Data engineer : maillon clé de la révolution digitale

Exploiter les données c'est bien. Exploiter des données pertinentes et de qualité c'est mieux. Pour extraire toute la richesse de leurs données, les entreprises ont besoin de profils nouveaux qui combinent des compétences techniques bien spécifiques et une réelle compréhension business : les data engineers.

Les données sont parmi les actifs les plus précieux des entreprises, notamment pour relever les défis de la fameuse “transformation numérique”. La prise de conscience est réelle et est de surcroît favorisée par la montée des clouds publics. Les plus grandes entreprises mettent en place des stratégies Data et recrutent des data scientists, disposant de compétences algorithmiques et statistiques pointues et capables de faire parler les données.

Savoir les exploiter et les valoriser donne en effet un avantage concurrentiel indéniable pour se démarquer sur son marché. Mais encore faut-il s’assurer que les données exploitées sont fiables, robustes, sécurisées, mais aussi que ce sont les bonnes données qui ont été remontées et qu’elles sont complètes et à jour, ceci dans un contexte où les volumes explosent et les formats sont très hétérogènes.

Analyser, oui, mais des données pertinentes et de qualité !

Après avoir étoffé leurs équipes de data scientists, les entreprises vont devoir faire appel aux compétences des data engineers. Leur mission : assurer en amont la qualité et l’exploitabilité des données.

Pour cela, un data engineer décrypte les processus métier, identifie les données pertinentes à remonter, puis définit le traitement dont les données doivent faire l’objet pour être exploitables. Il suit ensuite le travail sur les données, qui consiste notamment à :

- Collecter, nettoyer, homogénéiser et centraliser les données dans des datalakes ;

- Réconcilier les sources et formats de données ;

- Etablir des corrélations intéressantes entre certaines données ;

- Veiller à l’interopérabilité des systèmes par lesquels transitent ces données, qu’ils soient internes ou externes, dans le cloud ou on-premise ;

- Garantir des remontées de données en temps réel depuis les systèmes back-end vers les applications métier

- Assurer l’application de règles de gouvernance de l’information, le respect de la réglementation, notamment en matière de sécurité des données. A ce titre, il jouera un rôle clé au niveau de la sécurisation des données ainsi que du droit à l’oubli (dans le cadre du RGPD).

En résumé, son rôle est d’assurer la robustesse, la fiabilité et l’homogénéité des données afin que les data scientists puissent les exploiter facilement. Ce sont donc deux métiers complémentaires.

La montée en puissance des data engineers

Bien qu’encore méconnu encore en France, le data engineer est en train de s’imposer comme un maillon essentiel de la chaîne d’exploitation et de valorisation des données. Sa spécificité est sa pluridisciplinarité. Sa force est sa capacité à traduire en termes de systèmes IT les besoins des utilisateurs métier et fonctionnels.

Le data engineer conjugue en effet des compétences techniques et logicielles avec des compétences business et une compréhension fine des processus métier. Il est ainsi à la fois expert en architecture Cloud, en technologies d’analytics et de traitement des données, en bases de données ; il maîtrise le développement logiciel, le DevOps et a la capacité de décrypter et d’intervenir sur le code ; il sait comment utiliser les API et les architectures de systèmes IT tout en étant aguerri aux spécificités de chaque métier dans l’entreprise. 

Un choix gagnant pour l’avenir

Les entreprises américaines ont commencé à étoffer leurs équipes de data engineers aux côtés des actuels data scientists. C’est notamment le cas chez la plupart des acteurs de la Silicon Valley. En France, quelques grandes entreprises en ont aussi déjà recrutés. Des ESN se mettent en quête de ces profils pour répondre à une demande émergente des grands groupes mais aussi de PME et ETI sur des besoins plus ponctuels. Au total, plus de 1000 postes de data engineers sont actuellement ouverts sur LinkedIn.

Malgré tout, ce métier reste méconnu – contrairement au métier de data scientist qui accapare beaucoup de lumière dans les médias. Le data engineer est un métier de l’ombre qui devrait vite en sortir, à minima auprès des sociétés qui souhaitent réellement exploiter tout le potentiel de leurs données.

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