Aujourd’hui, chaque entreprise ou organisation s’appuie sur les données. Les données sont devenues l’aspect crucial du succès et ne cessent de croître chaque jour qui passe. Les données peuvent être qualifiées de cœur de chaque entreprise ou organisation. Cela a conduit à l’essor du Data Engineering ou l’ingénierie des données.

Introduction à l’ingénierie de données

L’ingénierie des données est une approche qui implique l’organisation efficace des données pour les rendre accessibles à différents types d’utilisateurs dans différents domaines tels que le marketing, les ventes, les associés commerciaux et bien d’autres.

Par exemple, une organisation dispose d’une grande quantité de données réparties sur diverses sources de données (MySQL, outils ERP, outils CRM…). Maintenant, pour les analyser, il est essentiel de les rassembler dans un emplacement central. Il peut s’agir d’un entrepôt de données (Data Warehouse) ou d’une base de données. L’ensemble du processus impliqué dans le déplacement des données des sources de données vers cet emplacement ou vice versa relève de la discipline de l’ingénierie des données.

L’objectif principal du Data Engineering est de permettre aux individus de prendre des décisions basées sur les données tout en fournissant un flux de données uniforme et cohérent à chaque étape du processus.

Introduction à l’ingénierie de données sur Microsoft Azure

Les données sont réparties entre diverses sources de données telles que les outils CRM, les outils ERP, les bases de données, les applications tierces, etc. En tant que Data Engineer sur Azure, vous devez être capable d’effectuer des tâches axées sur les données en fournissant un flux de données cohérent d’une source à une destination. La méthodologie est mise en œuvre en 3 phases :

  • Extraction : dans cette phase, les données sont extraites des sources de données et déplacées vers une zone de préparation. Cette zone de transit est une zone temporaire où les données provenant de plusieurs sources peuvent être combinées, transformées, nettoyées, etc.
  • Transformation : dans cette phase, les données brutes extraites sont transformées, nettoyées et cartographiées. C’est l’étape clé du processus ETL car les données sont converties dans un format utilisable et peuvent être utilisées pour obtenir des informations.
  • Chargement : il s’agit de la dernière phase du processus ETL où les données sont finalement chargées dans un entrepôt de données ou une base de données cible.

Ce processus est également appelé Data Pipeline. Si vous profitez d’une formation Azure en Data Engineering pour en maîtriser les rouages, vous pouvez être sûr de réussir l’examen DP-203 et d’obtenir la certification Azure Data Engineer Associate.

Une fois Data Engineer confirmé et certifié, vous pouvez être responsable de la conception, de la maintenance et de la construction du pipeline de données. Parallèlement, vous pouvez être chargé de la sécurité, du stockage et de l’uniformité du traitement des données.

POZNAN, POL – JUL 3, 2021: Laptop computer displaying logo of Microsoft Azure, a cloud computing service for building, testing, deploying, and managing applications and services

Concepts clés liés au Data Engineering sur Azure

Pour que vous compreniez les concepts de Microsoft Azure Data Engineering, vous devez connaître certains concepts clés. Vous trouverez ci-dessous les concepts et termes clés les plus couramment utilisés dans le domaine de Microsoft Azure Data Engineering.

Data Warehouse

Il s’agit d’un emplacement central composé de grandes collections de données commerciales qui peuvent être utilisées pour aider à la prise de décision d’une organisation. Parmi les exemples d’entrepôts de données, on peut citer Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake, etc.

ETL

C’est le processus clé qui est utilisé pour répliquer les données. Dans le processus ETL, les données sont d’abord extraites de plusieurs sources de données et placées dans une zone de transit. Dans cette zone, les données brutes sont transformées, nettoyées et mises en correspondance. Enfin, les données nettoyées sont chargées dans un entrepôt de données cible ou une base de données.

Data Monitoring

Les ingénieurs en charge des données doivent s’assurer que le flux de données est correct et cohérent de la source à la destination. C’est ce qu’on appelle le Data monitoring ou surveillance des données.

Data Security

À chaque étape du processus ETL, les données doivent être protégées contre les fuites et l’exposition. C’est ce qu’on appelle la Data security ou sécurité des données. C’est l’une des exigences essentielles du processus ETL.

Déploiement

Le déploiement est la méthode qui permet d’amener les données sur une plateforme pour analyser les rapports, les journaux et autres données de manière structurée afin d’en tirer des informations précieuses.

Data Analytics

L’analyse est le processus de visualisation des données sous forme de graphiques, de diagrammes à barres, de diagrammes circulaires, d’histogrammes, etc. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions stratégiques.

Principales caractéristiques de Microsoft Azure Data Engineering

Voici quelques-unes des principales caractéristiques de l’utilisation de Microsoft Azure pour l’ingénierie des données :

  • Un outil de cryptage intégré qui renforce la sécurité est fourni.
  • Un stockage de données pratiquement illimité est mis à disposition. Il est suffisamment évolutif pour les grands ensembles de données.
  • Une variété d’options de tarification, y compris un modèle de paiement à l’utilisation est proposée par Microsoft Azure.
  • Une infrastructure entièrement gérée est mise à disposition. Elle ne nécessite aucune maintenance de la part de ses utilisateurs.
  • Une large gamme de services est accessible. Elle comprend par exemple un accès facile à d’autres applications SaaS, le support SQL et NoSQL, l’intégration de bases de données, etc.
  • Un accès à vos données en nuage est possible à partir de n’importe où dans le monde.
  • Des solutions de récupération et de sauvegarde faciles de vos données sont fournies.