Avec la transformation numérique, la data est devenue un actif stratégique pour les entreprises, les administrations et les collectivités. Mais, pour tirer pleinement parti des données, il ne suffit pas de les collecter. Il faut être en mesure de les gérer, de les transformer et de les mettre à disposition des utilisateurs de manière efficace et parfaitement sécurisée : c’est le rôle d’un ingénieur de données.
Les missions de l’ingénieur de données Azure et les défis liés à la Big Data
L’ingénieur de données est un poste stratégique. Sa mission principale est de concevoir, de construire et de maintenir des architectures et des pipelines de données robustes, fiables et évolutifs. La plateforme de Cloud Computing Microsoft Azure, qui offre une vaste gamme de services pour gérer, traiter et analyser des données de toutes tailles, est incontournable dans le domaine du Cloud Computing, c’est pourquoi on parle souvent d’ingénieur de données Azure. Ce professionnel de l’informatique est le garant de la qualité et de la disponibilité des données. Il permet aux analystes et aux data scientists de se concentrer uniquement sur l’interprétation et la valorisation de ces informations. Sur le cloud Azure, ce rôle est d’autant plus stratégique que la diversité et le volume des données explosent, un phénomène souvent qualifié de « Big Data ». Gérer ces volumes de données colossaux représente un défi majeur. L’ingénieur doit faire face à des problématiques de scalabilité, de performance et de sécurité, tout en s’assurant que les données respectent les réglementations en vigueur. Les entreprises qui amorcent leur transformation numérique sont confrontées à de nombreux défis, notamment le manque de compétences internes pour maîtriser les services Azure et concevoir des architectures complexes. La sécurisation des données, la gestion des coûts et l’intégration de sources de données multiples sont d’autres enjeux majeurs. Pour y faire face, le cloud Azure offre un écosystème d’outils et de services spécialement conçus pour répondre à ces problématiques.
Choisir la meilleure architecture de données dans le cloud Azure
Le choix de l’architecture de données est l’une des décisions les plus critiques. Avec Microsoft Azure, l’ingénieur de données dispose d’une gamme d’outils et de concepts pour bâtir une infrastructure adaptée aux besoins de l’entreprise. Deux notions fondamentales se distinguent : le Data Lake et le Data Warehouse.
- Le Data Lake, symbolisé par des services comme Azure Data Lake Storage, est un référentiel centralisé qui permet de stocker des données brutes de toutes formes et de toutes tailles. Il est idéal pour les données non structurées ou semi-structurées, et offre une grande flexibilité pour l’exploration et l’analyse ultérieure. C’est le point de départ de nombreux pipelines de données, dans lesquels il est possible intégrer des données en masse avant de les traiter et de les transformer.
- Le Data Warehouse est une base de données optimisée pour les requêtes analytiques. Sur Microsoft Azure, des services comme Azure Synapse Analytics (anciennement Azure SQL Data Warehouse) permettent de créer des entrepôts de données performants et structurés selon un schéma rigoureux. Son objectif est de fournir des données propres et préparées pour les tableaux de bord et les rapports d’aide à la décision.
Le défi réside très souvent dans l’orchestration des données entre ces deux environnements. L’ingénieur de données Azure doit mettre en place des pipelines de traitement de données pour nettoyer, enrichir et transformer les données du Data Lake avant de les charger dans le Data Warehouse. Il s’agit d’un processus relativement complexe qui nécessite une expertise pointue dans l’utilisation des services Azure comme Azure Data Factory ou Azure Databricks.
Maîtriser le traitement de données avec les services Azure
Le traitement des données est l’étape la plus importante : c’est à ce moment que la data prend de la valeur. Microsoft Azure met à disposition une panoplie de services conçus pour traiter les données à différentes échelles et selon plusieurs types de calculs. Parmi les plus populaires :
- Azure Data Factory : c’est le service d’orchestration de l’ETL (Extract, Transform, Load) et de l’ELT (Extract, Load, Transform) par excellence sur Azure. Il permet de créer des pipelines de données complexes sans code (ou avec très peu de code).
- Azure Databricks : il s’agit d’une plateforme d’analyse de données basée sur Apache Spark, optimisée pour Azure. Elle est idéale pour le traitement de la Big Data, le machine Learning et les analyses complexes.
- Azure Synapse Analytics : en plus de ses capacités de Data Warehouse, Synapse Analytics intègre également des fonctionnalités de traitement de données massives et de data science, offrant une solution « all-in-one ».
- Azure Stream Analytics : conçu pour le traitement de données en temps réel, ce service permet d’analyser les flux de données provenant de l’Internet des objets (IoT) ou d’autres sources en continu.
Pour que vous, ou vos équipes puissiez maîtriser ces services afin de réussir à concevoir des architectures de données performantes, une formation est indispensable. ib Cegos propose la formation Microsoft Azure — Ingénierie de données. Cette formation d’une durée de quatre jours (28 heures) permet aux participants de maîtriser l’ingénierie des données en utilisant les technologies de la plateforme Microsoft Azure. Elle les prépare également à la certification Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate. Dans un avenir proche, l’avenir de l’ingénierie de données sera marqué par l’intégration croissante de l’intelligence artificielle, l’automatisation des pipelines et une plus grande facilité d’utilisation des outils. Les entreprises qui investissent dans ces compétences, grâce à des formations comme celles proposées par IB Cegos, seront les mieux placées pour réussir leur transformation numérique et faire de la donnée un véritable levier de croissance.
