Data Engineering

Qu’est-ce que le Data Engineering ?

Le Data Engineering désigne l’art de concevoir des pipelines robustes permettant d’acheminer les données depuis leurs sources jusqu’aux utilisateurs finaux. Il intervient tout au long de la chaîne de valeur : ingestion, nettoyage, enrichissement, modélisation, stockage et orchestration. Son objectif est de garantir que les données soient disponibles, à jour, compréhensibles, exploitables et conformes aux exigences techniques et réglementaires. Le Data Engineering est donc une fonction de l’ombre, mais structurante, au cœur de toute architecture data moderne.

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Quelles sont les missions clés du Data Engineering ?

L’ingénierie des données couvre de nombreux domaines d’intervention, très techniques et fortement interconnectés.

Voici les missions principales que porte cette discipline :

• Construire et maintenir des pipelines de données : cela comprend l’extraction depuis des sources multiples (API, bases de données, fichiers plats…), la transformation des données, et leur chargement dans un environnement cible (data warehouse, data lake…).
• Gérer la qualité et la cohérence des données : des traitements sont mis en place pour filtrer les doublons, corriger les erreurs, appliquer des règles métier ou surveiller les anomalies.
• Concevoir des modèles de données adaptés : les ingénieurs data structurent les schémas (en étoile, en flocon…) pour optimiser les performances de requêtage et faciliter la lecture métier.
• Choisir et déployer les outils d’infrastructure : ils sélectionnent les technologies de stockage, d’orchestration, de versioning ou de monitoring selon les contraintes du projet.
• Travailler avec les autres rôles data : le Data Engineer collabore étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et Data Stewards pour aligner les modèles techniques aux besoins métiers.

Toutes ces missions exigent rigueur, maîtrise technique, documentation et sens du collectif.

Quels sont les outils utilisés en Data Engineering ?

La boîte à outils du Data Engineer s’est considérablement enrichie ces dernières années, en particulier avec l’essor du cloud et du paradigme ELT.

Parmi les briques les plus utilisées, on retrouve :

• Les outils d’orchestration : comme Airflow, Prefect ou Dagster, pour organiser les traitements dans le temps, gérer les dépendances et les échecs.
• Les outils de transformation de données : tels que dbt ou Spark, permettant de modéliser les données en SQL ou en code distribué.
• Les plateformes de stockage : Data Lakes (comme Amazon S3, Google Cloud Storage), Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift) ou bases orientées colonnes (Parquet, Delta Lake…).
• Les solutions d’intégration : comme Fivetran, Talend, Stitch, pour extraire automatiquement des données d’outils SaaS ou systèmes métiers.
• Les outils de monitoring et testing : Great Expectations, Datafold, Monte Carlo… pour surveiller la qualité, l’historique et l’intégrité des données.

Chaque stack technique s’adapte au contexte du projet, mais l’enjeu reste de garder une architecture claire, maintenable et gouvernée.

Quelle place occupe le Data Engineer dans la chaîne data ?

Le Data Engineer agit comme un maillon central entre les producteurs de données (systèmes, applications) et leurs consommateurs (analystes, dataviz, IA…).

Voici comment son rôle s’articule dans la chaîne :

• Il rend les données disponibles : en automatisant leur extraction et leur traitement depuis des sources souvent hétérogènes.
• Il structure la donnée pour les usages métiers : les données brutes deviennent exploitables car transformées, enrichies et modélisées.
• Il garantit la scalabilité : les pipelines doivent pouvoir absorber des volumes croissants sans compromettre la performance.
• Il fiabilise les processus : chaque donnée transmise doit être à jour, traçable, compréhensible, et s’intégrer dans un cycle de gouvernance solide.

Sans ce travail d’ingénierie, les autres acteurs de la donnée ne peuvent tout simplement pas opérer.

Quelles compétences sont attendues chez un Data Engineer ?

Le rôle de Data Engineer repose sur une forte expertise technique, mais aussi sur une capacité à comprendre les besoins métiers.
Voici les compétences clés à maîtriser :

• Maîtrise du SQL avancé et des bases de données relationnelles et column-store.
• Connaissance des langages de programmation comme Python, Java ou Scala.
• Expérience avec les outils d’orchestration, d’automatisation et d’intégration continue.
• Connaissance des modèles de données et des bonnes pratiques de modélisaton analytique.
• Maîtrise des environnements cloud (AWS, GCP, Azure) et des architectures distribuées.
• Capacité à documenter, tester, monitorer et sécuriser les flux de données.
• Esprit collaboratif pour travailler avec des équipes pluridisciplinaires.

C’est un métier qui évolue rapidement, avec une forte demande sur le marché et des enjeux stratégiques pour les entreprises en pleine transformation data.