Big Data : Data Engineering en 2022

La data et les domaines connexes ont connu plusieurs changements au fil des années. Auparavant, l’accent était mis sur la traduction des informations en analyses pertinentes afin d’aider à la prise de décision. Aujourd’hui, dans ce monde de plus en plus numérique, les emplois liés à la data ont gagné en popularité et prennent de plus en plus d’importance.

Qu’est-ce que La Big Data ?

Le terme Big Data a été utilisé pour la première fois en 2005 par Roger Mougalas. La Big Data est définie comme étant une large quantité de données qui est impossible à gérer et à traiter en utilisant les outils traditionnels. Par exemple, dans le secteur du marketing, certaines entreprises spécialisées font l’extraction d’un grand volume de données qu’elles transforment et stockent. Les Data Analystes et les Data Scientists procèdent à l’analyse de ces données stockées afin de les transformer en données utilisables, orientant d’une manière très pointue et exacte la prise de décision. Nous parlons donc d’entreprises qui sont Data-Driven, axées sur les renseignements et les directives des spécialistes de la Data.

Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?

Les Data Engineers sont chargés d’identifier des modèles dans des ensembles de données, en créant et en mettant en œuvre les bons algorithmes afin de donner un sens à ces données pour faciliter la compréhension du marché ou la prise de décision. Pour cette raison, Data Engineer doit posséder un large éventail de compétences techniques, telles qu’une connaissance approfondie de la conception de bases de données SQL et de différents langages de codage. Au-delà de ses compétences techniques, l’ingénieur en informatique doit également être capable de communiquer avec les différents départements d’une entreprise afin de comprendre pleinement leurs besoins et de fournir les informations adéquates requises.

Quel est le rôle d’un Data Engineer ?

Les Big Data Engineers peuvent avoir des rôles différents selon le type et la taille de l’organisation qu’ils servent. Un ingénieur en informatique d’une petite entreprise n’a pas les mêmes rôles et objectifs qu’un ingénieur en informatique d’une grande organisation centrée sur les DataLake ou Datawarehouses. Cependant, il existe certaines tâches communes que presque tous les Data Engineers doivent accomplir :

  • Data Architecture : un Data Engineer doit être capable de travailler sur la Data Architecture afin de fournir des données adéquates lorsqu’elles sont nécessaires et de traduire ces données en information pertinents. Ils doivent également travailler en permanence pour s’assurer que l’architecture est alignée sur les objectifs de l’organisation.
  • Recherche : les Data Engineers doivent être en mesure de mettre leurs compétences au service de la recherche. Cela va de la collecte de données à la création de datasets, en passant par l’optimisation et l’analyse des données.
  • Automatisation des tâches : les Data Engineers travaillent à l’amélioration continue des processus opérationnels en les rendant plus efficaces grâce à l’automatisation.
  • Veille technologique
  • Développement : de jobs ou de pipelines de données

 

Quel est l’avenir de la Big Data ?

Pendant longtemps, la notion de Big Data a été considérée comme un réservoir infini d’informations qui oriente la prise de décision. Cette grande quantité d’informations, qui ne cesse de croître, a été synonyme de possibilité, d’avantage et d’opportunité. Cependant, la surcharge d’informations est un problème qui a récemment pris beaucoup d’importance. En 2022, de nouvelles tendances gagnent de plus en plus de notoriété dans le domaine du Big Data, telles que la Fast Data et la Smart Data. Les Smart Data font référence aux données qui ont un sens. Il s’agit d’une forme de données dans laquelle des algorithmes ont été insérés afin d’extraire des tendances, des modèles et des statistiques pertinents. En d’autres termes, les Smart Data sont des Big Data avec une couche supplémentaire d’intelligence. Les Fast Data font référence à des informations diffusées en temps réel, permettant une prise de décision instantanée. Ce type de données génère des informations exploitables au moment même où elles se manifestent. Cela permet une prise de décision plus rapide et augmente l’efficacité des actions menées en résolvant les problèmes avant qu’ils ne prolifèrent.

En quoi l’analyse des données en temps réel est-elle utile ? Elle permet aux décideurs de résoudre les problèmes plus rapidement, qu’il s’agisse de détecter des produits défectueux dans une chaîne de fabrication, de prévoir les ventes ou de surveiller le trafic, entre autres. Ces prochaines années sont très prometteuses pour le domaine de la Data, notamment pour les Fast Data et les Smart Data. Les Data Engineers sont à l’aube d’un âge d’or dans lequel ils deviendront une nécessité pour les entreprises de toutes tailles, de tous secteurs et de toutes activités.