Si vous faites partie des générations X et antérieures, vous n’avez pas grandi dans l’ère du Big Data. Des métiers tels que data scientist ou data engineer n’existaient pas au moment où vous avez étudié ou étaient réservés à une minorité de geek incompris. Les choses ont fortement changé. Aujourd’hui, les métiers de la data sont incontournables. Pour les Millenials et la Gen Z, prendre des décisions sur la base des flux de données devient la norme. Nous vous présentons dans cet article le rôle essentiel du data engineer en entreprise.
Le Data Engineer, l’architecte des flux de données
Il n’y a rien de plus frustrant pour un data engineer que d’être confondu avec un data scientist et vice-versa. Si autrefois ces deux fonctions pouvaient se superposer, la complexification des systèmes et l’augmentation des données a rendu la distinction nécessaire.
Le data engineer est le maillon indispensable pour sélectionner, trier et organiser correctement les flux de données provenant de différentes sources. Le data engineer agence les bases de données et doit toujours garder à l’esprit deux aspects fondamentaux : la scalabilité du système et la sécurité des données. Sans cette étape, le data scientist ne pourra pas analyser les données correctement et en tirer des conclusions utiles pour l’entreprise.
Si l’on compare les données à une grande bibliothèque, les data engineers sont chargés d’effectuer la sélection des livres et de les organiser afin que les lecteurs puissent s’y retrouver. Certains qualifieront cette tâche d’ingrate. Il est vrai qu’un bon data engineer devra pouvoir écouter les data scientists afin de fournir l’information dont ils ont besoin. Les data engineers travaillent souvent dans l’ombre mais leur rôle reste crucial car ils définissent l’architecture. Sans fondations solides, un bâtiment est voué à s’écrouler. On peut comparer cela à une fonction de back-office. Néanmoins, la fonction de data engineer peut également s’avérer passionnante. Tout dépend de l’organisation pour laquelle le data engineer travaille et de l’autonomie qui lui est donnée.
Les compétences du Data Engineer
Un bon data engineer possède des compétences techniques variées. Il doit en effet connaître les différents outils à disposition pour proposer la meilleure solution à ses contreparties. Voici les principales compétences techniques considérées comme nécessaires :
- Une bonne connaissance des différentes solutions de traitement distribué de données à grande échelle ;
- Une maîtrise des langages informatiques structurés, java et python en tête ;
- Une connaissance des systèmes de gestion de base de données ; et
- Une maîtrise des systèmes d’exploitation classiques.
Ces compétences aideront les data engineers à déterminer la meilleure architecture pour vos données. Néanmoins, les ingénieurs de données ont aujourd’hui de nombreux outils externes à disposition. Il n’est donc plus toujours nécessaire de savoir coder à grande échelle.
Le data engineer doit bien évidemment se tenir informé des nouveautés et des mises à jour dans son domaine. La recherche de la simplicité et de la rationalisation sont essentielles pour éviter une surcomplexification des entreprises.
Au niveau des soft skills, un bon data engineer doit être à même de communiquer correctement et doit pouvoir s’adapter aux différentes situations. Trop de data engineers se contentent de reproduire la même logique aux différents problèmes qui se présentent sans chercher à innover ou à repenser leur architecture.
Communication et transversalité, deux différentiateurs pour un Data Engineer
Le data engineer est au service de l’organisation. Il doit être capable d’avoir une vision d’ensemble des sources de données et des besoins de l’entreprise. Les meilleurs ingénieurs de données font preuve d’un excellent esprit analytique permettant d’appréhender les différents éléments à prendre en compte pour élaborer l’architecture données la plus efficace.
Au-delà de ces compétences analytiques, le data engineer doit faire preuve d’esprit d’équipe. Il doit être capable de communiquer avec les différents acteurs de l’entreprise afin de répondre au mieux à leurs besoins. Les clients du data engineer sont internes à l’entreprise et il est crucial de comprendre leurs besoins pour espérer répondre correctement à leurs attentes. Cette nécessité est parfois mal comprise par certains aspirants data engineers qui s’imagine coder à l’écart comme bon leur semble. Ce genre de profil est à éviter absolument au moment de recruter un data engineer.
Sécurité et scalabilité, de l’importance d’un esprit analytique
L’ingénieur données doit toujours garder à l’esprit deux éléments dans tous les aspects de son travail : la sécurité et la scalabilité. Les données doivent être protégées et sécurisées à toutes les étapes de leur traitement. Il faut également assurer leur authenticité et leur caractère inaltérable.
Des décisions prises sur des données compromises peuvent avoir des conséquences désastreuses. Imaginez qu’un médecin détermine votre traitement sur la base d’un dossier médical incorrect ou incomplet et vous aurez une idée des dégâts qu’une atteinte aux données peuvent créer.
Ensuite, la scalabilité des systèmes est essentielle. Les flux de données sont en constante augmentation et un système doit être pensé dès l’origine pour traiter de grands volumes de données.
Les Data Engineers injustement dénigrés par les Data Scientists ?
Le prestige des data engineers varie fortement d’une organisation à l’autre voire même d’un pays à l’autre. Dans les faits, les data engineers sont indispensables aux data scientist et vice-versa. On constate d’ailleurs que les écarts salariaux sont souvent moindres et que la balance ne penche pas forcément en fonction de l’un ou l’autre poste.
Effacer la rivalité entre les deux fonctions est un élément essentiel pour parvenir à une collaboration harmonieuse et dès lors à un traitement plus efficace des données. Ne vous y trompez pas, ce sont bien les données qui font la loi en entreprise et non ceux qui les traitent. À l’image d’un fleuve qui rejoint l’océan, celles-ci sont la vie des organisations. Les data engineers et les data scientists ne sont là que pour les canaliser et en tirer le meilleur parti en cours de route que ce soit en construisant des barrages, en utilisant l’énergie hydraulique ou en se nourrissant des poissons qui s’y trouvent.
Évolution du rôle de l’ingénieur de données
Un bon data engineer est un rouage essentiel d’une entreprise orientée données. Néanmoins, la fonction a considérablement évolué en quelques années. Aujourd’hui, de nombreux logiciels disponibles sur le marché mâchent une partie du travail des data engineers. Ceux-ci ne doivent plus organiser les bases de données à partir de rien mais peuvent utiliser les outils existants pour créer une architecture données flexible, scalable et dynamique afin de répondre au mieux aux besoins de l’entreprise.
Un bon data engineer en 2020 est avant tout pragmatique et sait mettre à profit la technologie existante. Pour de petites ou moyennes organisations, les logiciels à la demande ou SaaS sont d’ailleurs souvent nettement plus performants que les solutions maison.
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La Ryax Team.