Les mégadonnées sont synonymes de grandes entreprises. Les entreprises et les organisations ont donc besoin de professionnels qualifiés pour transformer les données en applications utilisables. Pour exploiter la puissance des grandes quantités d'informations générées dans l'environnement numérique, les organisations ont besoin d'un type d'expert très particulier : l'ingénieur Big Data.
Continuez à lire pour savoir ce que sont les ingénieurs Big Data, ce qu'ils font et la manière dont ils sont essentiels pour améliorer les résultats commerciaux.
À la fin, vous saurez pourquoi vous aurez probablement besoin d'un ingénieur Big Data dans votre équipe.
Le Big Data est la quantité massive d'informations numériques générées chaque jour par les humains et les appareils., trop volumineux, trop complexe et trop rapide pour être traité par des méthodes standard.
Les données sont générées en permanence par des actions, des transactions, des interactions et des connexions entre les utilisateurs, les appareils, les infrastructures et les systèmes. Il provient des réseaux sociaux, du commerce électronique, des sites Web, des applications, des capteurs, des données stockées et des équipements intelligents.
Les utilisations du Big Data sont presque infinies, mais la plus courante consiste à prévoir les habitudes des utilisateurs et des consommateurs. Les autres utilisations du Big Data sont la surveillance des activités financières à grande échelle, l'évolution épidémiologique, la détection des fraudes, l'optimisation des services de transport et d'énergie, pour n'en nommer que quelques-unes.
Les gouvernements, les organisations, les industries et les entreprises s'appuient sur elle pour développer des décisions, des stratégies et des produits efficaces et pour établir de nouvelles relations avec les citoyens, les utilisateurs et les clients.
Doug Laney répertorié Les principales caractéristiques du Big Data au début des années 2000 en trois V, devenus plus tard cinq :
Volume - La quantité de données disponibles est trop importante pour être traitée par des méthodes standard et ne cesse de croître. On estime que le volume de données créées dans le monde en 2021 s'élèvera à 79 zettaoctets (soit 79 milliards de téraoctets), un chiffre qui devrait doubler en 2025.
Vélocité - Les données circulent plus rapidement chaque jour grâce à des appareils intelligents, des capteurs et des applications générant des informations en temps réel qui doivent être traitées rapidement et efficacement par les organisations.
Variété - Les données se présentent sous de nombreux types et formats : structurées, semi-structurées et non structurées :
L'industrie a ajouté deux autres V au concept original :
Véracité - Les données doivent être exactes et fiables. L'intégrité des données est fondamentale pour une analyse efficace et le développement de stratégies.
Valeur - avec toutes ces informations en main, les organisations, les utilisateurs et les appareils peuvent chacun prendre des décisions et agir pour atteindre leur objectif : promouvoir un produit, améliorer un plan personnel, s'adapter aux habitudes des utilisateurs.
Mais d'où proviennent toutes ces données ?
Il n'y a pas si longtemps, les données étaient principalement stockées dans des dossiers papier et étaient générées par des humains. De nos jours, il semble que presque tout peut produire des informations exploitables.
La complexité et le volume du Big Data exigent des professionnels spécialisés capables de récolter, de stocker et d'organiser les données brutes pour les transformer en quelque chose d'utile.
Les ingénieurs Big Data conçoivent, construisent, intègrent, maintiennent, testent et évaluent des systèmes de traitement de données capables de traiter des données à très grande échelle.
Imaginez le Big Data comme un fleuve violent. L'ingénieur Big Data est chargé de planifier, de construire et d'optimiser un barrage pour en exploiter l'énergie, transformant ainsi le chaos en énergie. Ce qui, avec le Big Data, signifie transformer le bruit en informations pertinentes et exploitables.
Le rôle d'un ingénieur Big Data est de créer et garantir un environnement de traitement des données de qualité en concevant et en mettant en œuvre les normes et méthodes appropriées, en choisissant les bons outils et techniques et en définissant des processus de gestion des données. Ces actions doivent répondre aux exigences opérationnelles et aux objectifs commerciaux ou de gouvernance de l'organisation.
Les ingénieurs Big Data sont responsables de la conception de l'infrastructure, des méthodes de traitement des données, de la maintenance et du développement des systèmes, de la recherche et de la gestion. On s'attend à ce qu'ils:
Les ingénieurs Big Data sont une race rare dotée d'un compréhension approfondie du traitement et du stockage des données. La complexité des tâches liées au traitement des mégadonnées exige des compétences uniques, une polyvalence et une maîtrise d'un ensemble varié d'outils et de langages de codage. Mais que devez-vous rechercher ?
Tout d'abord, Les ingénieurs Big Data doivent comprendre les données. Ils doivent savoir où se trouvent les données (bases de données, référentiels) et comment les récupérer (API et scraping).
Ils doivent également comprendre les différents types de sources de données (structurées, non structurées, semi-structurées) et travailler avec leurs spécificités.
Une bonne connaissance des modèles de données, des schémas de données et un goût prononcé pour l'architecture et la conception de bases de données sont recommandés.
La programmation représente une part importante du travail, les professionnels du Big Data devraient donc maîtriser les langages de programmation et de script. Les langages les plus courants requis sont Java, C++ et Python.
Ils doivent également se sentir à l'aise pour travailler sous Linux ou Unix et dans des environnements de développement tels que GitHub.
Les ingénieurs Big Data doivent être familiarisés avec les différents types de SGBD: bases de données relationnelles ou SQL et bases de données NoSQL.
Maîtriser des outils tels que Hadoop et les composants associés (HDFS, Pig, MapReduce, HBase, Hive), Kubernetes, MongoDB, Couchbase, Spark sont essentiels car nombre d'entre eux sont mieux équipés pour gérer le Big Data.
Savoir comment configurer et gérer des clusters cloud est une autre compétence indispensable puisque la plupart des informations et des résultats du traitement des données seront stockées dans un stockage externalisé. En plus d'être une solution polyvalente pour l'ingénierie des données, elle facilite l'accès et l'analyse de grands volumes de données.
Compétences en apprentissage automatique, exploration de données, et l'analyse prédictive sont extrêmement utiles pour développer des expériences personnalisées dans des systèmes basés sur des recommandations. Exemple : des services tels que Spotify ou Amazon qui utilisent des moteurs de recommandation basés sur les données des utilisateurs.
Les données ont un impact sur la vie des gens. Examiner les données et prévoir comment les appliquer de manière utile est une excellente compétence en tant qu'ingénieur Big Data.
Bonnes qualités de communication et capacité à travailler en équipe sont toujours très appréciés, car les ingénieurs Big Data travaillent avec des architectes de données, des analystes de données, des data scientists et des développeurs. Ils sont également en contact avec les secteurs non informatiques des organisations, tels que la gestion ou le marketing.
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Mais votre organisation a-t-elle besoin d'un ingénieur Big Data ? Probablement oui.
Les entreprises et les organisations du monde entier étudient leur flux de travail et analysent les avantages d'une stratégie Big Data. Savoir comment leurs produits sont utilisés, presque en temps réel, tout en réduire les déchets, optimiser la production et améliorer la qualité de leurs produits et services leur procurera un avantage concurrentiel.
Des données de qualité profiteront au processus de prise de décision des organisations. Soutenus par des données probantes, ils peuvent améliorer les performances et la qualité des opérations. Les entreprises axées sur les données sont plus rapides à développer des stratégies commerciales efficaces et des méthodes de production, devenant plus fiables et plus rentables.
Les informations issues d'un bon traitement des données peuvent créer de nouvelles opportunités commerciales, de nouvelles sources de revenus et se concentrer sur les besoins réels des consommateurs. Par exemple, les données relatives aux habitudes de sommeil des utilisateurs peuvent mener à des applications variées, telles que le ciblage des publicités pour les achats impulsifs pendant les périodes d'insomnie ou des stratégies d'économie d'énergie.
Ce poste convient aux touche-à-tout, de sorte que même les développeurs qui n'ont pas de diplôme en Big Data ne sont pas exclus. La plupart des ingénieurs Big Data ont une formation professionnelle dans certains domaines mentionnés ci-dessus, en tant que programmeurs ou architectes de l'information, mais ont acquis des compétences techniques avancées adaptées à ce poste grâce à des certifications.
Mais il est difficile de recruter un ingénieur Big Data en interne, et votre entreprise n'est peut-être pas encore prête à en embaucher un. Si l'intégration du Big Data est quelque chose de nouveau dans votre stratégie, l'extension de l'équipe peut être la meilleure option.
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Rédacteur de contenu et producteur de médias numériques qui s'intéresse à la relation symbiotique entre la technologie et la société. Les livres, la musique et les guitares sont une constante.
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