Qu'est-ce que le data engineering ?

Concepts clés de l'ingénierie des données

Pipelines

Les pipelines de données sont des systèmes automatisés qui déplacent, transforment et gèrent les données des sources vers les destinations, en garantissant qu'elles sont fiables, prêtes à l'emploi et réutilisables à grande échelle. Des pipelines fiables sont essentiels pour garantir que les données récentes circulent de manière cohérente et ponctuelle, et qu'on puisse leur faire confiance pour permettre d'obtenir des insights en temps opportun. Elles agissent comme des chaînes de montage pour les données en utilisant ce processus automatisé :

Source de données → ingestion → traitement/transformation → stockage → service/accès

Voici comment ça fonctionne :

Les Pipelines extraient des données de sources de données telles que les bases de données d'applications, les plateformes Marketing, les APIs, les flux d'événements et les fichiers. Les données sont ensuite collectées, validées et déplacées vers un système central par batch ou en temps réel (ingestion). 

Les données ingérées sont transformées de données brutes en données prêtes pour l'analytique en nettoyant les champs en désordre, en standardisant les formats, en joignant des jeux de données et en créant des métriques et des agrégats. Les données traitées sont stockées dans des data warehouse, des data lake, des bases de données et des outils d'analyse. 

Les pipelines s'exécutent selon des planifications ou des déclencheurs pour alimenter différentes destinations, gérer les dépendances, effectuer de nouvelles tentatives en cas d'échec et envoyer des alertes si un problème survient. Les pipelines de données sont généralement classés en fonction de la manière dont les données se déplacent, du moment où elles se déplacent et de leur utilisation.

Types de pipelines de données

• Les pipelines de traitement par lots traitent les données par blocs planifiés (à l'heure, à la journée, à la semaine) et sont utilisés pour le reporting d'entreprise, la réconciliation financière, la performance marketing et l'analyse historique.
• Les pipelines de données en streaming (temps réel) traitent les données en continu au fur et à mesure de leur génération pour alimenter les tableaux de bord en direct, la détection des fraudes, la personnalisation en temps réel et le suivi des événements.
• Les pipelines ELT (Extraire, Charger, Transformer) chargent d'abord les données brutes, puis les transforment dans un warehouse.
• Les pipelines analytiques préparent les données spécifiquement pour l'analyse et le reporting.
• Les pipelines opérationnels réinjectent des données dans des systèmes en direct tels que les moteurs de recommandation.
• Les pipelines de machine learning prennent en charge l'entraînement des modèles et l'inférence.
• Les pipelines de réplication de données copient les données entre les systèmes avec une transformation minimale pour la sauvegarde et la reprise après sinistre ou la synchronisation des bases de données de production avec les environnements analytiques.
• Les pipelines cloud natifs ingèrent, traitent et fournissent des données à l'aide de services gérés dans le cloud et de modèles architecturaux modernes, plutôt que de transférer d'anciens systèmes on-premise dans le cloud.
• Les pipelines de données hybrides combinent plusieurs styles de pipelines, environnements ou modes de traitement pour équilibrer les performances, les coûts, la latence et la complexité. Un pipeline hybride combine généralement le batch et le streaming, les environnements on-premise et cloud, ainsi que l'ETL et l'ELT. opérationnel + analytique, ou services gérés + code personnalisé.

Voici un exemple de pipeline pour une entreprise d'e-commerce qui suit le comportement client :

1. Des données sont générées lorsqu'un client visite le site de e-commerce (consultations de produits, ajouts au panier, finalisations d'achats). Chaque action crée un événement.
2. Collecte d'événements (ingestion) capturée par des trackers de sites web et d'applications mobiles et envoyée à une API ou à une file d'attente de messages.
3. Les événements transitent par un pipeline de streaming pour être validés, dédoublonnés et enrichis.
4. Tous les événements sont stockés dans le stockage d'objets cloud (data lake) en tant que données brutes.
5. Les événements bruts sont chargés dans un data warehouse de manière planifiée (batch), des Transformations créent des tables propres et des métriques sont calculées.
6. Les données sont consommées (analytiques et tableaux de bord) pour surveiller les performances des Ventes, analyser les abandons dans le funnel et évaluer l'efficacité des campagnes.
7. Le pipeline alimente des systèmes opérationnels tels que les déclencheurs d'automatisation du Marketing, les moteurs de recommandation et le support client.
8. En coulisses, les pipelines surveillent la qualité des données, leur volume, déclenchent des alertes d'échec et testent la cohérence des métriques.

Comprendre les différents types de données

L'ingénierie des données aide à traiter et à comprendre de nombreux types de données simultanément. Elle fournit la structure qui rend chaque type de données utilisable et leur permet de fonctionner ensemble. Ces types de données comprennent :

• Données structurées : très organisées en lignes et en colonnes avec des schémas fixes ; les exemples incluent les bases de données clients et les enregistrements de transactions. L'ingénierie des données aide à concevoir des schémas et des relations, à appliquer des contraintes, à optimiser le stockage et l'interrogation, et à créer des tables fiables.
• Données non structurées : flexibles, sans format prédéfini, comme les documents, les images, les vidéos, les réseaux sociaux ; elles représentent 80 à 90 % des données d'entreprise. L'ingénierie des données aide à stocker efficacement les données dans des lacs de données, à extraire les métadonnées et les caractéristiques, à connecter les données non structurées aux enregistrements structurés et à préparer les données pour les charges de travail d'IA et de ML.
• Données semi-structurées : formats flexibles ou imbriqués qui possèdent des éléments organisationnels comme les événements JSON et XML, les réponses d'API et les journaux d'application. L'ingénierie des données aide à parser et à aplatir les champs imbriqués, à standardiser les structures incohérentes, à gérer l'évolution des schémas au fil du temps et à préserver les versions brutes pour le retraitement.

L'ingénierie des données existe en grande partie parce que le stockage et le traitement universels deviennent rapidement inefficaces lorsque la variété des données augmente. La structure détermine la manière dont les données peuvent être interrogées.

Les données structurées, avec un schéma fixe et des champs et relations prévisibles, peuvent être stockées dans des bases de données relationnelles ou des data warehouse. Les transformations simples comme le filtrage, les agrégations et les jointures peuvent être bien gérées avec SQL.

Les données semi-structurées, dont les champs peuvent changer au fil du temps, sont de préférence stockées dans des data lake ou des warehouses prenant en charge ce format. Les données non structurées (fichiers volumineux sans schéma prédéfini) sont de préférence stockées dans un stockage d'objets (lacs de données). Les traitements complexes tels que l'analyse de texte, l'extraction de caractéristiques d'images et les Pipelines de ML nécessitent des outils spécialisés et de la puissance de calcul.

Les organisations modernes doivent gérer les trois types de données pour exploiter l'ensemble de leurs assets de données.

Le cycle de vie de l'ingénierie des données

Le cycle de vie de l'ingénierie des données décrit comment les données se déplacent de la création à la consommation et comment elles sont améliorées en continu au fil du temps. Les six étapes du déplacement des données :

• Génération de données: les données sont créées à partir de diverses sources (bases de données, applications, APIs, capteurs, logs, interactions utilisateur, systèmes CRM/ERP). Cette étape est essentielle pour capturer les données avec précision et de manière cohérente à la source.
• Ingestion: la collecte de données par des méthodes batch ou en temps réel/streaming, validées pour une qualité de base et acheminées vers les destinations appropriées, en s'assurant qu'il n'y a pas de données manquantes ou dupliquées.
• Stockage : Les données brutes et non transformées sont stockées dans des data lake pour le stockage d'objets ; les data warehouse pour les données structurées et traitées. Cela garantit que les données sont évolutives, prennent en charge de nouveaux cas d'utilisation et sont protégées contre les modifications de la logique.
• Traitement et transformation: nettoyage, enrichissement, validation et restructuration des données (processus ETL/ELT) en données utilisables. Les données traitées sont stockées sous forme de tables de faits, de tables de dimensions et de métriques agrégées. Cela garantit que la logique métier appropriée est appliquée et que les données sont prêtes à être utilisées.
• Service : mise à disposition des données traitées pour la consommation par les analystes, les data scientist, les systèmes de Business Intelligence et les systèmes opérationnels. C'est là que la valeur est créée, en garantissant l'accessibilité et les performances pour différents groupes d'utilisateurs.
• Gouvernance: garantir la sécurité, la qualité, la confidentialité des données et la conformité réglementaire. C'est essentiel pour gérer le risque et la responsabilité, en s'assurant que l'accès est contrôlé et que la traçabilité et la documentation sont maintenues.

Processus centraux d'ingénierie des données

ETL et transformation des données

Extraire, transformer et charger (ETL) est un processus d'intégration de données utilisé pour déplacer des données de systèmes sources vers un système cible, généralement un data warehouse, après les avoir nettoyées et transformées dans un format cohérent et utilisable, puis chargées dans un espace de stockage.

La transformation est essentielle, car les données brutes sont désordonnées, incohérentes et impropres à l'analyse. Les systèmes sources produisent des données contenant des doublons, des valeurs manquantes, des formats incohérents et des conventions de nommage différentes. Les données peuvent provenir de différentes sources qui utilisent des schémas différents, appliquent des règles métier différentes et stockent les valeurs différemment. La transformation applique des règles métier, afin que les métriques aient la même signification dans toute l'organisation.

Les tâches de transformation courantes incluent le nettoyage et la validation des données, l'alignement et la restructuration des schémas, l'enrichissement de données, la standardisation des formats, l'agrégation et la synthèse des données, la création de logique métier et de métriques, et les Transformations de sécurité et de conformité pour masquer les PII et filtrer les champs restreints.

L'alternative ELT (Extraire, Charger, Transformer), courante dans les data lake, les data warehouse cloud et les architectures de données modernes, signifie que les données brutes sont d'abord chargées puis transformées. Les entrepôts de données modernes peuvent gérer des données brutes à grande échelle et traiter efficacement les Transformations. Les données brutes sont conservées avant l'application de toute logique métier, ce qui permet de les retraiter avec une nouvelle logique et de prendre en charge de nouveaux cas d'utilisation d'analytique et d'IA/ML.

Garantir la qualité des données est essentiel, car chaque décision, insight et action automatisée dépend de la qualité des données qui la sous-tendent. Ce principe « déchet en entrée, déchet en sortie » s'applique à toutes les utilisations en aval. Si les données sont erronées, les décisions le sont aussi, ce qui peut coûter à l'organisation du temps, de la confiance et des revenus.

Les outils de transformation des données varient en fonction de la montée en charge, de la complexité et de l'endroit où les transformations ont lieu. SQL est couramment utilisé pour les transformations de bases de données en tant que langage simple, puissant et très facile à maintenir. Pour les Transformations plus complexes ou personnalisées, Python, Scala et Java sont utilisés pour le traitement des données non tabulaires, la logique de validation personnalisée, la manipulation avancée des données et l'ingénierie des caractéristiques pour le machine learning.

Pour le traitement de données à grande échelle, les frameworks de traitement de données distribuées, comme Apache Spark, Flink et Beam, peuvent gérer des volumes de données qui dépassent les limites d'une seule machine.

Traitement batch ou en temps réel

Avec le traitement par lots, les données sont collectées sur une période donnée et traitées en une seule fois selon un calendrier (horaire, quotidien, hebdomadaire). Cette méthode est moins complexe et plus rentable, mais entraîne une latence plus élevée, car les données peuvent s'accumuler, ce qui la rend inadaptée aux décisions urgentes. Le traitement par lots est couramment utilisé pour l'analyse des tendances historiques, les rapports financiers, les tableaux de bord des ventes et du marketing, les sauvegardes de données et les agrégations périodiques.

Avec le traitement en temps réel, les données sont traitées au fur et à mesure de leur génération, avec une latence minimale (de la milliseconde à la seconde). Cela permet des aperçus immédiats et des décisions rapides et automatisées, mais sa mise en œuvre est plus complexe et entraîne des coûts opérationnels plus élevés. Le traitement en temps réel est couramment utilisé pour les tableaux de bord en direct, la détection de fraude, les alertes et le monitoring, les recommandations en temps réel, le trading d'actions et les tarifs dynamiques.

Compte tenu des compromis entre la latence, le coût et la complexité de l'infrastructure, de nombreuses organisations choisissent une approche hybride, appelée architecture Lambda, qui combine les deux pour fournir à la fois des insights rapides et des données précises et complètes. L'Architecture Lambda traite les données par deux voies parallèles (l'une pour la vitesse en temps réel et l'autre pour la précision des batch), puis fusionne les résultats pour leur consommation.

La décision d'utiliser une approche batch, en temps réel ou hybride influence directement ce qu'une entreprise peut faire — et la vitesse à laquelle elle peut le faire. Si la vitesse de prise de décision, la détection des risques ou la réponse aux actions des clients est primordiale, le traitement en temps réel est plus rapide et plus agile. Pour l'efficacité opérationnelle, le traitement par lots est plus facile à gérer, avec des coûts d'infrastructure et de main-d'œuvre inférieurs et moins de points de défaillance. Le traitement en temps réel permet des cycles de test et d'apprentissage plus rapides pour stimuler l'innovation et la différenciation.

En pratique, le traitement par batch garantit l'exactitude des rapports et la précision des prévisions, tandis que le traitement en temps réel garantit la fraîcheur des données pour l'expérience client, les alertes et l'automatisation. Une approche hybride offre un équilibre entre vitesse, fiabilité et coût.

Solutions de stockage de données

Le stockage des données n'est pas une solution universelle. Différentes Solutions existent pour optimiser la montée en charge, les performances, les coûts et les modèles d'accès. Les décisions d'architecture de stockage ont un impact sur la rapidité avec laquelle les organisations peuvent analyser les données et créer des modèles de ML.

Un data warehouse est utilisé pour les données structurées et est optimisé pour les rapides queries, l'analytique métier et le reporting. Les data warehouse modernes utilisent un schéma en écriture (schema-on-write) (les données sont transformées avant d'être stockées) avec des garanties ACID. Ainsi, les métriques sont calculées sur des données propres et fiables pour une plus grande confiance dans les rapports et des performances de query plus rapides. Comme la plupart des outils de Business Intelligence nécessitent des schémas stables, des types de données prévisibles et des relations bien définies, les data warehouses sont les plus adaptés pour les tableaux de bord et les scénarios de reporting régulier où la vitesse et la clarté sont les plus importantes.

Le stockage en Data Lake est la solution privilégiée pour stocker tous les types de données brutes à grande échelle (structurées et non structurées). L'approche de modélisation des données « schema-on-read », où le schéma n'est appliqué que lorsque les données sont lues ou interrogées, offre une flexibilité maximale pour l'analyse exploratoire et le machine learning.

L'architecture émergente du data lakehouse combine les avantages de la performance des entrepôts de données et de la flexibilité des lacs de données. Elle prend en charge les types de données structurées, semi-structurées et non structurées, ainsi que les transactions ACID sur un stockage à faible coût. Elle prend en charge à la fois le traitement batch et le streaming en temps réel, ainsi qu'une évolution flexible des schémas pour une itération plus rapide sans perturber les utilisateurs en aval. Les mêmes données unifiées peuvent être utilisées pour la BI et les tableaux de bord, la Data Science et le machine learning.

Ingénierie des données et disciplines associées

Ingénierie des données, analyse de données et Data Science

À un niveau général, Data Engineering construit la fondation de données ; l'analytique des données explique ce qui s'est passé et pourquoi ; et Data Science prédit ce qui se passera et recommande des actions. Chaque discipline requiert des compétences différentes, mais toutes sont essentielles pour une organisation data-driven.

L'ingénierie des données se concentre sur la création de systèmes et d'infrastructures pour le flux de données. Les fonctions principales incluent la création de pipelines, la gestion de l'infrastructure, ainsi que l'ingestion et l'organisation des données pour fournir des systèmes de données fiables et évolutifs qui permettent le travail en aval.

L'analytique des données se concentre sur l'interprétation des données pour répondre à des questions commerciales spécifiques. Les fonctions principales incluent l'analyse des données, la transformation des données en insight pour la prise de décision, la création de rapports, l'identification des tendances et des modèles, la création de tableaux de bord et le suivi des KPI et des métriques commerciales.

La Data Science se concentre sur la création de modèles prédictifs, l'extraction d'informations analytiques avancées et la stimulation de l'automatisation. Les fonctions principales incluent l'analyse statistique, les modèles prédictifs, les algorithmes de machine learning et l'expérimentation.

Ces trois disciplines dépendent les unes des autres et se renforcent mutuellement. L'ingénierie des données crée la base qui permet à l'analytique et à la Data Science de réussir, en fournissant des pipelines de données fiables, un stockage et un compute évolutifs, ainsi que la qualité, la gouvernance et l'accès aux données.

L'analytique des données utilise les produits de l'ingénierie des données et transforme ces dernières en informations et en valeur commerciale. Et la science des données s'appuie sur l'ingénierie des données pour construire des pipelines de caractéristiques fiables et étend l'analytique à la prédiction et à l'automatisation.

Pourquoi les organisations ont besoin de l'ingénierie des données

Défis relevés par l'ingénierie des données

• Prolifération des données : les organisations accumulent des données provenant de dizaines de sources déconnectées (bases de données, APIs, IoT, journaux, applications). Ces silos de données rendent difficile l'obtention d'une vue d'ensemble complète des données. La centralisation des données dans des lacs de données, des entrepôts de données ou des lakehouses fournit une vue unifiée des données à l'échelle de l'organisation.
• Qualité des données : Les données brutes contiennent des erreurs, des formats incohérents, des enregistrements en double et des champs manquants. Les ingénieurs de données aident à nettoyer et à valider les données, à appliquer des schémas et des règles métier cohérents, et à surveiller en permanence la qualité des données.
• Montée en charge et complexité : les volumes de données augmentent de manière exponentielle, ce qui nécessite des systèmes capables de gérer des téraoctets et des pétaoctets, sinon ils deviennent lents, fragiles et coûteux. Les data engineers aident à créer des pipelines et un stockage évolutifs et utilisent des architectures distribuées et cloud natives pour les systèmes de données qui évoluent avec l'entreprise.
• Vitesse : les décisions commerciales nécessitent des insights, et non des données vieilles d'une semaine. Les exportations manuelles et les scripts ponctuels ralentissent les équipes et introduisent des erreurs. Data Engineering peut automatiser l'ingestion et les Transformations, et orchestrer des workflows fiables pour un accès plus rapide aux données avec moins d'efforts manuels.
• Accessibilité : les équipes doivent savoir quelles données existent, où elles se trouvent ou quelle version est la bonne. L'ingénierie des données aide à rendre les données accessibles aux analystes et aux data scientists sans barrières techniques.
• Conformité: les données sensibles doivent être protégées, garantissant la sécurité des données, la confidentialité et la conformité réglementaire tout en restant utilisables. Les data engineer mettent en œuvre les contrôles d'accès et le chiffrement, suivent la traçabilité et l'utilisation et suivent les exigences de conformité telles que le GDPR, l'HIPAA ou le CCPA.

Applications concrètes

L'ingénierie des données construit l'infrastructure pour alimenter ces cas d'utilisation en rendant les données utilisables :

• Services financiers : les solutions de Data Engineering stream les données transactionnelles en quelques millisecondes et fournissent des caractéristiques aux systèmes de détection des fraudes en temps réel. Les modèles de gestion des risques enrichis de données comportementales historiques peuvent analyser l'exposition au marché.
• E-commerce : les solutions de Data Engineering stream les événements de clics et d'achats en temps réel et créent des pipelines qui alimentent les moteurs de personnalisation et de recommandation en temps réel, lesquels améliorent l'expérience clients, optimisent les stocks et augmentent les taux de conversion.
• Santé : les données critiques des patients sont fragmentées entre les systèmes. Les solutions d'ingénierie des données aident à ingérer et à normaliser les données provenant de différents fournisseurs pour obtenir des vues d'ensemble, réaliser de l'analytique prédictive et aider à identifier les populations à risque.
• Industrie/IoT: les Solutions de Data Engineering collectent en continu les données des capteurs et des machines et permettent la détection d'anomalies et la maintenance prédictive pour prévenir les pannes d'équipement. Pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, les solutions de données ingèrent les données GPS, de capteurs et de trafic en temps réel et les combinent avec des données historiques pour alimenter les algorithmes d'optimisation.
• Commerce de détail : les solutions d'ingénierie des données intègrent les données des points de vente, de la chaîne d'approvisionnement et de la demande pour créer des vues client à 360° et des pipelines de prévision combinant le comportement en ligne/hors ligne, les algorithmes d'optimisation des prix et la visibilité des stocks en quasi temps réel.
• Médias/divertissement : les spectateurs s'attendent à recevoir instantanément des recommandations de contenu pertinentes. Les solutions d'ingénierie des données traitent et analysent le comportement de visionnage pour l'engagement, gèrent les profils utilisateur et alimentent les moteurs de recommandation.

Approches modernes de l'ingénierie des données

Outils et technologies

Data Engineering repose sur un écosystème stratifié d'outils et de Technologies, chacun résolvant une partie spécifique du cycle de vie des données.

• Langages de programmation : Les data engineers utilisent plusieurs langages, chacun étant choisi pour un type de travail spécifique. SQL est probablement le langage le plus important pour le Data Engineering. Utilisé pour interroger, transformer et modéliser des données, il est universel sur toutes les plateformes de données, très lisible, déclaratif et optimisé pour l'analytique. Python est couramment utilisé pour le traitement des données, l'orchestration, l'automatisation et l'ETL. Il est facile à écrire et à maintenir, possède une vaste bibliothèque de librairies de données et fonctionne bien avec les services cloud. Scala et Java sont largement utilisés pour les systèmes distribués et à grande échelle ainsi que pour les transformations en streaming. Scala est le langage natif d'Apache Spark et combine les styles fonctionnel et orienté objet. Java est souvent utilisé dans les frameworks de Big Data et de traitement distribué, ainsi que dans les Data Services backend.
• Plateformes Big Data : les plateformes Big Data sont conçues pour gérer de manière fiable le volume, la vélocité et la variété des données, pour monter en charge. Pour le traitement distribué, Apache Spark est largement utilisé pour l'ETL/ELT, les agrégations, l'ingénierie des caractéristiques, les transformations à grande échelle et la préparation pour le machine learning. Apache Kafka est une plateforme de streaming d'événements distribuée utilisée pour les pipelines d'événements, l'ingestion en temps réel et les microservices. Apache Hadoop est couramment utilisé pour le stockage de fichiers distribué pour les systèmes big data hérités.
• Plateformes cloud : les plateformes cloud fournissent l'infrastructure, les services gérés et l'évolutivité dont dépend l'ingénierie des données moderne. Amazon Web Services (AWS) fournit un stockage d'objets (data lake), des data warehouse gérés, des services ETL et ELT gérés, des plateformes de streaming et de messagerie et du compute serverless. Microsoft Azure fournit des services d'intégration de données d'entreprise, d'analytique et de warehouse, du stockage cloud et des data lakes, une gouvernance et une sécurité robustes, ainsi qu'une prise en charge de l'écosystème Microsoft. Google Cloud Platform (GCP) est souvent privilégiée par les organisations qui traitent de gros volumes de données et sont axées sur l'analytique, offrant des data warehouses serverless, de l'analytique en streaming native, des services de traitement de données entièrement managés et un stockage d'objets évolutif.
• Data warehouses et data lakes : Databricks est une plateforme gérée unifiée qui permet aux data engineers de créer des pipelines de données évolutifs et d'effectuer de l'analytique directement sur les data lakes, sans avoir à gérer l'infrastructure. L'architecture lakehouse de Databricks combine la flexibilité du data lake avec la fiabilité du warehouse. Databricks repose sur Apache Spark et fournit des Transactions ACID, l'application des schémas et l'évolution, le time travel et le versioning, des pipelines unifiés de traitement par lots et en streaming, l'orchestration des workflows et une prise en charge native de plusieurs langages.
• Orchestration et flux de travail : les outils d'orchestration gèrent quand et comment les pipelines de données s'exécutent, en prenant en charge les dépendances, les nouvelles tentatives, les échecs et le monitoring. Apache Airflow est une plateforme d'orchestration open source utilisée pour les pipelines par lots complexes avec de nombreuses dépendances. Prefect est utilisé pour l'orchestration de workflows avec une prise en charge hybride cloud/on-premise. Dagster est une plateforme d'orchestration axée sur les données avec des fonctionnalités intégrées de qualité des données et d'observabilité.
• Transformation des données : dbt est un outil de transformation qui permet aux ingénieurs analytiques d'écrire, de tester, de documenter et de contrôler les versions des transformations de données à l'aide de SQL. Il permet aux ingénieurs analytiques de définir des tests et de garantir la qualité des données. dbt génère automatiquement la documentation du modèle, les descriptions des colonnes et les graphes de dépendances. Les services ELT gérés et les services ETL cloud natif offrent une configuration plus rapide. Ils peuvent ingérer des données provenant de nombreuses sources, appliquer des transformations de base et assurer le monitoring et les nouvelles tentatives.

Architecture cloud-native

Les infrastructures de données on-premise peinaient à gérer l'explosion du volume et de la variété des données. Les serveurs physiques et le stockage fixe dans le centre de données d'une entreprise nécessitaient des coûts d'investissement initiaux élevés. Les longs cycles de provisionnement, ainsi que la mise à l'échelle et la maintenance manuelles, ont amené les ingénieurs de données à consacrer plus de temps à la gestion de l'infrastructure qu'à la création de pipelines.

Les entreprises se sont tournées vers des systèmes de données basés sur le cloud pour gagner en agilité et en rapidité, obtenir des insights plus vite, permettre une expérimentation rapide et traiter les données non structurées et semi-structurées de nouvelles sources.

Les systèmes cloud permettaient une montée en charge instantanée (à la hausse ou à la baisse), la séparation du stockage et du calcul, et des tarifs à l'utilisation. Les services entièrement gérés pour les data warehouses, les systèmes de streaming et l'orchestration ont réduit les frais opérationnels, car les data engineers ont réorienté leur attention vers la logique des données.

L'adoption du cloud a permis de nouveaux modèles architecturaux comme l'ELT, les data lakes et les lakehouses, ainsi que les pipelines serverless et événementiels. Les entreprises ont bénéficié d'analytique en temps réel, de données en libre-service, de l'IA et du ML à grande échelle, de cycles d'innovation plus rapides et d'un coût total de possession réduit, faisant ainsi des données un asset stratégique.

Évolution et avenir de l'ingénierie des données

La discipline de l'ingénierie des données est issue de l'administration des bases de données, puis de l'entreposage des données. Les administrateurs de bases de données étaient chargés de concevoir les schémas, de gérer les index, d'assurer les sauvegardes et la récupération, et de maintenir les performances et la disponibilité des bases de données relationnelles on-premise.

L'essor de l'entreposage des données a introduit des bases de données analytiques centralisées, des processus ETL, des schémas en étoile et en flocon de neige et des rapports par lots. Mais le travail était toujours basé sur le principe du « schema-on-write », et très planifié et rigide. Les pratiques de DBA et d'entreposage de données n'ont pas été conçues pour les données en streaming, la mise à l'échelle élastique, les pipelines complexes et l'itération rapide.

Le Big Data et le cloud ont remplacé les datacenters traditionnels on-premise et ont entraîné une nouvelle transition du traitement exclusivement batch vers des architectures en temps réel et en streaming. De nouveaux frameworks ont introduit le stockage et le compute distribués, le schema-on-read et de nouveaux paradigmes de traitement. Les systèmes de données sont devenus des systèmes d'ingénierie, et pas seulement des bases de données.

L'ingénierie des données continue d'évoluer. Les sources de données ne cessent de se multiplier ; les cas d'utilisation en temps réel se développent, et l'IA et le ML dépendent de fondations de données solides et agiles. L'accent est de plus en plus mis sur la qualité et la gouvernance des données à mesure que les exigences réglementaires augmentent, tout comme le besoin d'accès aux données au sein des organisations via des plateformes d'analytique en libre-service.

Les pipelines de données deviennent plus qu'une simple plomberie interne. Les organisations utilisent les données comme un produit avec des consommateurs et des cas d'utilisation définis. L'ingénierie des données s'intègre de plus en plus profondément à l'IA et au ML, ce qui implique la création de magasins de fonctionnalités et de pipelines de fonctionnalités en temps réel.

Les plateformes unifiées remplacent les piles trop complexes, ce qui nécessite moins de transferts entre les outils, réduit la surcharge opérationnelle et accélère le développement. Un accent plus marqué sur la qualité des données se traduit par des contrôles de qualité intégrés, une observabilité de bout en bout et une détection proactive des anomalies. Le lignage automatisé, l'orchestration intelligente et les pipelines auto-réparateurs offrent des systèmes plus résilients avec moins de travail manuel.

Conclusion

Le data engineering est une discipline en pleine croissance qui transforme le chaos des données brutes en informations organisées, évolutives, fiables et accessibles. Elle permet aux organisations de prendre des décisions data-driven, de créer des modèles d'IA et de machine learning, de réagir rapidement aux évolutions du marché et de fournir des données en tant que produit.

Une infrastructure d'ingénierie des données solide est devenue cruciale, car les volumes de données continuent d'exploser et les organisations s'appuient de plus en plus sur les insights de données. Sans cela, la fragmentation des données et les données non fiables sapent tous les efforts d'analytique et d'IA et pourraient être catastrophiques dans le paysage commercial concurrentiel et réglementaire actuel.

La compréhension des concepts, des processus, des approches de cycle de vie et des applications concrètes de l'ingénierie des données aide les organisations à prendre de meilleures décisions concernant l'infrastructure de données, la sélection d'outils et la stratégie analytique.

Les organisations qui mettent l'accent sur Data Engineering peuvent agir plus rapidement, prendre des décisions plus intelligentes et faire de leurs données un avantage concurrentiel.