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Le data engineering (ou ingénierie des données) désigne l’ensemble des techniques utilisées pour collecter, structurer et rendre accessibles les données d'une organisation.
C’est une étape clé dans la gestion des données. Elle permet de rendre les informations exploitables par des analystes, des data scientists ou des systèmes automatisés.
Le data engineering sert à préparer les données pour qu’elles soient fiables, cohérentes et disponibles en temps voulu.
Dans une entreprise, ces données peuvent alimenter des tableaux de bord, des modèles prédictifs ou des rapports métier.
Les ingénieurs data construisent les tuyaux et les outils qui assurent l’arrivée des données, leur stockage et leur qualité.
Le processus commence par la collecte des données issues de diverses sources : bases internes, logiciels CRM, capteurs ou données publiques.
Ces données sont ensuite transformées (nettoyage, normalisation, conversion) avant d’être stockées dans des systèmes adaptés (bases SQL, entrepôts cloud).
Le data engineer automatise ces étapes via des scripts et des flux ETL (Extract, Transform, Load).
L’objectif est que les données soient prêtes à l’emploi, sans intervention manuelle.
Le data engineer n’est pas un data analyst. Il ne crée pas de rapports, mais prépare les données utiles pour les analyses.
Contrairement au data scientist, il ne crée pas de modèles statistiques. Il fournit la base de données fiable sur laquelle ces modèles peuvent s’appuyer.
Enfin, le data engineering se distingue du développement logiciel : son expertise se concentre sur les flux et la structure des données, pas sur les interfaces utilisateurs.
Dans une grande chaîne de magasins, le data engineer pourra créer une base unifiée à partir des systèmes de caisse, du e-commerce et des stocks pour suivre les ventes.
Dans une entreprise de transport, il mettra en place un pipeline de données pour analyser les retards ou optimiser les trajets en fonction des historiques.
Un service RH peut s’appuyer sur des outils conçus par un data engineer pour croiser données du SIRH et indicateurs de performance.
Dans la santé, les hôpitaux peuvent centraliser les données patient de plusieurs systèmes pour améliorer la recherche médicale ou la qualité des soins.