Qu’est-ce que l’ingénierie des données ?
L’explosion du volume de données, également connue sous le nom de “big data”, a conduit les entreprises à recruter des équipes spécialisées dans le traitement et l’analyse de ces données. Les données sont considérées comme une “matière première”, mais pour qu’une entreprise puisse les exploiter dans sa prise de décision ou à des fins opérationnelles, il est nécessaire de les transformer en informations utiles.
Le data scientist analyse les données en profondeur, construit des modèles prédictifs et communique les résultats aux parties prenantes de l’entreprise. Ainsi, les données deviennent un instrument contextualisé au service de la prise de décision.
Cependant, avant de rendre les données intelligibles, il est essentiel de les rendre exploitables. C’est là que l’ingénierie des données entre en jeu. Ces ingénieurs travaillent en amont des data scientists pour construire les bases nécessaires à une analyse intelligente des données.
Le rôle de l’ingénieur en données au sein d’une entreprise est de concevoir des plateformes (entrepôts de données) pour faciliter le traitement de grands volumes de données. Ils veillent à ce que les pipelines de données soient clairs et sécurisés, afin que les data analysts et les data scientists puissent les analyser dans les meilleures conditions.
Dans le cycle des données, l’ingénierie des données couvre les deux premières étapes : la collecte et le stockage. Ensuite, les data scientists prennent le relais pour analyser les données et les traduire en recommandations commerciales pour leur entreprise. Une fois que les modèles sont entraînés, les ingénieurs en données interviennent à nouveau pour les mettre en production et s’assurer que le produit de données fonctionne correctement en arrière-plan.
Les missions de l’ingénieur en données
La mission principale de l’ingénieur en données est de concevoir des outils et des solutions permettant le traitement de grands ensembles de données. Ils sont responsables de la conception et de la construction de systèmes appelés entrepôts de données, qui recueillent de gros volumes de données provenant de différentes sources et les rendent exploitables pour les analystes.
Concrètement, le fonctionnement d’un entrepôt de données repose sur le processus ETL (Extract, Transform, Load). C’est ainsi que sont construits et structurés la plupart des pipelines de données. Les données sont d’abord extraites des différentes applications, puis transformées en données exploitables pour l’analyse, avant d’être chargées en vue d’une utilisation future.
En résumé, le travail de l’ingénieur en données consiste à maintenir les ensembles de données à jour, documentés et de la meilleure qualité possible.
Ingénieur en données vs Data scientist
Ces deux métiers sont complémentaires et interviennent à différents moments dans la chaîne du big data.
Le data scientist analyse et exploite les données afin d’en tirer des enseignements utiles à la prise de décision. Il fait le lien entre les données et leurs implications commerciales pour l’infrastructure pour laquelle il travaille.
L’ingénieur en données a davantage un profil technique. Son rôle consiste à agir en amont pour préparer le terrain. Il développe, teste, construit et maintient les architectures de données. Son objectif est d’améliorer la fiabilité, l’efficacité et la qualité des données.
Par exemple, dans le cas d’un produit de prévision météorologique, l’ingénieur en données s’assure du bon fonctionnement du produit de données. En revanche, il n’est pas responsable de l’exactitude de la prédiction, qui relève du data scientist. Il n’intervient pas non plus dans l’analyse des prédictions, qui est le rôle du data analyst.
Les compétences de l’ingénieur en données
Le métier d’ingénieur en données requiert un large éventail de compétences :
- Capacité à créer des pipelines de données fiables
- Maîtrise parfaite du langage SQL
- Combinaison de sources de données
- Connaissance des techniques de modélisation des données
- Solide compréhension du processus ETL
- Compétences en développement informatique et programmation propre
- Maîtrise des outils du big data tels que Hadoop
En outre, le rôle de l’ingénieur en données nécessite également des compétences relationnelles, notamment la capacité à travailler en équipe. En effet, ils font souvent partie d’une équipe data composée également de data analysts et de data scientists.
Métiers de la Data : Pourquoi devenir ingénieur en données ?
Un métier en demande : Les métiers de la data connaissent un grand succès. La demande est donc forte dans de nombreux secteurs, tant dans les start-ups que dans les entreprises plus traditionnelles. De plus en plus d’entreprises comprennent qu’il est difficile de trouver un profil unique pour gérer l’ensemble de la chaîne de données. Elles créent donc, lorsque c’est possible, une équipe data composée d’ingénieurs en données, d’analystes de données et de data scientists.
Une rémunération attrayante : Selon une étude du site Data Recrutement, le salaire moyen d’un ingénieur en données junior en Île-de-France est d’environ 44k par an. Bien sûr, cette rémunération peut varier selon la région française dans laquelle vous exercez ce métier, à l’étranger ou si vous êtes amené à gérer une équipe.
Évolution de carrière : L’ingénieur en données se trouve au début de la chaîne de données. Il est envisageable de progresser vers un poste de data scientist à l’avenir. En effet, les deux métiers reposent sur un socle de connaissances commun, mais les services du data scientist interviennent à un stade plus avancé du traitement des données.
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