Le rôle crucial du Data Engineering dans l’ère du Big Data

Le terme de « Big Data » ou « données massives » est un terme apparu dans les années 2010. Il est lié au développement d’Internet, des nouvelles technologies et des réseaux sociaux générant une quantité de plus en plus en plus importante de données : textes, photos, vidéos, etc. L’exploitation de ces données est devenue essentielle pour les organisations dans tous les domaines (stratégie d’entreprise, innovation, analyse des coûts, marketing, etc.). D’où le rôle crucial du Data Engineering qui vise à sélectionner, organiser et structurer des données pour en permettre le traitement.

Data Engineering : son rôle dans le processus du Big Data

Sans le Data Engineering, les organisations risquent d’être submergées par une quantité de données sans signification. Cette discipline vise donc à rendre les données accessibles et exploitables par les différents professionnels de la donnée dont les Data Scientists et les Business Analysts.

Titulaire d’un mastère Big Data, le Data Engineer assure la mise en place et la gestion de l’infrastructure des données dans un projet data. Voici ses principales missions :

• Collecter des données à partir de différentes sources comme les applications en ligne, les bases de données, les réseaux sociaux et les appareils connectés.
• Stocker les données. Cette tâche consiste à choisir le meilleur endroit de stockage des données en fonction de différents facteurs : volume, vitesse, croissance, accessibilité. Le stockage s’effectue dans un Data Warehouse (entrepôt de données) ou un Data Lake (lac de données).
• Traiter des données. Cette tâche nécessite d’utiliser des outils d’analyse pour obtenir des informations pertinentes à partir des données collectées.
• Mettre en place des systèmes de gestion pour assurer la qualité et la fiabilité des données. Le Data Engineer « nettoie » les données en doublon, erronées ou obsolètes. Il en uniformise le format pour les rendre facilement lisibles par les outils de l’entreprise.
• Utiliser des outils de visualisation pour présenter les informations de manière intelligible (par exemple des tableaux de bord).
• Développer des applications visant à automatiser la collecte, le stockage et l’analyse de données.
• Travailler en lien avec d’autres professionnels de l’entreprise pour répondre à leurs besoins (développement de produits, marketing, équipes informatiques…).
• S’assurer du respect des réglementations (RGPD, loi informatique et liberté) comme l’anonymisation des données et la gestion du cycle de vie des données.

Les compétences requises en matière de Data Engineering

Pour mettre à disposition des données exploitables en Data Science (KPIs, tableaux de bord, modèles prédictifs, etc.), l’ingénieur de données conçoit, construit et assure la maintenance de pipelines. Ces derniers permettent de collecter des informations issues de différentes sources puis de les stocker dans un espace unique. Les principaux modèles de pipelines data sont :

• l’ETL (extraire, transformer et charger). Il s’agit du modèle le plus ancien.
• le Cloud dont le grand avantage est de se passer d’infrastructures physiques en matière de stockage de données.
• l’ELT (Extract Load Transform) qui permet l’intégration de données en continu.

Le Data Engineer peut également s’orienter vers l’intelligence artificielle qui permet d’utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique. Il est alors appelé Machine Learning Engineer.

Par ailleurs, pour devenir ingénieur de données, il est indispensable de posséder certaines compétences. Il s’agit de la maîtrise :

• De langages de programmation comme Python, Java, C++ sur lesquels se basent les technologies d’analyse de données.
• De langages de développement IA.
• Des plateformes Cloud (Cloud Computing) comme Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform et Microsoft Azure.
• De l’exploration de données par la mise en production d’algorithmes de Machine Learning.
• De la gestion de bases de données SQL.
• Des environnements et de la mise en production.
• Du Big Data. Il est en particulier utile d’être formé à Spark et Scala pour mettre en place des ETL robustes.

La technologie évoluant sans cesse, il est aussi nécessaire de connaître les grandes tendances du métier de Data Engineer comme :

• l’exploitation de plus en plus répandue des technologies Cloud dont les solutions SaaS ;
• un rôle accru dans la surveillance des pipelines de données avec moins de tâches de codage.

Pourquoi et comment devenir Data Engineer ?

Des compétences recherchées par les entreprises

La multiplication des données que doivent gérer les entreprises rend le métier d’ingénieur de données essentiel. Par exemple, fin avril 2024, près de 500 postes étaient proposés sur le site de l’Apec, la plupart en CDI. La rareté des profils compétents explique également un niveau de rémunération attractif avec un salaire de base compris entre 42 000 € et 55 000 € par an selon Glassdoor. Certains ingénieurs expérimentés peuvent même espérer percevoir un salaire plus élevé, jusqu’à 64 000 €.

Quelle formation pour devenir Data Engineer ?

Le métier de Data Enginer est souvent accessible à des professionnels ayant quelques années d’expérience dans le domaine de la Data. Les personnes ayant des compétences transversales séduisent particulièrement les recruteurs. Il est ainsi possible de commencer une carrière comme Data Scientist junior dans une entreprise avant de s’orienter vers des compétences plus techniques. Les développeurs peuvent également faire valoir leur expérience pour briguer des fonctions dans le Big Data.

Vous pouvez monter en compétence en réalisant des projets d’infrastructure Data en open source. Vous vous constituez ainsi un portfolio intéressant en construisant des Data Lake ou des pipelines ETL par exemple.

De même, il existe des formations de niveau bac + 5 dédiées à la Data Engineering : masters ou diplômes d’ingénieur en informatique ou en mathématiques, Msc. Chez Webitech, nous proposons le mastère Big Data et Intelligence Artificielle, une certification professionnelle enregistrée au RNCP. Avec notre formation en 2 ans, vous acquérez les compétences techniques, le savoir-faire et le savoir-être pour entrer rapidement dans ce domaine.   

Les métiers du Data Engineering sont promis à un bel avenir dans l’ère du Big Data. Acteur essentiel du processus de traitement de données, le Data Engineer est aujourd’hui un profil très recherché par les entreprises. Se former à ce métier vous offre des perspectives intéressantes en termes de fonctions et de rémunération. Si vous aussi, vous êtes tenté par un métier dans le Big Data, venez nous rencontrer sur notre campus de Paris lors de notre prochaine journée portes ouvertes !