Pour définir la figure professionnelle de l’ingénieur de données, il est utile de se référer au Big Data, c’est-à-dire la quantité d’informations produites chaque jour à partir de différentes sources telles qu’Internet, les capteurs, les appareils IoT, l’écosystème mobile et les centres de recherche.
Selon les estimations faites par les chercheurs de Seagate UK, fin 2020 le volume de données générées dans le monde était égal à 44 zettaoctets alors qu’à partir de 2025, pas moins de 463 exaoctets seront produits chaque jour dans le monde. Compte tenu des prévisions selon lesquelles d’ici 2030, 90 % des personnes de plus de 6 ans seront actives sur le plan numérique, il est clair que ces valeurs sont vouées à de nouvelles augmentations.
Dans un contexte caractérisé par une disponibilité toujours croissante de l’information, se multiplient également les entreprises Data Driven, dont le business model et les processus décisionnels reposent sur la data.
Il devient alors nécessaire de s’adresser à un professionnel qui peut collecter et préparer les données pour les analyser, les traiter et les valoriser. Ces compétences caractérisent le Data Engineer, un « interprète » qui a la capacité de comprendre ce qui est communiqué par les données même face à des volumes élevés et des niveaux de complexité.
Data Engineer: qui est-il et que fait-il ?
Sur le plan technique, le travail du Data Engineer consiste à créer des systèmes avec lesquels collecter, gérer et convertir des données brutes en informations utiles pour le développement de stratégies d’analyse, la création de modèles, la création d’applications et la Business Analysis. Pour cette raison, il est une figure qui travaille souvent côte à côte avec des programmeurs, Database Administrator et Data Scientist.
Dans le cadre d’une petite entreprise, un Data Engineer peut être amené à effectuer toutes les tâches relatives à l’utilisation des données à des fins liées à l’amélioration des processus de production.
En réalité, plus structuré, il est possible que davantage de professionnels travaillent avec la tâche de gérer des aspects techniques et spécialisés tels que l’organisation et la structuration des données (Data Warehousing) ou la gestion des flux de données (Data Pipeline).
De manière générale, parmi les tâches les plus fréquemment réalisées par les Data Engineers, on retrouve le développement d’algorithmes de traitement de données brutes, la définition de politiques et de méthodes de validation des données entrantes, la sélection de données en fonction du business model de référence, la conception de bases de données en collaboration avec d’autres personnalités techniques et, enfin et surtout, les contrôles de conformité des systèmes d’acquisition et de conversion de données avec les spécifications de l’entreprise en matière de sécurité et les réglementations relatives à leur traitement.
Compétences et comment devenir Data Engineer
Un ingénieur de données nécessite des compétences multidisciplinaires allant de la gestion de database à la programmation, de la Business Intelligence aux technologies pour l’intelligence artificielle et l’Apprentissage Automatique.
Un Data Engineer doit donc avoir des compétences pointues sur les RDBMS (Relational Database Management System) les plus courants dans l’entreprise, tels que MySQL, MariaDB et PostgreSQL. De la même manière, une connaissance approfondie des solutions non relationnelles (ou NoSQL) et des frameworks spécialement conçus pour le Data Engineering comme Apache Spark ne peut manquer.
Quant à la programmation, les langages les plus utilisés dans ce travail sont Python, R, Java, Scala et bien sûr SQL pour interagir avec les bases de données relationnelles. Des langages tels que Python et R sont également particulièrement adaptés au développement de projets visant à créer et entraîner des modèles de Machine Learning, devenus aujourd’hui fondamentaux pour le traitement, la gestion et l’analyse automatisée des données.
Enfin, n’oubliez pas la nécessité de savoir maîtriser les applications utiles aux processus ETL (Extract/Transform/Load), c’est-à-dire les procédures qui permettent d’extraire, de transformer et de charger des données quelle que soit leur source d’origine.
Il s’agit généralement d’un diplômé en informatique, en ingénierie ou dans d’autres disciplines liées à la gestion des données. Une grande partie de ses compétences sont acquises sur le terrain grâce à une mise à jour continue, c’est pourquoi les entreprises privilégient souvent les candidats ayant une expérience professionnelle minimale d’au moins 3 ans.
Pour se préparer à une carrière de Data Engineer, il est utile de suivre une formation spécialisée, comme le Business Data Analysis Master de Talent Garden réservé aux professionnels ayant au moins 3 ans d’expérience professionnelle qui souhaitent apprendre à utiliser les données pour développer des stratégies commerciales innovantes.
Destiné aux professionnels tels que les chefs de produit, les analystes, les responsables marketing et les responsables commerciaux, la prochaine édition du master se déroulera du 6 mai au 9 juillet 2022 en ligne (4 week-ends de sessions d’apprentissage en direct) et en présentiel (2 week-ends) au Talent Garden Calabiana de Milan.
Le salaire d’un Data Engineer
Le salaire annuel d’un Data Engineer en Italie est d’environ 29 000 000 d’euros par an pour des postes débutants mais peut atteindre un peu moins de 55 000 000 d’euros par an pour un professionnel plus expérimenté.
En moyenne, le salaire annuel devrait donc être égal à environ 40 000 milliers d’euros, soit plus de 3 300 euros bruts par mois. Cela signifie que parmi les métiers de l’informatique, les revenus du Data Engineer sont généralement légèrement inférieurs à ceux des Senior Engineers mais supérieurs à ceux de plusieurs autres personnalités hautement qualifiées, telles que le développeur d’applications pour iOS, l’ingénieur de processus et le programmeur.
Dans tous les cas, les salaires attendus peuvent varier considérablement selon le marché de référence et les opportunités de gain augmentent si l’on tient compte de la demande de travail de la part des entreprises au niveau international. Aux États-Unis, par exemple, un Data Engineer gagne en moyenne 112 000 $ par an.
La différence entre Data Engineer et Data Scientist
La figure du Data Engineer est souvent confondue avec celle du Data Scientist qui, pourtant, accomplit des tâches clairement différentes. Du point de vue du Data Pipeline, le Data Engineer agit dans les premières étapes du workflow car il collecte les données brutes, les sélectionne et les valide puis les prépare pour les étapes suivantes.
Une fois que le Data Engineer valorise les données en améliorant leur qualité, celles-ci deviennent disponibles sous une forme plus affinée pour le Data Scientist qui les analyse dans le but d’en tirer des informations pertinentes pour les processus décisionnels, les tendances et les statistiques (insight).
Le Data Engineer est donc celui qui « active » les données, c’est-à-dire les rend utilisables, en les convertissant dans un format utile pour simplifier le travail du Data Scientist et maximiser la productivité découlant de ses analyses.
Conclusion
La croissance du Big Data et son importance croissante dans la planification des stratégies d’entreprise ainsi que dans les processus de decision marketing, rendent le fonctionnement des entreprises de plus en plus lié aux données, souvent quelle que soit leur taille.
Pour gérer ce flux d’informations qui n’est qu’en apparence ingouvernable, il faut une figure hautement spécialisée comme celle du Data Engineer, un professionnel capable de collecter des données brutes et de les valoriser en les convertissant dans un format utilisable pour l’analyse.