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Craft & Data, l’évolution du Data Engineering

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Sommaire

  1. L’évolution du Data Engineering
  2. L’odysée du Data Engineering
  3. Parallèle avec les techniques de développement
  4. Complexification des écosystèmes Data
  5. Application des pratiques de craftsmanship dans le Data Engineering
  6. Tendances futures et innovations en Data Engineering
  7. En conclusion

L’évolution du Data Engineering

Embrasser les préceptes du software craftsmanship pour naviguer dans la complexité croissante des écosystèmes de données

Au cœur de l’ère numérique, où les données sont devenues le pilier central des décisions stratégiques, le data engineering se présente comme un domaine en perpétuelle évolution, confronté à des défis d’une complexité et d’une envergure sans précédent. Cette discipline, autrefois confinée aux aspects techniques de collecte et de stockage des données, s’est métamorphosée en une discipline exigeant non seulement une maîtrise technique, mais aussi une vision stratégique et innovante.

L’impératif actuel n’est plus seulement de gérer de vastes quantités de données, mais de le faire avec une précision, une efficacité et une flexibilité qui définissent les contours d’une entreprise compétitive et innovante. Dans ce contexte, les principes du Software Craftsmanship, qui prônent l’excellence, la maîtrise du détail et un engagement continu envers l’amélioration, apparaissent comme des phares guidant le data engineering vers l’excellence.

L’adoption de ces principes n’est pas un luxe mais une nécessité, face à l’accélération du rythme des innovations technologiques et à la complexité croissante des architectures de données. Cet article se propose d’explorer cette convergence cruciale, en tissant des parallèles entre l’évolution des solutions utilisées dans le data engineering et celle des techniques de développement, tout en démontrant comment l’intégration des pratiques du craftsmanship est devenue indispensable pour naviguer dans l’écosystème tumultueux des « Modern Data Stack ».

L’odyssée du data engineering

Un périple marqué par une quête incessante d’innovation et d’adaptation.

Cela a débuté avec les structures fondamentales des bases de données relationnelles. Ces systèmes, conçus pour l’ordre et la précision, ont posé les jalons de ce qui allait devenir un champ de bataille technologique dynamique.

Au fil du temps, les données se sont métamorphosées, passant de simples enregistrements statiques à des torrents vivants d’informations, requérant des capacités de traitement et d’analyse toujours plus avancées. L’avènement des architectures Big Data, incarnées par des technologies telles que Hadoop et Spark, a marqué une révolution, offrant un accès à une puissance de traitement réservée jusqu’alors aux inabordables et prohibitifs appliances et solutions éditeurs du secteur. Ces outils ont permis de gérer des volumes massifs de données, de structurer une grande hétérogénéité de formats et d’extraire de la valeur des océans de données brutes.

Cependant, cette évolution n’a pas été sans défis. La diversité des données, leur volume croissant et la pression à s’approcher de plus en plus du traitement en temps réel ont introduit des complexités sans précédent. Des solutions telles qu’Apache Kafka, conçues pour traiter des flux de données en temps réel, et des bases de données NoSQL comme MongoDB et Cassandra, adaptées aux structures de données non relationnelles, ont émergé en réponse à ces nouvelles exigences.

Dans ce contexte, le rôle du data engineer s’est transformé. Historiquement intégrateur ancré dans le déploiement et l’utilisation des solutions paramétriques du marché, il est devenu développeur, jouant avec des technologies complexes et hétérogènes pour construire des systèmes capables de transformer la place de la donnée dans les systèmes d’information et par extension la relation des organisations à leurs données.

Cette évolution souligne une vérité fondamentale : alors que les données continuent de croître en volume et en complexité, la nécessité d’un data engineering sophistiqué, ancré dans les principes du Software Craftsmanship, devient de plus en plus impérative.

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Parallèle avec les techniques de développement

La trajectoire du développement logiciel, riche en innovations et en révolutions conceptuelles.

Cette évolution offre un miroir fascinant pour comprendre l’évolution du data engineering. L’adoption de méthodologies agiles dans le développement logiciel a initié un changement de paradigme, passant d’un modèle rigide et linéaire à une approche flexible, itérative et centrée sur l’utilisateur. Ces méthodes, incarnées par des frameworks tels que Scrum et Extreme Programming ou encore des approches tels que DevOps ont révolutionné la manière dont les logiciels sont conçus, développés et déployés, plaçant l’accent sur la collaboration, l’adaptabilité et la livraison continue.

Parallèlement, l’émergence de pratiques telles que l’intégration continue (CI) et le déploiement continu (CD), appuyées par des outils comme Jenkins, GitLab, et CircleCI, a renforcé cette évolution. Ces pratiques ont permis aux équipes de développement de maintenir un rythme de développement soutenu tout en assurant la qualité et la fiabilité du logiciel, grâce à des cycles de feedbacks rapides et à une automatisation accrue des tests et des déploiements.

Cette transformation dans le développement logiciel offre des leçons précieuses pour le data engineering. Tout comme le développement logiciel a évolué pour répondre à des besoins de rapidité, de flexibilité et de qualité, le data engineering doit également s’adapter. Les systèmes de données modernes exigent une agilité semblable, capable de gérer des flux de données en constante évolution et de répondre rapidement aux besoins changeants des entreprises.

En adoptant des principes similaires à ceux du développement agile, tels que la collaboration pluridisciplinaire, l’itération rapide et la réactivité face aux changements, les data ingénieurs peuvent construire des systèmes plus robustes, évolutifs et alignés sur les objectifs stratégiques des organisations. De même, l’intégration de pratiques d’intégration et de déploiement continu dans les pipelines de données peut grandement améliorer la vitesse, la qualité et la fiabilité des systèmes de data engineering.

Ainsi, en tirant des enseignements des évolutions du développement logiciel, le data engineering peut s’orienter vers une pratique plus mature et raffinée, où les principes du Software Craftsmanship ne sont pas seulement souhaitables, mais essentiels.

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Complexification des écosystèmes Data

L’ère numérique actuelle est caractérisée par une prolifération exponentielle de données, engendrant des écosystèmes d’une complexité sans précédent.

Cette complexité ne se limite pas à la quantité de données ; elle s’étend à la diversité des formats, à la rapidité des flux de données, et à l’intégration de technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (Machine Learning).

Le défi n’est plus simplement de stocker de vastes volumes de données, mais de les orchestrer de manière à en extraire des insights précis et pertinents au bon moment. Des plateformes comme Apache Hadoop et Spark ont pavé la voie en permettant un traitement distribué des données à grande échelle. Cependant, ces solutions nécessitent des compétences pointues en termes de conception et de gestion pour éviter de se perdre dans la complexité.

L’essor du cloud computing, avec des services comme Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, et Google Cloud Platform, a apporté de nouvelles dimensions de flexibilité et d’évolutivité. Ces environnements cloud offrent des capacités de traitement et de stockage pratiquement illimitées, mais ils requièrent une compréhension approfondie des architectures de données et des modèles de sécurité.

De plus, l’intégration de l’IA et du Machine Learning dans les processus de data engineering ouvre de nouvelles voies pour l’analyse prédictive et la prise de décision automatisée. Toutefois, cela implique également une complexité accrue en matière de modélisation des données, de gestion des algorithmes et de garantie de la qualité des données.

Dans ce contexte, l’adoption des principes de Software Craftsmanship devient cruciale. La qualité du code, une documentation rigoureuse, des tests exhaustifs et une conception réfléchie ne sont plus des luxes, mais des nécessités pour évoluer avec succès. Le Data Engineer se doit de devenir un véritable artisan, non seulement dans la gestion technique des données mais aussi dans la conceptualisation de solutions personnalisées et spécialisées. Le temps des architectures “standards” est révolu dans le domaine de la Data.

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Aujourd’hui, il est essentiel de comprendre en profondeur les avantages et les limites des différents patrons d’architecture, de s’en inspirer pour adapter et innover, ou même de les réinventer. L’artisan des données doit se positionner en challenger vis-à-vis de l’architecte, mettant en lumière les limites des conceptions existantes et proposant de nouvelles approches plus adaptées aux besoins spécifiques et aux défis uniques de chaque projet. Il doit traiter chaque ensemble de données avec précision pour construire des systèmes non seulement fonctionnels, mais aussi durables et évolutifs.

Application des pratiques du craftsmanship dans le Data Engineering

L’intersection entre le software Craftsmanship et le data engineering elle est impérative.

Alors que le data engineering s’engage dans une trajectoire de complexité croissante et d’innovation rapide, l’application des principes de Craftsmanship devient essentielle pour garantir la qualité, la fiabilité et l’évolutivité des systèmes de données.

  • 1. Qualité du Code : Au cœur de tout projet de data engineering se trouve le code. Un code propre, bien organisé et maintenable n’est pas seulement une question d’esthétique, mais un pilier de la fonctionnalité et de la durabilité. Les ingénieurs de données doivent adopter des pratiques telles que la révision de code, le pair programming et l’utilisation de standards de codage rigoureux pour assurer la qualité et la lisibilité du code.
  • 2. Tests Rigoureux : Les tests sont cruciaux pour garantir la fiabilité des systèmes de data engineering. Cela comprend non seulement les tests unitaires, mais aussi les tests d’intégration, de performance et de sécurité. La mise en place d’un environnement de tests automatisés garantit que les systèmes sont robustes et que les erreurs sont identifiées et corrigées de manière proactive. Cela implique un travail particulièrement important sur le mocking de données de test significatives. Mieux encore, la pratique de TDD (Test Driven Development) permet la systémisation des tests et garantie l’implication du Data Engineer dans l’analyse du comportement du Data Product au regard du caractère changeant des données. Au-delà de la testabilité des « Data Product » que le data ingénieur doit garantir, il doit aussi veiller à tester la qualité des données que ses solutions manipules et intégrer les actions de remédiation consécutives aux fonctionnements de celle-ci.
  • 3. Documentation et Partage de Connaissances : Une documentation claire et détaillée est indispensable, surtout dans des systèmes complexes. Elle permet non seulement de faciliter la maintenance et l’évolution des systèmes, mais aussi de partager les connaissances au sein de l’équipe et de l’organisation. C’est un prérequis à la mise en œuvre de la traçabilité des données véhiculée au travers de ces systèmes (Lineage) et par extension la mise en œuvre des catalogues de données actionnables (Data Catalog).
  • 4. Conception Réfléchie : Dans le data engineering, chaque décision de conception a des implications à long terme. Cela inclut le choix des technologies, la modélisation des données, l’architecture des systèmes et la stratégie de gestion des données. Une approche réfléchie, qui prend en compte non seulement les besoins actuels mais aussi les évolutions futures, est fondamentale.
  • 5. Amélioration Continue : Enfin, l’engagement envers l’amélioration continue est un principe clé du Craftsmanship. Dans le data engineering, cela signifie rester à jour avec les dernières technologies, apprendre de chaque projet, et toujours chercher des moyens d’optimiser et d’innover.

En intégrant ces pratiques de Craftsmanship, le data engineering peut non seulement répondre aux défis actuels, mais aussi se préparer pour les innovations futures. Cette approche artisanale transforme les données brutes en systèmes de données sophistiqués, capables de propulser les entreprises vers de nouveaux sommets de performance et d’innovation.

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Tendances futures et innovations en Data Engineering

Le paysage du data engineering est en perpétuelle mutation, porté par des avancées technologiques et des changements dans les pratiques de gestion des données. Comprendre et anticiper ces tendances est crucial pour rester pertinent et compétitif.

  • 1. L’Avènement de l’Edge Computing
    Avec l’augmentation des appareils IoT et la nécessité de traitements de données en temps réel, l’edge computing gagne en importance. Cette tendance déplace une partie du traitement des données depuis les centres de données centralisés vers la périphérie du réseau, réduisant ainsi la latence et améliorant l’efficacité. Elle peut permettre la réduction du volume de données en transit vers les systèmes centraux en étant plus sélectif sur les données significatives mais surtout en anticipant les traitements de valorisation des données à priori (par opposition au modèle à posteriori des datalakes). Appliquer les principes de Craftsmanship dans ce contexte implique de garantir une conception et une exécution précises pour gérer efficacement les données à la périphérie.
  • 2. La Montée en Puissance du DataOps
    DataOps, une approche agile de la gestion des données, gagne du terrain. Inspiré par le DevOps, le DataOps vise à améliorer la communication, l’intégration et l’automatisation des processus de data engineering. L’adoption de pratiques de Craftsmanship dans le DataOps peut aider à créer des processus plus robustes et efficaces, garantissant une meilleure qualité des données et une livraison plus rapide.
  • 3. L’Intégration de l’IA et du Machine Learning
    L’intégration de l’IA et du Machine Learning continuent de transformer le data engineering. Les systèmes doivent être conçus pour prendre en charge l’apprentissage automatique, depuis la collecte et la préparation des données jusqu’à la mise en œuvre et le déploiement des modèles. Le Craftsmanship dans ce domaine implique une attention méticuleuse aux détails et une compréhension approfondie des principes sous-jacents de l’IA.
  • 4. La Sécurité et la Confidentialité des Données
    Alors que les réglementations sur la confidentialité des données se renforcent, les entreprises doivent prioriser la sécurité et la conformité dans leurs processus de data engineering. L’application des principes de Craftsmanship pour concevoir des systèmes sécurisés et conformes aux normes est essentielle pour protéger les informations sensibles et maintenir la confiance des utilisateurs.

En restant à l’avant-garde de ces tendances et en intégrant les principes de Craftsmanship dans leurs pratiques, les Data Engineers peuvent non seulement relever les défis actuels, mais aussi façonner l’avenir du data engineering. Cette approche garantit que les systèmes de données sont non seulement adaptés aux besoins actuels, mais aussi prêts à embrasser les innovations de demain.

En conclusion !

En parcourant l’évolution du data engineering et en explorant l’application des principes de software Craftsmanship, il devient évident que l’art de gérer les données est bien plus qu’une simple question technique. C’est une pratique qui requiert réflexion, précision et un engagement envers l’excellence, évoquant les qualités d’un « artisan ».

L’adoption du CRAFT dans le data engineering n’est pas seulement un choix stratégique ; c’est une nécessité dans un monde où les données deviennent de plus en plus complexes et essentielles pour la réussite des entreprises. Les data ingénieurs, armés des principes de qualité, de rigueur et d’amélioration continue, peuvent construire des systèmes de données non seulement robustes et fiables, mais aussi adaptatifs et évolutifs face aux défis futurs.

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Nous invitons donc les professionnels du data engineering à embrasser les principes du CRAFT. Que ce soit en améliorant la qualité du code, en adoptant des processus de test rigoureux, en documentant minutieusement les systèmes, ou en s’engageant dans une conception réfléchie, chaque étape vers le Craftsmanship est un pas vers un avenir où les données sont gérées avec l’art et la compétence qu’elles méritent.

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