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Data Engineering

Le Data Engineering est la discipline qui consiste à concevoir, construire et maintenir les infrastructures permettant de collecter, transformer et rendre exploitables de grandes quantités de données.
Il constitue le socle nécessaire à toute démarche sérieuse d'analytics, de reporting ou d'intelligence artificielle, en garantissant une donnée fiable, disponible et à la bonne granularité.

Services associés

Data Engineering

Termes associés

ETL (Extract, Transform, Load) Scraping Flux XML Machine learning

Le data engineering en pratique

Pourquoi le data engineering est le socle de la donnée

  • Sans pipelines fiables, pas d'analytics, pas d'IA, pas de reporting digne de ce nom.
  • Centralise les données éparpillées dans le SI.
  • Garantit la qualité, la fraîcheur et la disponibilité des données.

Stack data moderne

  • Ingestion - Airbyte, Fivetran, scripts custom.
  • Stockage - data warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift) ou data lake (S3, Iceberg).
  • Transformation - dbt pour les modèles, Spark pour les gros volumes.
  • Orchestration - Airflow, Dagster, Prefect.
  • Visualisation - Metabase, Looker, Power BI.

Points de vigilance

  • RGPD - minimisation des données personnelles, anonymisation.
  • Coûts cloud (compute + storage) - monitorer dès le premier jour.
  • Documentation et lineage - sinon plus personne ne sait d'où vient un chiffre.

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