Quelles sont les missions et les responsabilités d'un Data Engineer dans une entreprise ?

Découvrez les missions et les responsabilités d'un Data Engineer, ainsi que les compétences nécessaires pour exceller dans ce rôle clé de la Data Science.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
17/6/2024

Agissant comme un véritable architecte Big Data, le Data Engineer conçoit, déploie et optimise les infrastructures permettant la centralisation, le stockage et l'accès aux données. Découvrez les responsabilités et les missions d'un Data Engineer, ainsi que les compétences requises pour exceller dans ce rôle clé.

Rôle et responsabilités d'un Data Engineer

Parmi les métiers Data les plus recherchés en 2024, le Data Engineer gère toute l’infrastructure data de l’entreprise. En assurant la fiabilité, la sécurité et l’évolutivité de cette dernière, l’ingénieur de données joue un rôle crucial au sein de son équipe. 

Fiche Métier du Data Engineer
Fiche Métier du Data Engineer

Collecte, nettoyage et préparation des données

En tant que premier maillon de la chaîne de traitement, le Data Engineer prépare des données à des fins analytiques ou opérationnelles. Ce travail préalable au traitement de la data permet son extraction ainsi que son « nettoyage » : 

  • Le Data Engineer identifie et collecte différentes sources de données pertinentes.
  • Il nettoie la data en éliminant les incohérences, les doublons et les valeurs manquantes ou erronées, pour garantir sa qualité et sa fiabilité.
  • Le Data Engineer normalise les données et les structure dans un format approprié, afin répondre aux besoins d'analyse ou de modélisation ultérieurs. 

Ce processus sert à préparer et simplifier les tâches au Data Scientist. Tout cela dans le but de répondre aux diverses problématiques d’une entreprise. Comme tous les experts Data, le Data Engineer dispose d’un certain nombre d’outils pour aller au bout de ses missions : Airflow, AWS, Power BI ou Grafana.

Conception et mise en œuvre de pipelines de données

Le Data Engineer est un véritable ingénieur Big Data. Il crée des pipelines de données en vue d’automatiser le processus, de la collecte des données jusqu'à leur traitement et leur stockage. Ces pipelines incluent des processus d'extraction, de transformation et de chargement pour nettoyer, normaliser et enrichir les données. En assurant un flux de données continu et fiable, le Data Engineer garantit des données toujours à jour et prêtes pour l'analyse et la prise de décision.

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Gestion et optimisation des bases de données

En sa qualité de responsable de la gestion des bases de données, les missions d'un Data Engineer consistent à assurer le développement, le test, et la maintenance de la data base. 

Conception de schémas de bases de données

Le Data Engineer conçoit des schémas basés sur une analyse approfondie des besoins des utilisateurs et des applications. Il utilise des techniques de modélisation pour définir la structure logique, crée les tables, colonnes et relations et applique la normalisation pour réduire la redondance et améliorer l'intégrité des données. Des mesures de sécurité et de conformité sont intégrées dès la conception pour protéger les données sensibles et respecter les régulations de l’entreprise.

Optimisation des requêtes SQL et des performances

L'optimisation des requêtes SQL est un élément essentiel pour une maintenance de base de données efficace. Elle peut avoir un impact significatif sur les performances globales du système de base de données, en réduisant les temps de réponse des requêtes, en minimisant la charge sur les ressources matérielles, mais aussi en améliorant l'expérience utilisateur. 

Le rôle du Data Engineer est de rédiger des requêtes efficaces et de créer des index pour accélérer l'accès aux données. Ce professionnel utilise des outils de monitoring et de profilage, dans le but : 

  • analyser les performances et ajuster les opérations,
  • implémenter le partitionnement des tables pour améliorer les performances sur de grands ensembles de données,
  • appliquer des techniques de mise en cache pour réduire les temps d'accès aux données fréquemment consultées.

Intégration de sources de données

Les outils d'intégration de données sont des logiciels utilisés par les Data Engineers pour collecter, transformer et charger les données dans un entrepôt de données centralisé (Data Warehouse).

Intégration de données provenant de différentes sources et formats

Ce processus implique d'identifier et de collecter les données à partir de diverses sources, telles que des bases de données relationnelles, des fichiers plats, des API, des flux de données en temps réel, ou d'autres systèmes. 

Le Data Engineer utilise ensuite des outils et des techniques d'ETL (Extract, Transform, Load) pour extraire les données de ces sources, les transformer en un format standardisé et compatible, et les charger dans un entrepôt de données. Cette intégration garantit que les données sont consolidées, cohérentes et prêtes à être analysées pour fournir des informations exploitables aux utilisateurs finaux.

Concrètement, l'intégration des données est une étape cruciale dans le cycle de vie des données. Elle permet de rassembler des informations dispersées et hétérogènes en une source unique et cohérente, afin d’obtenir des insights précieux pour l'organisation.

Assurer la cohérence et la qualité des données

Parmi les missions d'un Data Engineer, garantir l'intégrité et l'utilité des informations exploitées est indispensable. Voici les étapes requises : 

  • Définir les standards de qualité et valider les données dès leur ingestion, en vérifiant les formats et en éliminant les doublons. 
  • Nettoyer et transformer les données pour corriger les erreurs.
  • Appliquer des règles et contraintes pour maintenir l'intégrité.
  • Mettre en place des systèmes de surveillance et d’audit, pour détecter les anomalies en temps réel. 
  • Tester régulièrement et automatiser des processus de traitement.

Ce travail est essentiel pour soutenir des analyses précises, des prises de décisions stratégiques et des applications basées sur les données dans tous les domaines de l'entreprise, de la finance à la santé en passant par le commerce électronique et la gestion des ressources humaines. En investissant dans ces pratiques de gestion des données, le Data Engineer contribue directement à maximiser la valeur et l'impact des données pour l'entreprise.

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Collaboration avec les équipes de Data Science et d'analyse

Pour mener à bien son rôle, le Data Engineer travaille en étroite collaboration avec les équipes Data, mais aussi avec les équipes métier qui ont vocation à se nourrir des analyses et des découvertes du Data Analyst.

Fournir un support pour l'analyse de données et la génération de rapports

Autres missions d’un Data Engineer : assurer la disponibilité, la qualité et la fiabilité des données nécessaires à l’analyse et à la génération de rapports. Pour garantir des temps de réponse rapides et efficaces lors de l'extraction, le Data Engineer optimise les requêtes SQL et les performances des bases de données. En fournissant ce support technique et en assurant l'intégrité des données, il contribue directement à des analyses précises et à la production de rapports fiables pour soutenir les décisions stratégiques de l'entreprise.

Faciliter la collaboration et la communication entre les équipes techniques

Une équipe Data est généralement composée de ces métiers : Data Manager, Data Scientists, analystes de données, analystes métier… Le Data Engineer, quant à lui, favorise la coopération et la communication entre les différents métiers, dans le but d’aligner les objectifs techniques avec les besoins métier. Cette collaboration transversale vise à améliorer l'efficacité opérationnelle et la qualité des produits et services basés sur les données au sein de l'entreprise. Autrement dit, le Data Engineer : 

  • favorise l'échange d'informations et de connaissances ; 
  • propose des solutions adaptées pour la gestion et l'optimisation des données ; 
  • assure la cohérence des systèmes utilisés par les différentes équipes.

Veille technologique et amélioration continue

Au-delà des compétences du Data Engineer, une veille technologique régulière et une amélioration continue des processus se veulent indispensables. Pour rester compétitif et répondre aux besoins en constante évolution de son entreprise, l'ingénieur de données évolue au rythme des solutions du marché.

Suivi des tendances et des technologies émergentes

Comme tout bon professionnel, le Data Engineer suit les technologies émergentes et les tendances en matière de gestion de données. Afin de rester à jour avec les développements de l'industrie, il explore de nouvelles méthodes de stockage, de traitement et d'analyse des données, telles que le cloud computing, les bases de données NoSQL, les architectures orientées événements, ainsi que les outils d'intelligence artificielle appliqués aux données. 

En suivant les avancées technologiques, le Data Engineer est capable de proposer des solutions innovantes et efficaces pour répondre aux défis croissants de gestion et d'exploitation des données dans un environnement en perpétuel changement.

Participer à des formations et à des communautés pour rester à jour dans le domaine

La formation et l’expérience pratique ne sont pas non plus à négliger dans les missions d'un Data Engineer. Dans cette quête d'amélioration continue, le Data Engineer s’engage activement dans des programmes de formation, webinaires, conférences et ateliers spécialisés. Il peut également rejoindre des communautés en ligne dédiées à la gestion des données et à l'ingénierie, comme Coursera ou DataCamp

En participant à de telles initiatives, le Data Engineer élargit ses connaissances sur les nouvelles technologies, les meilleures pratiques et les tendances émergentes. Rien de tel pour proposer des solutions innovantes et pertinentes. Cette implication active contribue à maintenir un haut niveau de compétences et d'expertise dans la gestion des données.

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