Ingénieurs Big Data : Mythes contre réalités

Les données présentes auprès des organisations augmentent à chaque minute qui passe. Ces données se présentent sous des formats, des tailles et des types variés et sont donc extrêmement difficiles à étudier, et encore moins à analyser efficacement. Pour vous aider, il y a les Big Data Engineers ! Ce sont ces personnes qui sont chargées de convertir les Big Data inutiles en Big Data utiles qui peuvent ensuite être étudiées et analysées plus en détail par des data scientists.

Les Big Data Engineers peuvent être qualifiés à juste titre de mélange entre data scientist et ingénieur. Toute organisation traitant du Big Data par défaut a besoin d'un Big Data Engineer.

Typiquement, le rôle d'un Ingénieur Big Data lui demande d'exercer une (ou plusieurs) des compétences suivantes :

L'analyse des données

• Hadoop, MapReduce, IBM Biginsights, Hortonworks et MapR sont quelques-uns des outils que les ingénieurs Big Data sont censés maîtriser pour effectuer une analyse de données. La plupart des ingénieurs ont tendance à n'avoir de l'expérience qu'avec MapReduce (puisque c'est le plus ancien et que d'autres sont assez nouveaux), mais les algorithmes sous-jacents facilitent l'apprentissage rapide et efficace des nouvelles technologies.
• L'exploration de données est l'un des aspects essentiels de l'analyse de données. Les ingénieurs Big Data travaillent sur des technologies comme Mahout pour effectuer les travaux liés au Data Mining. La première responsabilité de l'ingénieur Big Data est de grappiller des données - avant même qu'il ne puisse les nettoyer. Ils doivent donc maîtriser Mahout ou d'autres outils d'exploration de données.
• L'analyse statistique joue également un rôle important, et un ingénieur Big Data devrait avoir une certaine maîtrise de R, SPSS, SAS et MATLAB, etc.
• Les Big Data Engineers sont en fin de compte des ingénieurs. Ils doivent bien connaître les bases de la programmation. La plupart des solides compétences en programmation ne seront requises que pour les implémentations personnalisées/spécialisées d'algorithmes.

Entreposage de données

• L'entreposage de données consiste à hisser les données dans un entrepôt. Pour cela, un ingénieur Big Data doit avoir une connaissance pratique de MySQL, MS SQL Server, Oracle ou de toute base de données relationnelle. Ces outils permettent aux éminents ingénieurs du Big Data d'aborder les données relationnelles présentes avec leur organisation de manière transparente.
• Aujourd'hui, toutes les données ne sont pas structurées et relationnelles. La plupart des données avec ces organisations sont non relationnelles. Par conséquent, une connaissance des bases de données non relationnelles telles que NoSQL, HBase, HDFS, Cassandra, CouchDB, etc. est également très utile pour un ingénieur Big Data.

Collecte de données

• La collecte de données constitue l'une des tâches principales d'un ingénieur Big Data. Ils doivent travailler avec des API de données, ex. Interfaces RESTful, pour récupérer les données de l'entrepôt de données. Pour cela, ils doivent maîtriser un certain langage de script.
• De plus, les ingénieurs Big Data doivent être des experts en SQL et en modélisation de données. Cela est extrêmement pratique lors de la collecte des données. La modélisation des données permet aux ingénieurs du big data d'avoir une vision claire des données et de leurs interdépendances.

Transformation et nettoyage des données

• Une fois les données collectées, la principale responsabilité d'un Big Data Engineer est désormais de les transformer dans un format adapté au data scientist. Pour cela viennent divers outils ETL comme Informatica, DataStage, Redpoint et SSIS. La maîtrise de l'un de ces outils permet aux ingénieurs Big Data de transformer efficacement les données qu'ils ont collectées précédemment.
• Une fois les données transformées, elles sont nettoyées de toutes les anomalies et incohérences. C'est important car ces données seront ensuite analysées par un Data Scientist et son analyse ne sera aussi bonne que les données qu'il obtient.

L'ingénierie du Big Data est un domaine relativement nouveau avec des opportunités croissantes chaque jour qui passe. Un ingénieur Big Data est le maître des compétences dont nous avons parlé précédemment. Cependant, tous les ingénieurs Big Data ne connaissent pas toutes ces compétences. Chaque rôle est différent, de sorte que certains peuvent nécessiter des connaissances plus spécialisées dans l'un de ces domaines par rapport aux autres. Cependant, pour un expert dans l'une de ces compétences, il n'est généralement pas trop difficile de traduire ces compétences dans les autres domaines. Nous sommes maintenant sur la même longueur d'onde concernant les responsabilités et les tâches d'un ingénieur Big Data.

Allons plus loin et brisons certains mythes répandus sur leur vie, leur travail et leurs qualifications :

Mythe #1 : Il n'y a pas beaucoup de différence entre une journée normale d'un scientifique des données et un ingénieur du Big Data.

Si vous avez suivi notre série, vous en saurez plus. Un scientifique des données est quelqu'un qui recherche les tendances, les significations et les modèles dans les données et essaie de formuler des informations exploitables qui améliorent le fonctionnement d'une organisation. Un ingénieur Big Data, en revanche, travaille évidemment avec des données avant qu'elles ne soient analysées. Il est responsable du nettoyage des données et de leur présentation au scientifique des données sous une forme aussi vierge que possible.

Mythe #2 : Les ingénieurs Big Data ont bien plus de valeur que les data scientists (ou vice-versa).

Ces deux rôles professionnels ont leur propre importance pour le fonctionnement d'une organisation. Sans un ingénieur Big Data efficace, un data scientist aura du mal à délivrer de bons résultats. De même, sans un Data Scientist expert, l'organisation ne saura jamais quoi faire de ses données. Nous ne pouvons donc tout simplement pas classer ces rôles en fonction de leur importance, car en fin de compte, ces deux profils constituent les piliers de toute équipe de science des données performante.

Mythe #3 : Les ingénieurs Big Data ne sont requis que dans les grandes entreprises.

Comme nous l'avons dit précédemment, si votre organisation traite du Big Data, vous avez besoin d'un ingénieur Big Data. Aujourd'hui, toute organisation, quelle que soit sa taille, dispose de téraoctets de données clients. Il n'y a pas d'entreprise, quel que soit son domaine, qui ne puisse améliorer ses fonctions en donnant du sens à son Big Data. Alors que les outils et les technologies entourant le Big Data deviennent moins chers et plus accessibles, de plus en plus de PME empruntent la voie du Big Data et nomment des ingénieurs et des scientifiques du Big Data pour les aider à garder une longueur d'avance.

Mythe #4 : Un ingénieur Big Data doit être un programmeur expert.

Plus qu'une programmation de base, un ingénieur Big Data doit être un expert dans la gestion des données. Le plus souvent, vous trouverez des ingénieurs Big Data travaillant avec une bibliothèque ou un framework qui correspond à leur cas. Ceux-ci sont prêts à l'emploi et font la plupart de la programmation lourde. Il est toujours recommandé qu'un ingénieur Big Data ait une compréhension claire des principes fondamentaux sous-jacents de la programmation. Cela les aidera à peaufiner/modifier n'importe quel algorithme/framework/bibliothèque en fonction de leur cas d'utilisation particulier. De plus, une certaine connaissance du langage de script est indispensable car ces ingénieurs du Big Data sont chargés de récupérer les données des entrepôts et de les nettoyer, ce qui nécessite l'écriture de scripts.

Mythe #5 : Les ingénieurs Big Data ne sont requis que dans les entreprises technologiques

Aujourd'hui, les organisations utilisent les données pour tout, y compris pour mieux cibler leurs clients. Un aperçu détaillé de leurs données clients permet à toute organisation de mettre en place une campagne marketing réussie. Les ingénieurs Big Data sont requis par les organisations à la fois technologiques et non technologiques. À peu près n'importe quelle organisation peut devenir meilleure et plus efficace dans son travail si elle a accès aux bonnes données.
Big Data : outils et technologies indispensables

Emballer

Avec cela, nous arrivons à la fin de nos briseurs de mythes pour aujourd'hui. Restez à l'écoute, et nous reviendrons avec d'autres Mythbusters de ce type. Faites-nous savoir si vous avez rencontré d'autres mythes de ce type qui doivent être brisés !

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