14 Outils d'ingénierie des données essentiels à utiliser en 2024

Outils d'orchestration de flux de travail

Les outils d'orchestration de flux de travail automatisent et gèrent l'exécution de flux de travail complexes de traitement de données, en veillant à ce que les tâches soient exécutées dans le bon ordre tout en gérant les dépendances.

5. Préfet

Prefect est un outil open-source d'orchestration de flux de travail pour les flux de données modernes et les processus ETL (extraction, transformation, chargement). Il aide les ingénieurs et les scientifiques à automatiser et à gérer des pipelines de données complexes, en veillant à ce que les données circulent sans heurts de la source à la destination, avec fiabilité et efficacité.

Prefect propose un modèle d'exécution hybride qui fusionne les avantages d'une gestion basée sur le cloud avec la sécurité et le contrôle d'une exécution locale. Son interface utilisateur conviviale et sa riche API facilitent le contrôle et le dépannage des flux de données.

6. Luigi

Luigi est un package Python open-source qui vous aide à construire des pipelines de données complexes de travaux par lots de longue durée. Il a été développé par Spotify pour gérer la résolution des dépendances, la gestion des flux de travail, la visualisation, la gestion des échecs et l'intégration de la ligne de commande.

Luigi est conçu pour gérer diverses tâches, notamment le traitement, la validation et l'agrégation des données, et il peut être utilisé pour créer des flux de données simples ou sophistiqués. Luigi peut être intégré à divers outils et plateformes, tels qu'Apache Hadoop et Apache Spark, ce qui permet aux utilisateurs de créer des pipelines de données pour traiter et analyser de grands volumes de données.

Outils d'entrepôt de données

Les entrepôts de données offrent des solutions basées sur le cloud qui sont très évolutives pour le stockage, l'interrogation et la gestion de grands ensembles de données.

7. Snowflake

Snowflake est un entrepôt de données basé sur le cloud qui permet le stockage, le traitement et l'interrogation analytique de grands volumes de données. Il est basé sur une architecture unique qui sépare le stockage et l'informatique, ce qui leur permet de s'adapter indépendamment l'un de l'autre.

Snowflake peut ajuster dynamiquement la quantité de ressources informatiques en fonction de la demande. Cela permet de garantir que les demandes sont traitées de manière rapide, efficace et rentable. Il est compatible avec les principaux fournisseurs de cloud, tels que AWS, GCP et Azure.

Consultez notre cours d'introduction à Snowflake pour découvrir cet outil plus en détail.

8. PostgreSQL

PostgreSQL est un puissant système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) open-source qui peut également être utilisé comme entrepôt de données. En tant qu'entrepôt de données, PostgreSQL fournit un référentiel centralisé pour le stockage, la gestion et l'analyse de grands volumes de données structurées provenant de diverses sources.

PostgreSQL offre des fonctionnalités telles que le partitionnement, l'indexation et l'exécution parallèle des requêtes qui lui permettent de traiter efficacement les requêtes complexes et les grands ensembles de données.

N'oubliez pas qu'un entrepôt de données PostgreSQL est une solution locale qui peut ne pas être aussi évolutive que certaines solutions entièrement gérées. Par rapport à ces solutions, elle nécessite davantage d'administration et de maintenance manuelles.

Pour en savoir plus, consultez notre Guide du débutant pour PostgreSQL.

Outils d'ingénierie analytique

Les outils d'ingénierie analytique rationalisent la transformation, le test et la documentation des données dans l'entrepôt de données.

9. dbt

dbt (data build tool) est un outil en ligne de commande et un cadre de travail open-source conçu pour faciliter le flux de travail et la modélisation de la transformation des données dans un environnement d'entrepôt de données. Il prend en charge les principaux entrepôts de données, notamment Redshift, BigQuery, Snowflake et PostgreSQL.

Vous pouvez accéder à dbt via dbt Core ou dbt Cloud. Le dbt Cloud offre une interface utilisateur basée sur le web, une CLI alimentée par le dbt Cloud, un environnement hébergé, un planificateur de tâches in-app et des intégrations avec d'autres outils.

Vous pouvez comprendre les principes fondamentaux de dbt avec notre cours Introduction à dbt.

10. Base de données

Metabase est un outil open-source de business intelligence (BI) et d'analyse qui permet aux utilisateurs de créer et de partager des tableaux de bord interactifs et des rapports d'analyse. Conçu pour être convivial, il permet aux utilisateurs non techniques d'interroger des données, de visualiser les résultats et d'obtenir des informations sans avoir besoin de connaître le langage SQL ou d'autres langages d'interrogation.

Il offre une configuration facile, une prise en charge de diverses sources de données, une interface utilisateur simple, des fonctions de collaboration, des notifications personnalisables et une sécurité solide pour l'exploration, l'analyse et le partage des données.

L'analyse des données et la création de tableaux de bord font partie de la science des données. Découvrez les différences entre un Data Scientist et un Data Engineer en lisant cet article : Data Scientist vs Data Engineer.

Outils de traitement par lots

Ces outils d'ingénierie des données permettent de traiter efficacement de grands volumes de données par lots, d'exécuter des tâches de calcul complexes, des analyses de données et des applications d'apprentissage automatique dans des environnements informatiques distribués.

11. Apache Spark

Apache Spark est un puissant framework de calcul distribué open-source conçu pour le traitement et l'analyse de données à grande échelle. S'il est généralement connu pour sa capacité à traiter des données en streaming en temps réel, Spark excelle également dans le traitement par lots, ce qui en fait un outil précieux dans les flux de travail de l'ingénierie des données.

Apache Spark se caractérise par des ensembles de données distribuées résilientes (RDD), des API riches pour divers langages de programmation, le traitement des données sur plusieurs nœuds d'un cluster et une intégration transparente avec d'autres outils. Il est très évolutif et rapide, ce qui le rend idéal pour le traitement par lots dans les tâches d'ingénierie des données.

12. Apache Hadoop

Apache Hadoop est un cadre populaire à code source ouvert pour le stockage distribué et le traitement de grands ensembles de données. Au cœur de l'écosystème Hadoop se trouvent deux éléments clés : le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) pour le stockage et le modèle de programmation MapReduce pour le traitement.

Apache Hadoop est un outil puissant et évolutif pour les ingénieurs de données, offrant un stockage rentable, une tolérance aux pannes, des capacités de traitement distribué et une intégration transparente avec d'autres outils de traitement des données.

Outils de diffusion en continu

Les outils de diffusion en continu constituent un moyen puissant de créer des pipelines de données en temps réel, permettant l'ingestion, le traitement et l'analyse en continu de données en continu.

13. Apache Kafka

Apache Kafka est une plateforme de streaming d'événements distribués conçue pour le traitement de données en temps réel à haute performance et la rationalisation de pipelines de données à grande échelle. Il est utilisé pour créer des pipelines de données en temps réel, des analyses en continu, des intégrations de données et des applications critiques.

Kafka est un système capable de traiter un grand nombre de données avec une faible latence. Il stocke les données de manière distribuée et tolérante aux pannes, ce qui garantit que les données restent disponibles même en cas de défaillance du matériel ou de problèmes de réseau.

Kafka est très évolutif et prend en charge plusieurs abonnés. Il s'intègre également bien avec différents outils et frameworks de traitement de données, tels que Apache Spark, Apache Flink et Apache Storm.

14. Apache Flink

Apache Flink est une plateforme open-source pour le traitement distribué des flux et des lots. Il peut traiter des flux de données en temps réel, ce qui en fait un choix populaire pour la création de pipelines de données en continu et d'applications d'analyse en temps réel.

Flink est un outil de traitement des données qui offre des capacités de traitement rapide et efficace des données en temps réel et par lots. Il prend en charge plusieurs API (notamment Java, Scala et Python), permet une intégration transparente avec d'autres outils de traitement des données et offre une gestion efficace des états. Il s'agit donc d'un choix populaire pour l'analyse en temps réel, la détection des fraudes et les applications IoT en raison de sa capacité à traiter des données à haut débit avec une faible latence.

Conclusion

Cette liste est la dernière, mais elle ne doit pas être la fin de votre parcours en matière d'ingénierie des données. Inscrivez-vous au parcours de compétences Data Engineer pour vous familiariser avec Python, SQL, la conception de bases de données, le cloud computing, le nettoyage des données et la visualisation. Une fois le cursus terminé, vous pouvez passer l'examen de certification de carrière d'ingénieur de données et devenir un ingénieur de données professionnel certifié.

Les ingénieurs de données jouent un rôle essentiel dans la construction et la maintenance des pipelines de données qui alimentent l'analyse et la prise de décision au sein des organisations. Alors que les volumes et la complexité des données continuent de croître de manière exponentielle, les ingénieurs de données doivent s'appuyer sur les bons outils pour ingérer, traiter, stocker et fournir des données de qualité de manière efficace.

Nous avons couvert les 14 principaux outils d'ingénierie des données pour la conteneurisation, le provisionnement de l'infrastructure, l'automatisation des flux de travail, l'entreposage de données, l'ingénierie analytique, le traitement par lots et la diffusion en continu en temps réel.

Si vous débutez dans l'ingénierie des données, commencez par apprendre Docker, Kubernetes, Terraform, Prefect, Snowflake, dbt, Apache Spark, Apache Kafka, et bien plus encore.

Après avoir acquis la maîtrise de ces outils, vous devriez consulter les 21 meilleures questions, réponses et exemples d'entretiens en ingénierie des données pour vous préparer à votre prochaine évolution de carrière.