiste à s’assurer que le data product fonctionne correctement en back-end.

Les missions du Data Engineer

La mission principale du Data Engineer consiste à concevoir des outils et des solutions permettant le traitement de larges jeux de données.

Pour que les Data Scientists puissent faire leur travail dans de bonnes conditions, les Data Engineers se chargent de concevoir et de construire des systèmes appelés data warehouses (entrepôts de données).

Le but de ces entrepôts est de recueillir de gros volumes de données issues de différentes sources et de les rendre exploitables pour les analystes.

Concrètement, le fonctionnement du data warehouse est basé sur le processus ETL (Extract, Transform, Load). C’est ainsi que la plupart des pipelines de données sont construits et structurés. La donnée est d’abord extraite des différentes applications. Ensuite, la donnée brute est transformée en donnée exploitable pour l’analyse. Enfin, elle est chargée en vue de son utilisation future.

En résumé, le travail de l’ingénieur de données consiste à maintenir les ensembles de données actualisés, documentés et de la meilleure qualité possible.

Data Engineer VS Data Scientist

Ces deux métiers sont complémentaires et interviennent à deux moments différents sur la chaîne du big data.

Le Data Scientist analyse et exploite les données pour en tirer des enseignements utiles à la prise de décision.  Il est la courroie de transmission entre la data et ses implications business pour l’infrastructure pour laquelle il travaille.

Le Data Engineer a davantage un profil de technicien des données. Son métier consiste à agir en amont pour préparer le terrain. Il développe, teste, construit et maintient les architectures data. Son objectif est d’améliorer la fiabilité, l’efficience et la qualité des données.

Par exemple, dans le cadre d’un produit de prévision météo, le Data Engineer s’assure du bon fonctionnement du data product. En revanche, il n’est pas responsable de la précision de la prédiction. C’est le rôle du Data Scientist. Il n’intervient pas non plus dans l’analyse des prédictions, qui est l’apanage du data analyst.

Les compétences de l’ingénieur data

Le métier de Data Engineer (ou ingénieur de données) exige un socle de compétences assez large :

Par ailleurs, le rôle de l’ingénieur des données réclame aussi des soft skills, notamment la capacité à travailler en équipe. En effet, il est souvent le premier maillon d’une équipe data composée aussi de data analysts et de Data Scientists.

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