Travailler dans l’univers du Big Data nécessite de maîtriser de nombreux outils digitaux pour mener à bien les projets de l’entreprise. Dans le poste de Data Engineer, c’est plus d’une douzaine d’outils qui sont à connaître.
La mission est de taille, ces outils sont variés et possèdent différents niveaux de complexité. Leur bonne prise en main permettra au Data Engineer d’avoir un impact positif sur la réussite de l’organisation.
Mais, quels sont les outils clés que le Data Engineer doit maîtriser en 2024 ?
À quoi servent-ils ?
Comment apprendre à les manipuler ?
C’est ce que nous allons voir dans cet article !
Le métier du Data Engineer et ses outils
Le Data Engineer est un expert de la data devenu incontournable au sein des organisations. L’environnement commercial concurrentiel, les dernières avancées technologiques ainsi que les nouvelles réglementations expliquent cet engouement pour cet ingénieur de la donnée.
En facilitant l'accès aux données et en automatisant les processus de traitement et d'analyse, le Data Engineer permet aux entreprises de gagner en efficacité opérationnelle, d'identifier de nouvelles opportunités commerciales et d'innover davantage.
Il fait en sorte que la donnée soit de qualité, fiable et disponible pour que les autres professionnels de l’équipe Data puissent assurer leur travail.
Le Data Engineer intervient avant l'étape d'analyse en concevant et en gérant les infrastructures de données requises.
Ces infrastructures doivent être robustes, évolutives et sécurisées pour répondre aux besoins de l'entreprise en matière de gestion de données. Pour cela, il doit réaliser différentes missions, voici les principales :
Conception et gestion de l'infrastructure de données
Collecte et intégration des données
Transformation et nettoyage des données
Développement de pipelines de données
Optimisation des performances
Sécurisation des données
Collaboration avec les équipes
Documentation et maintenance
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Les compétences clés du Data Engineer
Vous l’aurez compris, les missions du Data Engineer apportent une haute valeur ajoutée à l’entreprise. Elles demandent de fortes compétences techniques pour être réalisées avec succès. Voici cinq grandes compétences au cœur du métier de Data Engineer.
Les Hard Skills du Data Engineer
L’environnement de travail du Data Engineer
Au quotidien, le Data Engineer passe beaucoup de temps à développer, tester et déployer des pipelines de données. Pour y arriver, il interagit souvent avec des Data Scientists, des Data Analysts et des Développeurs logiciels.
Ce travail collaboratif lui permet de comprendre les besoins métier et ainsi de concevoir des solutions sur mesure, en adéquation avec l’organisation de l’entreprise.
Bien sûr, l'environnement de travail du Data Engineer peut varier en fonction de l'industrie et de la taille de l'entreprise. Il peut travailler dans des startups de la Tech, dans des sociétés bancaires et d'assurances, des commerces en ligne ou d'autres secteurs qui traitent de grandes quantités de données.
Les outils à maîtriser en tant que Data Engineer
Nous venons de le voir, le Data Engineer doit réaliser une multitude de missions pour permettre à l’entreprise d’exploiter efficacement ses données. Ce qui nécessite une palette d’outils riches et variés pour les réaliser avec succès.
Voici les principales typologies d’outils utilisées :
Les typologies d'outils utilisés par le Data Engineer
Outils du data Engineer pour l'extraction de données
Les outils d'extraction de données sont des logiciels et des technologies conçus pour récupérer des données à partir de différentes sources. Le Data Engineer les utilise également pour les transformer en un format approprié et les charger dans un entrepôt de données.
Ci-dessous, vous trouverez les principaux outils d’extraction des données.
Apache Hadoop
Hadoop est un framework open-source qui prend en charge la distribution et le traitement de grands ensembles de données sur des clusters de serveurs. Il comprend des composants tels que Hadoop Distributed File System (HDFS) pour le stockage distribué et MapReduce pour le traitement parallèle.
NiFi est un système open-source de gestion des flux de données qui permet de collecter, d'acheminer et de transformer des données provenant de diverses sources. Il offre une interface graphique conviviale pour configurer et surveiller les flux de données.
Spark est un autre framework open-source conçu pour le traitement rapide de données en mémoire. Il offre des API faciles à utiliser pour le traitement de données en batch, en temps réel et par flux, et prend en charge une variété de langages de programmation comme Scala, Python et Java.
Kafka est une plateforme de streaming distribuée qui permet de publier, de stocker et de traiter des flux de données en temps réel. Il est souvent utilisé pour l'intégration de données entre différents systèmes et applications.
Outils data engineer de reporting et de Data Visualisation
Les outils de reporting et de data visualisation sont essentiels pour le Data Engineer afin de présenter les résultats de ses analyses de manière claire, concise et visuellement attrayante.
Découvrons ensemble les principaux outils utilisés.
Power BI
Power BI est un outil de business intelligence développé par Microsoft qui permet de créer des visualisations de données interactives à partir de différentes sources de données. Il offre des fonctionnalités avancées telles que la création de tableaux de bord personnalisés, la collaboration en temps réel et l'intégration d'autres applications Microsoft.
Tableau est une plateforme de business intelligence qui permet de créer des tableaux de bord interactifs, des visualisations de données et des rapports dynamiques. Il offre une large gamme de fonctionnalités pour explorer, analyser et partager des données de manière efficace.
QlikView et Qlik Sense sont des outils de visualisation de données qui permettent de créer des tableaux de bord interactifs et des applications d'analyse de données. Ils offrent des fonctionnalités de drag-and-drop pour créer des visualisations personnalisées à partir de différentes sources.
Outils de classification et de stockage des données
Les outils de classification et de stockage des données font partie du quotidien du Data Engineer. Ils lui permettent d’organiser de manière structurée les données et de les rendre accessibles pour l'analyse et le traitement ultérieur.
Voici les principaux :
Les systèmes de gestion de base de données (SGBD)
Le Data Engineer travaille régulièrement avec des SGBD relationnels tels que MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, etc., pour stocker des données structurées. Ils utilisent ces systèmes pour créer des bases de données, définir des schémas de données, et exécuter des requêtes SQL pour interagir avec les données.
Les entrepôts de données sont des systèmes spécialisés conçus pour stocker et gérer de grandes quantités de données provenant de différentes sources. Le Data Engineer utilise des solutions telles que Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, etc., pour stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées, et les préparer pour l'analyse.
Le Data Engineer travaille souvent avec des systèmes de fichiers distribués tels que Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon S3, Google Cloud Storage, etc. Ces systèmes sont utilisés pour stocker de grandes quantités de données non structurées et semi-structurées.
Les bases de données NoSQL
Le Data Engineer utilise des bases de données NoSQL telles que MongoDB, Cassandra, Apache HBase, etc., pour stocker des données semi-structurées et non structurées. Ces bases de données offrent une flexibilité accrue pour gérer différents types de données et des modèles de données évolutifs.
Un autre outils pour les data engineers : Les langages de programmation utilisés par le Data Engineer
Les langages de programmation permettent au Data Engineer d’accomplir de nombreuses tâches, notamment l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) de données. Mais d’assurer aussi le développement et la maintenance des pipelines de données.
En Data Engineering, trois langages de programmation sont principalement utilisés.
Python
Python est l'un des langages les plus populaires dans le domaine de l'ingénierie des données en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de sa richesse en bibliothèques. Il est largement utilisé pour l'analyse de données, le traitement de données en masse, la manipulation de fichiers, la création de scripts ETL, et bien plus encore.
Java est un langage de programmation largement utilisé dans le domaine de la data engineering, en particulier pour le développement d'applications et de pipelines de données. Il est également utilisé dans des frameworks comme Apache Hadoop et Apache Flink.
Scala est un langage de programmation polyvalent qui s'exécute sur la machine virtuelle Java (JVM). Il est souvent utilisé en combinaison avec Apache Spark pour le traitement de données distribuées, grâce à son système de types statiques, à sa concision et à son support pour la programmation fonctionnelle.
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