Ingénierie des données

L'ingénierie des données est le fondement qui rend possibles la science des données et l'intelligence d'affaires. Il s'agit de construire et de maintenir les systèmes qui collectent, stockent et traitent les données à grande échelle. Considérez-la comme la plomberie du monde des données, garantissant que les données circulent en douceur et sont facilement disponibles pour l'analyse.

Aspects clés de l'ingénierie des données :

Pipelines de données : Ce sont le cœur de l'ingénierie des données. Les pipelines automatisent le flux de données de diverses sources (bases de données, applications, capteurs, etc.) vers un référentiel central (entrepôt de données ou lac de données). Cela implique l'extraction des données, leur transformation dans un format utilisable et leur chargement vers la destination.
Entreposage de données : Conception et maintenance de grands référentiels qui stockent des données structurées optimisées pour les requêtes et les rapports.
Lacs de données : Gérer divers types de données (structurées, semi-structurées, non structurées) dans un environnement de stockage plus flexible.

ETL (Extraction, Transformation, Chargement) : Le processus fondamental d'intégration des données. Extraire les données des sources, les nettoyer et les transformer pour répondre aux besoins de l'entreprise, et les charger dans le système cible.

Modélisation des données : Concevoir la structure des bases de données et des entrepôts de données pour assurer un stockage et une récupération efficaces des informations.

graph LR
subgraph Data Sources
A [Databases SQL NoSQL] --> B(APIs)
C [Files CSV, JSON, Parquet] --> D(IoT Devices)
B --> E{Data Ingestion}
D --> E
end

E --> F [Data Extraction]
F --> G [Data Transformation]
G --> H [Data Loading]

subgraph Data Storage
H --> I [Data Warehouse Structured]
H --> J [Data Lake Unstructured/Semi-structured]
end

subgraph Consommation de données
I --> K [Business Intelligence BI]
J --> L [Science des données/Apprentissage automatique]
I --> M [Rapports et analyses]
end

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class E,F,G,H process

Pourquoi l'ingénierie des données est-elle importante ?

Dans le monde actuel axé sur les données, les entreprises s'appuient fortement sur les données pour prendre des décisions éclairées. L'ingénierie des données joue un rôle crucial en :

Permettre l'analyse des données : Fournir des données propres, fiables et accessibles aux scientifiques et analystes de données pour en extraire des informations.
Améliorer la Business Intelligence : Soutenir la création de rapports et de tableaux de bord qui suivent les indicateurs clés de performance et éclairent les décisions stratégiques.
Stimuler l'innovation : Faciliter le développement de produits et services basés sur les données, tels que les systèmes de recommandation et les expériences personnalisées.
Assurer la qualité des données : Mettre en œuvre des processus pour valider et nettoyer les données, garantissant leur exactitude et leur fiabilité.

Compétences nécessaires pour débuter en ingénierie des données :

Langages de programmation : Python et SQL sont essentiels. Python est largement utilisé pour le traitement et l'automatisation des données, tandis que SQL est crucial pour interagir avec les bases de données.
Bases de données : La compréhension des bases de données relationnelles (par exemple, MySQL, PostgreSQL) et des bases de données NoSQL (par exemple, MongoDB, Cassandra) est importante.
Cloud Computing : La familiarité avec les plateformes cloud comme AWS, Azure ou GCP est de plus en plus importante car de nombreuses tâches d'ingénierie des données sont effectuées dans le cloud.
Entreposage de données et ETL : Une connaissance de base des concepts d'entreposage de données et des processus ETL est nécessaire.
Compétences en résolution de problèmes et en analyse : Les ingénieurs de données doivent être capables d'identifier et de résoudre les problèmes liés au flux et au traitement des données.

Plateformes et outils spécialisés :

Databricks : Une plateforme d'analyse unifiée construite autour d'Apache Spark, offrant des notebooks collaboratifs, une gestion de cluster automatisée et des performances optimisées. Elle est disponible sur AWS, Azure et GCP.
Snowflake : Un entrepôt de données basé sur le cloud, conçu pour la vitesse, l'évolutivité et la facilité d'utilisation. Il prend en charge les données structurées et semi-structurées et offre des fonctionnalités telles que le partage et le clonage de données.
Fivetran : Un service de pipeline de données entièrement géré qui automatise l'extraction et le chargement de données de diverses sources vers des entrepôts de données.
Matillion : Un outil de transformation de données natif du cloud, conçu pour les entrepôts de données comme Snowflake, BigQuery et Redshift. Il fournit une interface ETL visuelle et prend en charge les méthodologies ELT (Extract, Load, Transform).
dbt (data build tool) : Un outil en ligne de commande qui permet la transformation de données dans les entrepôts de données à l'aide de SQL. Il favorise la modularité, le contrôle de version et les tests dans les pipelines de données.
Airflow : Une plateforme de gestion de flux de travail open source pour la création, la planification et la surveillance des pipelines de données. Elle est très flexible et extensible.

Transactions ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité)

Quatre propriétés clés qui garantissent un traitement fiable des transactions dans les systèmes de bases de données.

Atomicité : Cela signifie qu'une transaction est traitée comme une unité de travail unique et indivisible. Soit toutes les modifications au sein de la transaction sont validées avec succès dans la base de données, soit aucune d'entre elles ne l'est. Il n'y a pas d'état intermédiaire où certaines modifications sont appliquées et d'autres non.

Exemple : Imaginez le transfert d'argent entre deux comptes bancaires. La transaction implique de déduire le montant d'un compte et de l'ajouter à l'autre. L'atomicité garantit que les deux opérations se produisent simultanément. Si le système échoue après avoir déduit l'argent du premier compte mais avant de l'ajouter au second, la transaction est annulée, et l'argent est retourné au premier compte, évitant ainsi l'incohérence des données.

Cohérence : Une transaction doit maintenir les contraintes d'intégrité de la base de données. Elle garantit que la base de données reste dans un état valide avant le début de la transaction et après son achèvement. En d'autres termes, une transaction ne peut violer aucune règle ou contrainte définie de la base de données.

Exemple : Si une base de données a une règle selon laquelle le solde d'un compte bancaire ne peut pas être inférieur à zéro, une transaction qui tente de retirer de l'argent au-delà du solde disponible sera empêchée, maintenant ainsi la cohérence.

Isolation : Cette propriété garantit que les transactions concurrentes (transactions se déroulant simultanément) n'interfèrent pas les unes avec les autres. Chaque transaction fonctionne comme si elle était la seule transaction en cours d'exécution sur la base de données, empêchant la corruption des données et les incohérences qui pourraient résulter d'opérations entrelacées.

Exemple : Si deux clients tentent de retirer de l'argent du même compte simultanément, l'isolation garantit que ces transactions sont traitées séparément et de manière cohérente. Une transaction se terminera en premier, et la seconde transaction verra le solde mis à jour une fois la première terminée.

Durabilité : Une fois qu'une transaction est validée, les modifications sont permanentes et survivront même aux défaillances du système telles que les pannes de courant ou les plantages. La base de données garantit que les données validées sont stockées de manière persistante, généralement sur un support de stockage non volatile comme les disques durs.

Exemple : Une fois qu'une transaction de virement est terminée, les modifications des soldes des comptes sont enregistrées de manière permanente. Même si le serveur de la banque tombe en panne immédiatement après la transaction, les données seront récupérées au redémarrage du système.

Introduction à Databricks

Databricks est une plateforme d'analyse unifiée construite autour d'Apache Spark, conçue pour simplifier le traitement des mégadonnées et l'apprentissage automatique. Elle offre un environnement collaboratif permettant aux scientifiques des données, aux ingénieurs des données et aux analystes commerciaux de travailler ensemble sur des tâches gourmandes en données.

Fonctionnalités Clés

Plateforme d'Analyse Unifiée :

Une Plateforme pour Toutes les Tâches de Données : Databricks fournit une plateforme unique pour l'ingénierie des données, la science des données, l'apprentissage automatique et l'analyse commerciale. Cela élimine le besoin d'outils séparés et réduit la complexité de la gestion de différents environnements.

Espace de Travail Collaboratif : Il offre un espace de travail collaboratif avec des notebooks interactifs qui prennent en charge plusieurs langages (Python, SQL, Scala, R), permettant aux équipes de travailler ensemble de manière transparente sur des projets de données.

Optimisation Apache Spark :

Améliorations des performances : Databricks est conçu par les créateurs d'Apache Spark et inclut d'importantes optimisations de performances, ce qui rend les charges de travail Spark plus rapides et plus efficaces.

Gestion simplifiée de Spark : Il simplifie le déploiement et la gestion des clusters Spark, en automatisant des tâches telles que le provisionnement, la mise à l'échelle et la configuration des clusters.

Delta Lake :

Lac de données fiable : Delta Lake est une couche de stockage open source qui apporte fiabilité et transactions ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) aux lacs de données. Cela permet aux ingénieurs de données de construire des pipelines de données robustes et assure la qualité des données. Delta Lake

Traitement par lots et en continu unifié : Delta Lake prend en charge le traitement des données par lots et en continu, permettant l'ingestion et l'analyse des données en temps réel.

MLflow:

Gestion du cycle de vie du Machine Learning : MLflow est une plateforme open-source pour gérer le cycle de vie complet du machine learning, y compris le suivi des expériences, l'empaquetage et le déploiement des modèles.

Intégration avec les frameworks ML : Il s'intègre avec des frameworks de machine learning populaires comme TensorFlow, PyTorch et scikit-learn

Facteur de différenciation clé

Accent sur la collaboration : Databricks met l'accent sur la collaboration avec ses notebooks interactifs et son espace de travail partagé, facilitant ainsi le travail d'équipe.
Expertise approfondie de Spark : Ayant été créé par les développeurs originaux de Spark, Databricks possède une expertise inégalée dans l'optimisation des performances de Spark.
Innovation Delta Lake : Delta Lake offre une solution unique pour la construction de lacs de données fiables et l'unification du traitement des données par lots et en streaming.
Intégration MLflow : L'intégration étroite avec MLflow simplifie le cycle de vie de l'apprentissage automatique et promeut les meilleures pratiques.
Catalogue Unity : Solution de gouvernance unifiée pour les actifs de données et d'IA sur le lakehouse. Il offre un contrôle d'accès centralisé, la découverte de données et la lignée des données à travers tous les espaces de travail Databricks d'un compte.

Catalogue Unity