Le data engineering dans vos projets

Qu’est-ce que l’engineering de data ?

Origine

Il est acrobatique de dater précisément l’apparition du terme d’Engineering Data. Dans les années 1980, le terme “information engineering” est utilisé pour désigner la composition des bases de données, en comprenant l'ingénierie logicielle dans l'analyse des données. Pourtant ce terme n’a été popularisé en 2011, bien après l’essor d’Internet dans les années 1990 et l’apparition du Big Data. En effet, les géantes entreprises Data Driven qui se basent sur l'analyse des données à leur disposition pour prendre des décisions et orienter leur évolution ont ressenti la nécessité de créer des outils pour faire valoir et structurer ces informations.

Définition

L’Engineering Data ou l’Ingénierie des données est une discipline qui vise à ordonner, agencer et échantillonner les données de manière à concéder un traitement approprié. L’Engineering Data est un accompagnement significatif à la science des données, les deux disciplines étant autrefois fusionnées. Ainsi, le but de l'ingénierie des données est de sélectionner, trier et organiser les données de sorte à authentifier leur condition et leur pertinence.

Le rôle de l’Engineering Data

Comment cela fonctionne-t-il ?

Avec la prise de conscience de la valeur dont elle disposait à travers leur data, les entreprises ont recruté beaucoup de Data Scientists. Aujourd’hui, le besoin des entreprises a changé : Il ne suffit pas de garder les preuves de concept et de ne pas les appliquer. Il est alors nécessaire que le Data Engineer rende le travail utilisable du Data Scientist à l’échelle de la société, en réfléchissant à la résolution de problématiques liées au nombre de requêtes ou à la mémoire utilisée par un algorithme lors de la mise en production de celui-ci. Il peut s’agir d’un algorithme de prévision de retards de trains pour la SNCF par exemple.

Sans Data Engineering, les entreprises risquent de rapidement être affaiblies sous le poids de données inutiles, car celles-ci se sont démultipliées ces dernières années.

C’est là qu’intervient le Data Engineer, qui compose, étend, aménage et perpétue le data warehouse. Entre background technique et compétences spécifiques, le Data Engineer assiste les entreprises dans la traduction de données qui s’apparentent à de la matière première, et qui découlent en une prise de décision ou à des fins opérationnelles, pour qu’elles soient utiles. Le data engineering requiert une expertise minutieuse des infrastructures et un aspect relationnel technique dans le cadre de la gestion de projets.

Les données structurées sont organisées et formatées pour faciliter leur traitement et simplifier leur analyse. Par exemple, il peut s’agir de noms, d’adresses, d'âges, soit des données saisies dans des formulaires.

Le Data Engineer s’apparente alors à un informaticien qui s’occupe de toute la tuyauterie en matière d’informations d’une organisation : il les récupère, les transforme et les met à disposition des différentes équipes d’un service. La data est liée au monde réel et représente les interactions visuelles et concrètes avec un utilisateur, ce qui nécessite des compétences en développement informatique pour les déchiffrer. Ainsi, il doit être apte à créer une architecture de base de données, maîtriser les outils de modélisation, coder (python, C/C++, Java…), maîtriser les technologies SQL ou NoSQL et explorer les données extirpées.

Il a donc le rôle du premier maillon de la chaîne du traitement d’une donnée. En effet, il apporte les données au Data Analyst, qui lui, les transmettra au Data Scientist. Pour cela, le Data Engineer va employer la mécanique ETL (Extract, Transform, Load) :

• Première étape, la récolte de données techniques extraites depuis différentes ressources comme des capteurs sur des objets connectés de l’Internet des Objets, des cookies sur un site Internet, le panier d’achat d’un utilisateur…
• Ensuite, il va rédiger une Data Pipeline qui désigne une série d’actions à mettre en œuvre lors du transfert de données d’une entreprise, tout en les optimisant et en les sécurisant. La donnée brute est ainsi transformée en donnée exploitable pour l’analyse, qui sera chargée en vue de son utilisation future.
• Après cela, l'ingénieur de données sera en lien avec l'analyste de données, dont la tâche sera de visualiser les données, qui effectuera une analyse exploratoire et organisera les informations obtenues sous forme graphique. Il va avoir un rôle nettement plus stratégique car il va aider les managers à prendre leurs décisions pour le bien de l’organisation. Il va alors s’interroger sur la durée d’abonnement des clients avant résiliation par exemple.
• Enfin, le Data Scientist interviendra dans la mécanique afin de modéliser les données selon un pattern. Par exemple, dans le domaine bancaire, le Data Scientist va chercher à connaître les clients qui peuvent potentiellement rester en effectuant des prévisions après avoir compris les données recueillies.

Data Engineering, Machine Learning et Intelligence Artificielle

L'ingénierie des données est une branche de l'informatique et de l'intelligence artificielle. Les systèmes d'information qui nous entourent deviennent de plus en plus complexes, générant beaucoup de données difficiles à interpréter. L'intelligence artificielle permet d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour formuler des prédictions. Ainsi, de grandes quantités de données (big data) peuvent être exploitées dans des systèmes informatiques complexes, tout en prenant en compte les enjeux d'efficacité, de fiabilité et d'éthique.

De plus, l'ingénierie des données est cruciale pour le développement de l'apprentissage automatique (machine learning) et de l'intelligence artificielle. En effet, afin d'assurer un fonctionnement normal, la qualité des données, notamment des données d'entraînement, a un réel impact. C'est là que l'ingénierie des données prend tout son sens.

Le Data Scientist s'appuie sur des outils mathématiques et scientifiques techniques pour résoudre des problématiques liées au chiffre d’affaires. Il va alors créer des solutions data clé-en-main comme des algorithmes de Machine Learning qui peuvent servir à détecter les commandes frauduleuses sur un site Internet ou prévoir les éventuels bugs des machines dans une société d’usinage d’une industrie.

Vous l’aurez compris, l'intervention en amont des ingénieurs de données ou Data Engineers est essentielle à la réussite des projets de Big Data, notamment en présence de technologies telles que l'Internet des objets et l'intelligence artificielle. Cela explique l'augmentation des offres d’emploi et l’émergence d’applications innovantes telles que les véhicules autonomes, les drones pour l’agriculture intelligente, ou encore l’invention de nouveaux médicaments.