On entend de plus en plus parler du data engineering. Et pour cause, cette discipline se présente dorénavant comme une branche à part entière des sciences de la data. Le data engineering se concentre sur l’élaboration et la structuration des flux de données afin de permettre une exploitation optimale. Cette étape dans le processus de traitement des données s’avère cruciale au vu de la multiplication des flux et de la quantité de données.
Qu’est-ce que le data engineering ?
Le data engineering est une discipline visant à organiser, structurer et sélectionner les données de façon à permettre un traitement adéquat. L’objectif du data engineering est de choisir, trier et agencer les données de manière à pouvoir garantir leur qualité et leur pertinence. L’ingénierie des données constitue donc un complément essentiel aux sciences des données. Les deux disciplines qui se confondaient autrefois se distinguent dorénavant l’une de l’autre.
Le cabinet de conseil Gartner, référence dans le milieu, définit l’ingénierie des données comme suit : « le data engineering est la discipline visant à rendre les données adéquates accessibles et disponibles pour différents types de consommateurs de données (et ce compris les data scientists, les business analysts, les data analysts et d’autres intervenants). »
La popularité de la discipline grandit et les chiffres ne mentent pas. La demande pour les ingénieurs de données explose affichant une croissance supérieure à 30% par an. S’il y a quelques années, le data scientist brillait sous le feu des projecteurs, aujourd’hui c’est au data engineer que les entreprises font les yeux doux.
Quelle est la raison d’être du data engineering ?
Sans data engineering, les entreprises risquent de rapidement étouffer sous le poids de la data inutile. Vous souvenez-vous de l’expression « retrouver une aiguille dans une botte de foin » ? Cela illustre parfaitement l’une des fonctions premières du data engineering. L’objectif du data engineer revient à identifier, consulter et utiliser les données pertinentes.
La base même de l’ingénierie de données consiste donc dans la création de pipelines de données. À l’instar d’autres sortes d’ingénieurs, les data engineers imaginent et construisent des structures. L’ingénierie de données doit permettre la scalabilité ainsi qu’une sécurité optimale.
Un autre aspect du data engineering englobe la mise en production des modèles de data sciences. Ces dernières années, de nombreux outils ont émergé facilitant cet aspect du travail. C’est notamment le cas de la plateforme Ryax ; nous y reviendrons.
Origine du data engineering
La discipline n’est pas neuve. On trouve déjà les prémisses de l’ingénierie de données dans les années 1980. Certains retracent même les origines du data engineering aux années 1950.
C’est cependant dans les années 2000 que la nécessité de structurer les données est devenue inéluctable avec l’arrivée du Big Data. Néanmoins, la dénomination ne s’est généralisée que bien plus tard, au début des années 2010. Des entreprises comme Facebook ou Airbnb qui étaient assises sur une pile de données ont commencé à parler de data engineering.
Au niveau de la fonction, l’amalgame entre data scientist et data engineer a longtemps existé. De nos jours, le rôle du data engineer a pris de l’ampleur et le data engineering est reconnu comme une discipline à part entière.
Pourquoi l’ingénierie de données est-elle essentielle ?
Depuis quelques années, les données se sont multipliées à la vitesse de l’éclair. Les entreprises qui autrefois peinaient à collecter les données doivent aujourd’hui faire le tri. Pour prendre des décisions appropriées, il faut utiliser les bonnes données. C’est l’essence même de l’expression bien connue du milieu : « Garbage in, garbage out » soit en français « Déchets à l’entrée, déchets à la sortie ».
Le rôle de l’ingénierie de données se situe donc principalement au niveau des processus ETL (Extract Transform Load) et de la structuration des bases de données (par exemple, création de data lakes). On peut distinguer différents grands axes de travail :
- Collecter les données en provenance de sources différentes (ETL). Le data engineer travaille avec des logiciels existants mais peut également développer ses propres outils ;
- Structurer les données ;
- Identifier et éliminer les données erronées ou non pertinentes ; ou encore
- Uniformiser les données de façon à pouvoir les traiter.
Ce travail d’organisation s'avère incontournable. En effet, les statistiques concernant le pourcentage de projets de data sciences arrivant en production sont largement connues. Deborah Leff, Chief Technical Officer Data Science et Intelligence Artificielle chez IBM estimait ce chiffre à 87% en 2019. Selon elle, l’une des raisons majeures expliquant ce faible taux de réussite serait que les données existent sous différentes formes, au sein de différentes unités avec des protocoles de sécurité ou de confidentialité différents. Les données doivent donc être collectées et nettoyées pour permettre leur utilisation. C’est exactement là que l’ingénierie de données entre en jeu.
De plus, le data engineering s’avère crucial pour le développement du machine learning et de l’intelligence artificielle. En effet, pour assurer un bon fonctionnement, la qualité des données, en particulier des données d’entraînement, fait une réelle différence. C’est à ce niveau que l’ingénierie des données prend tout son sens.
Ryax et le data engineering
Une grande partie du data engineering réside dans la création de logiciels adaptés aux besoins de l’entreprise. On l’a dit, le rôle de l’ingénierie de données s’est complexifié ces dernières années suite aux évolutions dans les domaines du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle.
Afin de faciliter le processus d'analyse des données et de mise en production, la start up Ryax a développé une plateforme de traitement des données. Cette plateforme se présente sous la forme d’un logiciel à la demande, SaaS (Software as a Service).
Découvrez notre article sur la solution SaaS en cliquant ici.
Ryax est donc une plateforme de data engineering qui aide à la mise en production des modèles de data sciences. Ryax automatise une partie de la fonction de data engineering afin de permettre aux équipes de se concentrer sur des éléments plus essentiels comme la mise en place d’une architecture data solide, sécurisée et scalable.
Notre plateforme intuitive permet de collaborer et communiquer de manière optimale. Pour comprendre les avantages de notre produit, n’hésitez pas à consulter nos exemples de cas d’usage. Si vous souhaitez en savoir plus, Ryax est à votre disposition.
La Ryax Team.