L'ingénierie des données est une profession qui vise à rendre les données brutes utilisables pour l'analyse par les scientifiques des données, les applications analytiques et les consommateurs de données. Les ingénieurs de données construisent des pipelines de données qui rassemblent et affinent les données externes et opérationnelles pour support applications, y compris l'support décision, les systèmes d'informatique décisionnelle nelle (BI) et les modèles d'apprentissage automatique (ML).
Pourquoi l'ingénierie des données est-elle importante ?
Les ingénieurs des données sont essentiels pour toutes les entreprises, car ils sont les principaux artisans d'une prise de décision fondée sur les faits. Ils permettent aux données numériques produites par l'entreprise de guider les décisions opérationnelles qui propulsent sa croissance.
Les ingénieurs de données utilisent des analyses de données facilement accessibles pour aider une entreprise à déterminer quels changements peuvent rendre ses opérations plus efficaces et sa prise de décision plus efficiente.
Les modèles d'apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés dans les pipelines de données. Ils deviennent plus efficaces à mesure qu'ils consomment davantage de données d'apprentissage haute qualité et fournissent de meilleures prédictions sur les changements du marché et le comportement des clients au fur et à mesure qu'ils se produisent.
Les analystes de données citoyens dépendent des ingénieurs de données pour organiser les données en vue d'une analyse facile, mettre en place des tableaux de bord de BI et développer des métadonnées pour les aider à trouver des données pertinentes.
Exemples de pipelines de données créés par les ingénieurs de données
Les ingénieurs de données créent des pipelines de données pour support prise de décision dans de nombreux départements de l'entreprise. Voici quelques exemples de flux de données.
Tableaux de bord analytiques de la gouvernance entreprise en temps réel
Au plus haut niveau, les tableaux de bord de l'informatique décisionnelle utilisent les pipelines de données alimentés par les systèmes de gestion de la relation client (CRM) pour rester au fait des opérations. Par exemple, une entreprise peut comparer ses performances aux indicateurs clés de performance (ICP) établis pour la gestion des performances de l'entreprise. Les tableaux de bord BI peuvent mettre en évidence les situations où les indicateurs tombent en dessous de seuils prédéfinis, par exemple lorsque la gestion des ventes surestime l'escompte au point de mettre sous pression les marges bénéficiaires pour le trimestre. Une baisse soudaine de la rentabilité peut entraîner une chute de la confiance des investisseurs et des actions négatives de la part de la direction.
Engagement des détaillants en ligne
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent utiliser les historiques de navigation combinés aux activités d'achat passées pour personnaliser les expériences d'achat des acheteurs actifs en leur fournissant des recommandations en temps réel.
Systèmes de navigation
Les systèmes de transport tels que le transport maritime utilisent des pipelines de données avec des entrées de capteurs sur les conditions actuelles du vent et de l'océan. Combinés aux prévisions météorologiques, ils peuvent prescrire les trajectoires les plus sûres et les plus économes en carburant.
Diagnostic médical
Les ingénieurs de données créent des pipelines de données qui entraîner modèles d'apprentissage automatique pour étudier les symptômes du patient, les médicaments et les données des essais cliniques afin de prédire les résultats probables. Ces données conseillent les médecins sur les plans de traitement les plus efficaces pour un patient donné.
Négociation d'actions
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent fournir des conseils d'achat et de vente basés sur les modèles de négociation actuels, les dépôts réglementaires, les derniers changements de notation des analystes et les flux d'actualités pour suggérer des transactions.
Analyse des risques et des fraudes
Les institutions financières et les compagnies d'assurance doivent surveiller en permanence les fraudes potentielles. Les modèles d'IA utilisent des pipelines de données provenant de transactions actuelles et passées pour les aider à anticiper les transactions frauduleuses.
Les avantages de l'ingénierie des données
L'ingénierie des données est l'une des fonctions techniques qui a connu la plus forte croissance ces dernières années en raison de ses avantages avérés pour les organisations. Un grand nombre de ces avantages sont énumérés ci-dessous :
- L'ingénierie des données est responsable de la collecte des données opérationnelles et de marché qui permettent aux entreprises d'être toujours conscientes des changements dans les conditions commerciales auxquels elles doivent répondre.
- Les pipelines de données permettent d'optimiser la prise de décision en prédisant les résultats et en tirant les leçons des réussites et des erreurs passées.
- Les ingénieurs de données automatisent les flux de données qui peuvent être utilisés pour extraire une valeur immédiate des données opérationnelles qui, dans le passé, auraient langui dans un lac de données,
- L'ingénierie des données est une carrière en plein essor qui peut attirer des candidats parmi les analystes de données et créer un vivier d'architectes et de scientifiques de données potentiels.
- Les ingénieurs de données sont à l'avant-garde de la création d'organisations axées sur les données en fournissant des informations exploitables à partir de données opérationnelles brutes. L'utilisation des données pour justifier les décisions accélère les processus d'approbation, ce qui rend l'entreprise plus réactive et plus compétitive.
- Les modèles basés sur l'intelligence artificielle permettent aux entreprises de détecter des corrélations subtiles entre les décisions et les résultats, ce qui aurait été impossible sans le rôle de l'ingénierie des données dans la mise à disposition des données pour l'support décision.
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