Tout comprendre sur le métier de Data Engineer

Le métier de Data Engineer a fortement gagné en popularité ces dernières années et devient de plus en plus plébiscité par les entreprises. Cet essor de croissance est notamment dû à l'augmentation considérable des volumes de données disponibles et à l’usage omniprésent de la data dans les entreprises.

Bien que ce terme soit de plus en plus visible, il reste un métier peu connu et parfois difficile à définir. Dans cet article, nous vous présenterons tout ce qu’il faut savoir sur le métier de Data Engineer, de son rôle à ses compétences, en passant par sa formation.

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‍Définition du métier de Data Engineer

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Avant toute chose, clarifions ce qu’est un Data Engineer.

Les data engineers ont un rôle clé dans les projets data et sont généralement responsables de la conception, de la maintenance et de l’optimisation de l’infrastructure de données pour la collecte, la gestion, la transformation et l’accès aux données.

Les Data Engineers interviennent donc en amont des projets de Data Science ou de Data Analytics puisque ce sont eux qui collectent, transforment et mettent à disposition les données requises. Il est donc facile de s’imaginer à quel point ce métier est important pour la réussite d’un projet data car sans données de bonne qualité, il est impossible de tirer des enseignements ou des prédictions.

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Quelles sont les missions du Data Engineer ?

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Les missions du Data Engineer varient grandement d’une entreprise à l’autre, probablement du fait que c’est un métier en pleine évolution.

De manière générale, les Data Engineers sont chargés de concevoir, mettre en place et maintenir la Data Platform, ensemble d’outils permettant l’ingestion, le stockage, le traitement et l’analyse de données.

Ils sont ensuite chargés de créer des pipelines de données, c’est-à-dire des séries d’étapes de traitement qui collectent, agrègent et formatent des données en provenance de différentes sources (réseaux sociaux, sites de vente, CRM, ERP…).

Les Data Engineers sont souvent en charge de la structuration des bases de données afin que la data soit stockée de façon optimisée en limitant la redondance et facilement accessible et compréhensible.

Pour finir, un des rôles les plus importants du Data Engineer est de mettre à disposition les données collectées aux équipes métier pour leur permettre de facilement en tirer de la valeur. Cette mission est trop souvent négligée et, dans beaucoup d’entreprises, le travail des Data Engineers s’arrêtent après le stockage des données, sans but précis. Une équipe de Data Engineers de qualité, se doit d’accompagner les équipes métier dans la compréhension de leurs données et la définition de leurs chiffres clés (KPIs).

Cela permet de maximiser l’usage de la donnée par les équipes en mettant à disposition une donnée propre et pertinente.

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Cas Pratique : Illustration de l’intervention d’une équipe de Data Engineers pour optimiser un programme de Fidélité

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Une entreprise du domaine de l’hôtellerie et la restauration disposait d’un vaste ensemble de données liées à son programme de fidélité mais n’avait pas mis en place les outils nécessaires à son exploitation. Elle a donc fait appel à Modeo afin de l’accompagner dans l’exploitation de cette précieuse source d’informations et dans l’implémentation d’une Data Platform pour élargir le champ des analyses.

En étroite collaboration avec les équipes marketing de l’entreprise, l’équipe de data engineers a entrepris une démarche en plusieurs étapes :

• Analyse des données existantes : Comprendre la structure actuelle des données et identifier les éléments clés pour le programme de fidélité.
• Définition des KPIs : Établir des indicateurs clés de performance pertinents pour le suivi du programme et les actions marketing.
• Mise en place de traitements automatisés : Des algorithmes ont été développés pour traiter les données de manière automatique, les convertissant en informations exploitables et les stockant de manière optimisée.
• Création de dashboards : Grâce à l’automatisation mise en place, des tableaux de bord visuels ont été conçus pour présenter les KPIs, offrant aux équipes marketing une vue claire des performances du programme.

Suite à cette intervention, l’entreprise a pu :

• Suivre les performances de son programme de fidélité
• Mettre en œuvre des actions marketing ciblées, adaptées aux différentes typologies d’adhérents, maximisant ainsi l’efficacité de leurs campagnes.
• Renforcer l’engagement de ses adhérents grâce à une meilleure compréhension de leurs besoins et comportements.

Ce cas d’usage permet de montrer qu’en transformant des données brutes et peu exploitables en informations claires et actionnables, l’entreprise a revitalisé son programme de fidélité, offrant une valeur ajoutée aussi bien pour elle-même que pour ses adhérents.

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Quelle est la stack technique d’un Data Engineer ?

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Le métier de data engineer étant un métier technique, il est impératif d’avoir de solides compétences techniques de base.

Un Data Engineer doit notamment connaître un langage de programmation, le plus courant étant le Python et les bonnes pratiques de software development. Python est un langage très largement utilisé en entreprise pour interagir avec des outils et collecter et retraiter de la donnée.

Le Data Engineer doit également être en mesure d’explorer la donnée, de la retraiter et de la formater avec des langages tels que le SQL pour les données ayant une structure et un format fixe ou NoSQL pour les données non structurées, dans leur état brut et n’ayant pas un format prédéfini, mais aussi avec des outils comme Spark, une solution permettant de faire du retraitement de gros volumes de données. Enfin, il doit avoir de bonnes connaissances des services d’au moins un des trois principaux fournisseurs cloud : AWS, GCP et Azure.

La Modern Data Stack est un ensemble d’outils et de technologies de collecte, traitement et visualisation de données, hébergés sur le cloud. Ces outils sont grandement utilisés par les entreprises et maîtriser une ou plusieurs de ces solutions est un véritable atout pour un Data Engineer. Parmi ces outils figurent dbt, Kafka, Dagster…

Des connaissances en DevOps (Docker, Kubernetes, Terraform…) compléteront le profil du Data Engineer et lui permettront une meilleure compréhension de l’environnement technique dans lequel il évolue.

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Quelles formations suivre pour devenir Data Engineer ?

Aujourd’hui, il y a encore peu d’écoles et d’universités qui proposent des programmes de formation spécialisés en Data Engineering. Cela est cependant en train de changer et les formations dans le domaine devraient se multiplier et suivre la même tendance que pour la Data Science. La plupart des écoles d’ingénieurs, lorsqu’elles proposent des formations en data, axent leur programme sur le Machine Learning ou les statistiques. Les écoles ou les facultés spécialisées dans le numérique ont plus de chance de proposer un parcours “Data Engineering” ou “Big Data”.

Beaucoup de nouveaux Data Engineers sont d’anciens Data Scientists, software developers ou architectes de bases de données qui se sont reconvertis. Cependant, il est important de noter que ce métier ne s’improvise pas et nécessite l’acquisition de compétences techniques solides ainsi qu’une formation appropriée.

De nombreux outils sont disponibles pour se former en Data Engineering. Pour commencer, OpenClassroom ou Udemy proposent d’excellentes formations en Python et sur les concepts fondamentaux des bases de données et du Big Data. Il est nécessaire également d’apprendre à utiliser l’une des principales plateformes cloud telles qu’AWS ou GCP. Un excellent moyen de se former dans ce domaine est d’utiliser des ressources comme Cloud Academy.

Enfin, il faut mettre en pratique ses connaissances sur des projets concrets. Vous pouvez par exemple trouver des sources de données open-data (sur Paris Open Data par exemple), créer un pipeline ETL ou ELT, stocker la donnée sur le cloud et la connecter à un outil de visualisation.

L’apprentissage passe par la pratique alors lancez-vous !

Combien coûte un prestataire Data Engineer ?

La facturation d’un prestataire Data Engineer en freelance ou d’ESN se fait en grande majorité au Tarif Journalier Moyen (TJM).

Ce TJM dépend de beaucoup de critères comme la nature de la mission proposée, les responsabilités, les technologies demandées, l’expérience du Data Engineer… Généralement, il varie de 500€ à 700€ pour un junior et peut monter jusqu’à 1000€ pour un Data Engineer plus expérimenté.

Évaluer le juste TJM est fastidieux mais très important. Nous vous proposons toutes les clés pour définir le juste TJM d’un Data Engineer dans notre article sur la rémunération du Data Engineer.

Chez Modeo, nous accompagnons les équipes métier dans la compréhension de leurs données et la définition de leurs chiffres clés (KPIs).

Si vous souhaitez un partenaire de confiance pour vous permettre de bâtir une stratégie data-driven, contactez-nous !