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  • 07.02.2022

Les meilleurs outils de data engineering à utiliser en 2022

Les meilleurs outils de data engineering à utiliser en 2022

Grâce à l'afflux soudain de data operations, le besoin de data engineers sur le marché de l'embauche a augmenté de façon exponentielle. Pour faciliter l'analyse transparente, les data engineers construisent des pipelines de données qui sont essentiellement des conceptions d'infrastructure pour permettre l'analyse des données. Les besoins des data engineers sont divisés en plusieurs ensembles d'exigences pour construire des data pipelines. Ces exigences sont satisfaites à l'aide d'outils de data engineering, qui comprennent un mélange de langages de programmation et d'entrepôts de data, mais ne se limitent pas aux outils de gestion des données, de BI, de traitement et d'analyse

 

Vous êtes peut-être un data engineer à la recherche des meilleurs outils de votre métier, ou bien vous êtes un chef de produit ayant des besoins en ingénierie de données de type bricolage. Dans cet article, nous allons discuter de la nécessité des outils de data engineering et de leur importance. Nous partagerons également une liste des meilleurs outils de data engineering en 2022 pour construire une data infrastructure adéquate.

 

Qu'est ce qu'un outil de data engineering ?

Les principaux outils de data engineering

Conclusion

 

Qu'est ce qu'un outil de data engineering ?

Les outils data engineering font partie de la data stack moderne. Une data stack moderne a besoin d'outils spécialisés qui permettent de gagner du temps en termes d'engineering  pour créer des intégrations de données. Ces intégrations sont indépendantes du cloud, centrées sur l'utilisateur final et évolutives pour répondre à vos besoins croissants en matière de données. En général, les outils d'ingénierie de données aident à :

  • Construire un pipeline de données.
  • Permettre des opérations ETL/ELT transparentes.
  • Produire des rapports de business intelligence/de visualisation des données.

Discutons-en brièvement, avec des exemples et des niveaux d'importance.

Data Integration

Pour permettre la disponibilité des données en temps réel ou quasi réel afin de contrôler l'activité, il faut des outils ETL entièrement gérés. Parmi les exemples, citons Fivetran, Hevo Data, Xplenty, et bien d'autres.

Data Destination

Les Cloud data warehouses sont les prochains sur la liste pour deux raisons: Premièrement, il s'agit d'une mise à niveau par rapport aux legacy databases  sur site. Deuxièmement, une solution de stockage de données agile parfaite pour les opérations commerciales d'aujourd'hui en raison de son efficacité et de sa capacité de déploiement sur étagère. Parmi les exemples, citons Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, et bien d'autres.

Data Transformation

La transformation des données est essentielle car elle permet une bonne analyse des données. En général, le processus de transformation comprend la conversion des données d'un format à un autre. Parmi les exemples, citons Adeptia, Hevo Data, Boomi, et bien d'autres.

Data Visualization / Business Intelligence

Les outils de Business Intelligence sont la porte d'entrée vers les réponses. Les outils de BI peuvent aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur des données afin d'atténuer les risques opérationnels et d'atteindre une efficacité maximale en termes d'activation des opérations. Parmi les exemples, citons Power BI, Tableau, Looker, et bien d'autres. 

Les principaux outils de data engineering

Amazon Redshift

Amazon Redshift est un cloud data warehouse que les data engineers peuvent utiliser pour combiner (et interroger) des exaoctets de données structurées et non structurées stockées dans le data warehouse, la base de données opérationnelle et le data lake à l'aide de SQL standard.

En outre, Redshift enregistre les résultats de toutes les requêtes exécutées dans le data lakel Amazon S3 à l'aide de formats open-source. Une fois les résultats de ces requêtes sauvegardés, des opérations analytiques supplémentaires peuvent être exécutées sur ces résultats à l'aide d'autres services analytiques comme Amazon Athena.

Google BigQuery

BigQuery est un Datawarehouse entièrement géré et sans serveur. Il permet aux analystes et aux scientifiques d'avoir des données actuels de les analyser efficacement en créant un datawarehouse dans le stockage en colonnes et en compilant les données provenant du stockage objet et des feuilles de calcul. Ses principales fonctionnalités sont BigQuery ML, Big Query GIS, BigQuery BI Engine et les sheets connectés.

BigQuery est une solution puissante qui permet de démocratiser les connaissances, d'alimenter les décisions commerciales, de lancer des analyses et d'analyser des requêtes SQL à l'échelle de plusieurs pétaoctets. BigQuery, construit sur la technologie Dremel, possède une architecture sans serveur. Il a découplé la localisation des données et offre des clusters de stockage et de traitement distincts.

Il se distingue des solutions d'entreposage de données en cloud basées sur les nœuds. Elle exploite des technologies telles que Borg, Colossus, Jupiter et Dremel pour produire des performances optimales.

Apache Spark

Apache Spark est un moteur d'analyse unifié en open source pour le traitement de données à grande échelle. Apache Spark est un cadre de traitement des données capable d'exécuter rapidement des tâches de traitement sur de très grands ensembles de données et de répartir les tâches de traitement des données sur plusieurs ordinateurs, soit seul, soit en tandem avec d'autres outils de calcul distribués. Ces deux qualités sont essentielles dans les domaines du big data et de machine learning, qui nécessitent la mobilisation d'une puissance de calcul massive pour traiter de grandes quantités de données.

Apache Kafka 

Le streaming de données en temps réel fait désormais partie intégrante de l'écosystème Big Data. Le monde génère des volumes massifs de données chaque minute de la journée. Les données en streaming sont le flux continu de données générées par des sources telles que les journaux d'événements des serveurs informatiques, les réseaux, les transactions bancaires et les données IoT. Afin d'analyser ces données en quasi temps réel, celles-ci sont agrégées dans un pool unique afin de pouvoir être analysées, générant ainsi des informations en temps réel.

Apache Kafka est une "plateforme open-source, distribuée d'événements ou de data streaming, utilisée pour les data pipelines à haute performance, l'analyse en streaming et la data integration." Elle est écrite en Scala et en Java, ce qui rend l'intégration de Kafka avec d'autres plateformes d'analyse plus simple et plus efficace.

Python

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. Il est connu comme la "lingua franca" de la science des données et est largement utilisé pour les tâches d'analyse statistique. Il est intéressant de noter que Python et SQL sont requis pour plus de 67 % de tous les emplois en ingénierie des données répertoriés dans le monde.

Python est largement utilisé dans la communauté des data engineer car il est facile à apprendre et à lire. Enfin, avec les progrès rapides de l'IA (intelligence artificielle), de l'analyse prédictive et de machine learning, il existe une demande croissante d'ingénieurs de données possédant des compétences et une expérience avancées en Python.

SQL

SQL (Structured Query Language) est un "langage de programmation standardisé". Le SQL est utilisé pour gérer et extraire des informations/données de bases de données relationnelles. Aujourd'hui, la connaissance de SQL est un prérequis non seulement pour les databases administrators mais aussi pour les software développeurs. L'objectif principal de la connaissance de SQL est d'écrire des "scripts d'intégration de données" et d'exécuter des requêtes analytiques pour transformer et utiliser les données à des fins de veille économique.

L'utilisation de SQL comprend :

  • La modification des tables et des structures de la base de données - ce qui inclut l'ajout et la mise à jour.
  • La suppression de lignes et de colonnes chargées de données.

Nous pouvons même récupérer des sous-ensembles de données dans la database pour de nombreux cas d'utilisation de l'analyse commerciale à l'aide de SQL. Parmi les requêtes et commandes SQL les plus couramment utilisées, citons les suivantes : select, add, insert, update, delete, create, alter et truncate.

En général, les commandes SQL sont de plusieurs types, mais les plus populaires sont les suivantes : Le langage de manipulation des données (DML) et le langage de définition des données (DDL). Le langage DML est employé pour collecter et manipuler des data scripts, tandis que le langage DDL est utilisé pour définir et réviser les structures des bases de données.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI est un outil de Business Intelligence et de Data visualisation utilisé dans les cas de traitement analytique pour représenter les données d'une manière plus pertinente pour l'entreprise en convertissant les ensembles de données en tableaux de bord et en rapports d'analyse en temps réel. Les services de Power BI, basés sur le cloud et dotés d'une interface utilisateur facile à comprendre, sont une aubaine pour les utilisateurs non techniques qui peuvent ainsi créer des rapports et des tableaux de bord en toute transparence.

Power Bi prend en charge les déploiements hybrides, qui servent principalement à rassembler des données provenant de différentes sources pour créer des rapports qui alimenteront la prochaine décision commerciale que vous prendrez. La suite d'applications Power BI contient les éléments suivants : Power BI Desktop, Power BI Service, Power BI Report Server, Power BI Marketplace, PowerBi Mobile Apps, Power BI Gateway, Power BI Embedded et Power BI API.

Conclusion

Le data engineering évolue rapidement, augmentant le nombre d'outils utilisés pour créer des data pipelines et intégrer plusieurs data sources dans un unique data warehouse ou un data lake. Ces outils de data engineering les sont utiles au data engineer rendant le travail de gestion des masses de données qui doivent être agrégées, stockées, analysées et gérées beaucoup plus facile qu'il ne le serait sans ces outils. Il suffit de dire que ces outils et langages de programmation sont indispensables à la réussite opérationnelle de l'ingénieur en données.