Data engineer : il prépare le traitement des données Big Data

Métier data engineer

Le Data Engineer est le premier maillon dans le traitement des données pour une entreprise. La demande des Data Engineer est en forte hausse et les entreprises ont besoin d’une infrastructure informatique puissante afin de stocker et analyser les données qu’elle récolte.

Ce professionnel de la donnée prépare toute la structure Big Data pour l’exécution de traitement. Il va travailler sur de gros volumes de données à partir de diverses sources. La finalité de son travail est de mettre en place des traitements décisionnels qui permettent d’établir des rapports automatisés et périodiques et si besoin des visualisations à la demande.

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Descriptif du métier

Le data Engineer développe et organise de gros volumes de données pour les mettre à disposition des équipes de son entreprise. En gros, il développe l’infrastructure qui entoure l’exploitation de la Data. Il coordonne la mise en place de l’architecture Big Data et en assure la maintenance au long terme.

C’est un développeur qui programme, design et met en place une structure qui sera capable d’extraire et de transformer après analyses les données de l’entreprise. Il va gérer sa maintenance et faire en sorte que les données soient accessibles à tout le monde. Il est capable d’automatiser des algorithmes  de récupération, de découverte et de modèles de prédictions de données.

L’ingénieur de données peut être amené à collaborer avec l’équipe de développement. Il est en relation direct avec le Data Scientist, le Data Analyst ou le data miner puisqu’il leur prépare le terrain en exploitation de données.

Missions

Le Data Engineer est en charge de la création, du développement et de la maintenance des outils et de l’infrastructure adéquat à l’analyse des données. Le travail du Data Engineer est de créer une solution qui va permettre un traitement de volumes importants de données tout en garantissant la sécurité de celles-ci.

Il veille à ce que les données soient claires pour que les Data Analysts et les Datas Scientists puissent faire leur travail par la suite. Il gère toutes les équipes dans chaque étape du traitement de données.

Il assure la mise à jour permanente sur les langages et technologies et partage ses connaissances pour aider dans l’avancement des projets. Il est un des premiers contributeurs à l’évolution des pratiques dans son domaine en restant actif sur les réseaux de veille.

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La boîte à outils du data engineer

Les ingénieurs en données utilisent des outils spécialisées pour travailler avec les données. Chaque système présente des défis techniques spécifiques. Ils doivent tenir compte de la façon dont les données sont modélisées, stockées, sécurisées et encodées. Ils doivent également comprendre les moyens les plus efficaces d’accéder aux données et de les manipuler.

L’ingénierie des données considère le processus de bout en bout comme des « pipelines de données ». Chaque pipeline a une ou plusieurs sources et une ou plusieurs destinations. Dans le pipeline, les données peuvent subir plusieurs étapes de transformation, de validation, d’enrichissement, de résumé ou autres. Les ingénieurs en données créent ces pipelines à l’aide de diverses technologies telles que (source : dremio.com)

  • Les outils ETL (Extract Transform Load) : l’ETL est une catégorie de technologies qui permettent de déplacer les données entre les systèmes. Ces outils permettent d’accéder à des données provenant de nombreuses technologies différentes. Ils appliquent ensuite des règles pour « transformer » et nettoyer les données afin qu’elles soient prêtes pour l’analyse.Par exemple, un processus ETL peut extraire le code postal d’un champ d’adresse et stocker cette valeur dans un nouveau champ afin que l’analyse puisse être facilement effectuée au niveau du code postal. Enfin, les données sont chargées dans un système de destination pour être analysées. Parmi les produits ETL, on peut citer Informatica et SAP Data Services.
  • SQL : Bien connu des développeurs web, SQL (Structured Query Language) est le langage standard pour l’interrogation de bases de données relationnelles. Ils utilisent SQL pour effectuer des tâches ETL au sein d’une base de données relationnelle. SQL est particulièrement utile lorsque la source et la destination des données sont du même type de base de données. SQL est très populaire et bien compris par de nombreuses personnes et est supporté par de nombreux outils.
  • Python : Python est un langage de programmation à usage général. Il est devenu un outil populaire pour effectuer des tâches ETL grâce à sa facilité d’utilisation et à ses bibliothèques étendues pour accéder aux bases de données et aux technologies de stockage. Grâce à sa grande capacité de configuration, Python peut être utilisé à la place des outils ETL. De nombreux ingénieurs de données utilisent Python au lieu d’un outil ETL car il est plus flexible et plus puissant pour ces tâches.
  • Spark & Hadoop : Spark et Hadoop travaillent avec de grands ensembles de données sur des grappes d’ordinateurs. Ils facilitent l’utilisation de la puissance de nombreux ordinateurs travaillant ensemble pour effectuer un travail sur les données. Cette capacité est particulièrement importante lorsque les données sont trop volumineuses pour être stockées sur un seul ordinateur. Aujourd’hui, Spark et Hadoop ne sont pas aussi faciles à utiliser que Python, et il y a beaucoup plus de personnes qui connaissent et utilisent Python.
  • HDFS & Amazon S3 : l’ingénierie des données utilise HDFS ou Amazon S3 pour stocker les données pendant leur traitement. HDFS et Amazon S3 sont des systèmes de fichiers spécialisés qui peuvent stocker une quantité de données essentiellement illimitée, ce qui les rend utiles pour les tâches de science des données. Ils sont également peu coûteux, ce qui est important car le traitement génère de grands volumes de données. Enfin, ces systèmes de stockage de données sont intégrés dans les environnements où les données seront traitées. Cela rend la gestion des systèmes de données beaucoup plus facile.

data engineer salaire

Quels outils pour le data manager ? [source unsplash]

De nouvelles technologies de données apparaissent régulièrement, apportant souvent des améliorations significatives en termes de performance, de sécurité ou autres, qui permettent aux data engineer de mieux faire leur travail.

Nombre de ces outils sont sous licence de logiciels libres. Les projets à source ouverte permettent aux équipes de toutes les entreprises de collaborer facilement sur des projets logiciels et d’utiliser ces projets sans aucune obligation commerciale.

Compétences demandées : data engineer

L’ingénieur de données maîtrise les langages code (java, Python …), les systèmes d’exploitation et les solutions de bases de données. Il est expert en stockage et extraction de données, en technologie du Big Data et il est bilingue. Il est curieux et comprend les enjeux du Data dans son entreprise.

Il met en place des veilles sur les nouvelles technologies qui se réfèrent au Big Data et aux diverses solutions matérielles de stockages de données, mais aussi aux technologies de structuration et d’infrastructure des données.

Ses qualités sont nombreuses puisqu’il doit être capable d’être rigoureux, réactif, organisé et avoir un bel esprit d’équipe. Il fera force de proposition, d’esprit d’analyse et de synthèse, aura un excellent relationnel.

Un data engineer peur aussi gérer les applications, automatiser les déploiements, installer les différents contrôleurs. Savoir écouter les propositions des différentes équipes avec lesquelles il travaille et trouver des solutions viables dans l’intérêt du système et de l’entreprise.

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Salaires & Formations

Le Data Engineer peut, après avoir décroché son bac scientifique, suivre une formation supérieure en école d’ingénieur, en école d’informatique ou un master spécialisé en Data Science et IA. Il doit justifier d’une expérience et de compétences requises dans le métier soit par un stage soit par un cursus en alternance, il s’agit d’un métier qui demande une solide expérience.

Il est possible de suivre des formations spécialisées pour devenir ingénieur de données. De nombreux ingénieurs en informatique s’orientent vers cette voie et ce sont des recrues très demandées par les entreprises de par leurs expériences du domaine.

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Il peut prétendre à un salaire, pour un data engineer junior, entre 3000 euros et 3500 par mois. Un consultant senior aura une rémunération de 6000 euros par mois.  S’il le souhaite et qu’il en a les compétences, l’ingénieur de données peut devenir Data Scientist ou Chief Data Officer selon l’entreprise dans laquelle il officie.

On vous laisse avec une petite interview d’Elise, data engineer à la Société générale.

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