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Data Engineering
Plus de 80% des projets Big Data échouent. Pour cause, il est indispensable que les données soient de haute qualité, sécurisées et disponibles. Pour cela, il est nécessaire de commencer par la collecter et la nettoyer. C’est ce que l’on nomme l’ingénierie de la donnée ou le data engineering, une étape essentielle au développement de l’intelligence artificielle et du machine learning.
Data Sciences versus Data Engineering
Pour mettre en production des projets Data, les métiers de la Data Science et du Data Engineering sont tous deux nécessaires et se complètent mutuellement. En effet, le Data Scientist doit se poser la question de l'intégration de son travail dans le pipeline de l'entreprise : comment mettre en production et intégrer le « produit data » final à l'architecture existante de l'entreprise ?
Le Data Engineer doit faire attention à l’usage des données qu’il capte. L’ère du “pur big Data” étant révolu, les entreprises ayant déjà nettoyé et collecté les données dans des Data lakes, elles se concentrent désormais sur savoir où, quand et comment ces données seront rendues utiles.
Le rôle du Data Engineering
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), en amont du travail du data scientist. On peut distinguer différents grands axes de travail :
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Collecter les données en provenance de sources différentes (ETL / ELT);
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Structurer les données ;
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Identifier et éliminer les données erronées ou non pertinentes ;
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Uniformiser les données de façon à pouvoir les traiter.
L’intégralité de ce pipeline demande une maitrise full-stack de la donnée et un système de formation régulier permettant d’être toujours alerte sur les nouvelles technologies et les outils du Data Engineering
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Cas d'usages du Data Engineering
Chez Theodo Data & AI nous accompagnons nos clients sur leurs problématiques Data :
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La fiabilisation du processus d’alimentation de leurs données
- La remontée d'informations en temps réel
Notre pôle d’experts en Data Engineering se concentrent sur les besoins des utilisateurs finaux pour développer des architectures Data correspondants à leurs besoins à l’aide d’une stack technique optimisée et sur-mesure.
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