Les principaux outils utilisés en Data Engineering en 2024

Apache Spark demeure un pilier du traitement de données massives. Ce moteur de traitement distribué offre des capacités de calcul en mémoire, accélérant ainsi les tâches de traitement de données volumineuses. Il est largement utilisé pour des applications telles que le machine learning, le streaming en temps réel et l’analyse interactive.

La conteneurisation est devenue essentielle pour le déploiement et la gestion des applications de Data Engineering. Docker permet de créer des environnements isolés pour les applications, assurant leur portabilité et leur cohérence entre les différents environnements. Kubernetes, quant à lui, orchestre le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion des conteneurs, facilitant ainsi la gestion des infrastructures complexes.

Terraform est un outil d’infrastructure as code (IAS) qui permet de provisionner et de gérer des infrastructures cloud de manière déclarative. Il est particulièrement apprécié pour sa capacité à gérer des infrastructures multi-cloud, offrant ainsi une flexibilité accrue aux équipes de Dev Ops & Data Engineering.

Snowflake est une plateforme de data warehousing basée sur le cloud qui permet de stocker et d’analyser des données à grande échelle. Elle offre une architecture unique qui sépare le stockage et le calcul, permettant une mise à l’échelle indépendante et une performance optimisée pour les requêtes analytiques.

DBT est un outil d’ingénierie analytique qui permet de transformer les données directement dans l’entrepôt de données. Il facilite la création de modèles, la gestion des dépendances et la documentation des transformations de données, améliorant ainsi la qualité et la maintenabilité des pipelines de données.

Le rôle d’analyste de données requiert à la fois des compétences techniques solides et des compétences humaines. Techniquement, un analyste doit maîtriser les outils de manipulation de données (SQL, Python), les logiciels de visualisation (Tableau, Power BI), et des méthodes statistiques. En parallèle, des compétences en communication sont indispensables pour transmettre les insights de manière claire et convaincante aux équipes non techniques.

Airflow est un outil de gestion de workflows open-source qui permet de planifier, de surveiller et de gérer des pipelines de données complexes. Il utilise des graphes acycliques dirigés (DAG) pour représenter les flux de travail, offrant une flexibilité et une extensibilité appréciées des équipes de Data Engineering.

En 2024, les professionnels du Data Engineering disposent d’une panoplie d’outils puissants pour gérer efficacement les données, de leur ingestion à leur transformation et leur analyse. La maîtrise de ces outils est essentielle pour construire des pipelines de données robustes et évolutifs, répondant aux besoins croissants des entreprises en matière de données.