Définition Data Engineer

Le travail de la data est un mécanisme à multiples visages, destiné à un certain nombre de métiers dont le rôle et les missions ne se ressemblent pas. La data engineering est une des activités phares dans ce domaine. Tout comme dans d’autres secteurs très techniques comme le BTP ou l’astronomie, on donne au data engineer aussi bien un rôle de bâtisseur que de gérant de système de traitement de bases données à échelle galactique ! 

Les recrutements pour le poste de data engineer débutant ou senior ne cessent de remplir les annonces. Mais il s’agit encore d’un métier dont la portée et les caractéristiques restent mystérieuses pour bon nombre de personnes. Quelles sont ses missions ? Comment le différencier du data architect ou du data scientist ? Comment devenir data engineer ? Voici un essai de réponses à ces questions et d’autres.

Data engineering définition : en quoi ça consiste ?

La data engineering est une ingénierie logicielle orientée données. Elle consiste en la construction et l’amélioration de structures ou systèmes informatiques permettant de collecter et d’utiliser des données de toute sorte. C’est en quelque sorte le processus de transformation de grandes quantités d’informations en données utiles, prêtes pour une analyse approfondie. C’est l’ingénieur de données ou data engineer qui en a la charge.

Quel est le rôle du data engineer ?

Face à l’essor fulgurant de la Big data, le principal rôle du data engineer ou ingénieur de données est de concevoir et de tester une solution de stockage de données massives, laquelle sera aussi accessible aux différents métiers data. Il a en outre pour fonctions de gérer et de garantir la bonne marche du système qu’il a créé.

Les missions et activités du data engineer

On lui attribue un certain nombre de missions, dont principalement :

  • La conception, la mise en œuvre, la vérification puis la maintenance des logiciels de traitement ;
  • La réalisation d’une architecture de données pour la collecte, le traitement et le nettoyage de la data ; 
  • La construction de pipelines de données ;
  • Les travaux de contrôle qualité des données : croisement, correction, validation, etc ;
  • Le développement de la solution data adéquate à chaque cas d’usage data (pour chaque unité métiers) ;
  • L’extraction et le transfert d’éléments d’une base de données à une autre ;
  • L’enquête et l’exploration de nouvelles techniques d’acquisition et de formatage de données…

L’ingénieur data devra collaborer étroitement avec les autres métiers de données, comme le data architect, le data scientist et le data analyst.

Les outils du data engineer

Dans le cadre de ses missions, l’ingénieur des données dispose d’un large panel d’outils de data engineering, accessoirement pour gagner du temps. La typologie de ces moyens logiciels correspond d’abord aux principales étapes de la data engineering :

  • La récolte des données 

Il existe une longue suite d’outils de collecte, à commencer par Python. On peut également créer des pipelines avec des API, du web scraping, des outils d’extraction de données en streaming (Apache Kafka…), ainsi de suite.

  • Le stockage de la data

Le monde de la data propose aussi de larges possibilités : les data lakes pour les données brutes et non structurées, les data warehouses pour les données structurées, les bases de données relationnelles, et tant d’autres.

  • La mise en production des solutions

Pour le développement et le déploiement d’un environnement d’exécution des applications, les ingénieurs data disposent des conteneurs comme Docker et de nombreux outils DataOps pour une gestion, une lecture et une interprétation plus rapides des données.

Pour gagner davantage de temps dans leur travail, le data engineer dispose d’autres outils, notamment pour l’automatisation des flux dans la création de pipelines de données. On peut mentionner Luigi, Apache Airflow ou encore NiFi pour les données en temps réel…

Data engineer : ses particularités face aux autres métiers data

Le data engineer est un des métiers data les plus récents. On lui attribue souvent à tort ou à raison des similitudes avec des fonctions comme celles du data architect, le data analyst ou encore le data scientist.

Data engineer vs data architect : différences

Tout en visualisant les enjeux métiers, le data architect s’occupe de la conception des systèmes d’information liés à la data (outils et fonctionnalités) à partir desquels le data engineer construit toute l’architecture logicielle de gestion Big data.

Data scientist et data engineer : leurs relations

Après une dernière vérification des données, le data scientist prend le relais du data engineer dans la modélisation de différentes architectures (data warehouses, etc), en utilisant différents langages de programmation entre autres outils.

Data engineer et data analyst : des différences au niveau technique

Le data analyst est comme son nom l’indique : le penseur, mais aussi le communicateur de l’équipe data. Il se charge de collecter, d’interpréter et de créer de la valeur à partir des données issues de la data engineering et de la data science. Ses compétences s’éloignent donc de celles d’un ingénieur logiciel ou informatique.

Comment devenir data engineer ?

Le titre est assez clair : ingénieur de données. Il s’agit principalement d’un métier informatique hautement technique, à la différence du data analyst qui doit surtout avoir la maîtrise de la statistique. Pour en devenir un, il faut ainsi réunir un certain panel de connaissances et de compétences, et justifier d’un certain parcours de formation.

Data engineer : profil à avoir pour postuler

La liste de compétences requises est assez longue compte tenu des missions assignées :

  • Conception et mise en place d’applications pour un usage à grande échelle
  • Maîtrise des architectures de database pour la construction de plateformes ou d’entrepôts de données
  • Connaissances et maîtrise des ETL
  • Connaissances et maîtrise de la modélisation  
  • Compétences avérées en développement informatique 
  • Maîtrise des outils du big data ou de data analytics comme Hadoop, Hbase, Hive, etc ;
  • Maîtrise des langages R, SAS, Python, C/C++, Ruby Perl, Java et MatLab…
  • Maîtrise des programmes et langages de solution database comme SQL, Cassandra…
  • Connaissances approfondis et maîtrise des outils de machine learning

Le data engineer doit être capable d’utiliser de nombreux programmes, divers langages de script, etc, en considérant leurs différences et leurs avantages individuels.

Formations pour data engineer : quelles sont les possibilités ?

Les offres de formation aux métiers de la data permettent largement de s’offrir le profil d’un data engineer débutant. Des formats spécifiques comme les formations accélérées en data engineering ou les bootcamps data full stack de Datarockstars permettent aussi d’améliorer les acquis et d’ouvrir à des postes d’expertise ou en data office.

Vous souhaitez vous former au Big Data ? Retrouvez les formations Data Full Stack et Data Analyst qui vous forment aux métiers de Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et AI Scientist.

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