Auteur/autrice : Emmanuelle Parnois

Stack technologique

Optimisez vos pipelines de données avec un ETL Open Source. Top 5 outils.

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En tant qu’Ingénieur Data, l’un de vos principaux challenges au quotidien est la capture et la gestion des données. Et c’est précisément à cette étape cruciale qu’interviennent les outils d’Extraction, Transformation et Loading (ETL), qui ont changé la façon dont nous traitons, manipulons et utilisons les données. Avec la montée en puissance des solutions open source, de nombreux outils ETL sont désormais matures et surtout disponibles gratuitement pour vous aider en prendre en charge cette étape particulièrement chronophage de mani!re toujours plus automatisée. Voici quelques-uns des outils ETL open source les plus populaires parmi nos équipes chez Smartpoint.

Pourquoi les outils ETL sont-ils essentiels pour un ingénieur data ?

Les outils ETL permettent de capter et rassembler des data issues de sources multiples, de les transformer en un format exploitable et de les charger dans un système pour des étapes ultérieures notamment à des fins d’analyse. L’automatisation de ce processus via des outils ETL augmente la productivité des équipes et leur efficacité. Cela leur permet de gérer des volumes toujours plus importants, d’améliorer la qualité des données et de faciliter leur intégration avec tous les systèmes qui sont amenés à exploiter ces données.

Pourquoi s’intéresser aux solutions open source ?

Les solutions open source ont plusieurs avantages. Elles sont généralement gratuites ! Les coûts sont donc réduits, ce qui le rend accessibles pour de plus petites structures ou projets. Elles sont souvent plus flexibles et ouvertes que les solutions éditeurs propriétaires, car elles peuvent être personnalisées en fonction des besoins spécifiques et s’intégrer plus facilement avec d’autres outils de votre écosystème data. De plus, les outils open source bénéficient d’une grande communauté de développeurs qui fournissent un support, de la documentation et tout un environnement qui apporte des améliorations continues.

Les outils ETL open source que vous devriez regarder !

1. Talend Open Studio

Cet outil ETL gratuit et open source doté d’une interface graphique très intuitive permet aux utilisateurs d’exporter et d’exécuter des tâches dans différents environnements d’exécution. De plus, Talend peut être connecté à diverses plateformes pour faciliter la construction de pipelines performants. Et à l’origine, c’est du made in France !

2. Apache Kafka

Apache Kafka est un outil de streaming de données open source conçu pour fournir un cadre à haut débit et à faible latence capable de gérer des flux de données en temps réel. Kafka peut être utilisé pour le traitement des applications et des événements et pour découpler les applications des bases de données, ce qui peut être très utile pour les traitements transactionnels en ligne (OLTP) et les entrepôts de données.

3. Apache Camel

Apache Camel facilite l’intégration de différentes applications et technologies dans un pipeline de données. Vous pouvez utiliser Apache Camel pour définir des règles de routage et de médiation dans d’autres langages spécifiques à un domaine, comme Java, XML, Groovy, Kotlin et YAML. Camel, c’est plus de 100 composants pour fournir des informations sur les fonctionnalités utilisées et les options appliquées à ces composants.

4. Logstash

Logstash est une pipeline de données open source qui extrait les données de plusieurs sources, les transforme, puis les charge dans ElasticSearch, un moteur de recherche et d’analyse basé sur JSON. Logstash est un cadre JSON extensible avec plus de 200 plugins lui permettant de réaliser divers processus ETL.

5. Hevo

Cet outil ETL vous permet de répliquer des données provenant de plus de 150 sources vers la destination qui convient le mieux à votre projet, le tout sans avoir à écrire de code ! De plus, Hevo garantit zéro perte de données en surveillant votre pipeline, en indentifiant et en traitant les problèmes avant qu’ils ne puissent causer des dommages.

Ces outils ETL open source offrent une solution efficace pour automatiser vos processus ETL, améliorer la qualité de vos données et optimiser l’efficacité de votre travail. Chacun d’eux présente des caractéristiques uniques qui peuvent s’adapter à vos besoins spécifiques en matière de gestion des données. Alors, n’hésitez pas à les explorer et à voir lequel s’intègre le mieux à votre flux de travail en science des données.

Besoin de conseil pour savoir quelle solution ETL est la plus adaptée à votre projet ? Besoin de compétences en ingénierie Data ? Laissez-nous vos coordonnées, notre expert vous recontacte.

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Architecture

Comprendre les architectures Data modernes, laquelle adopter en 2024 ?

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Dans un monde moderne qui produit sans cesse des données qui nourrissent en continu ses économies, faire le bon choix en terme d’architecture est essentiel pour capter, gérer, analyser et exploiter les données. Les architectures de données ont beaucoup évolué pour répondre à ces nouveaux besoins sur des volumétries jamais atteintes jusqu’alors et des systèmes qui demandent de plus en plus de traitement temps réel. Voici un selon nous les architectures data les plus modernes en 2024.

Data Warehouse Appliances

Les appliances de data warehouse, tels que Teradata, Netezza, Neoview, Parallel Data Warehouse et SAP HANA, ont été conçues pour gérer les charges de travail analytiques qui ne sont pas efficacement traitées par des systèmes de gestion de bases de données traditionnels. Grâce à une architecture parallèle massive et un traitement en mémoire, ces appliances offrent des performances améliorées.

Data Lakes

Les data lakes représentent une évolution majeure par rapport aux entrepôts de données et aux data marts. Ils peuvent gérer et analyser non seulement des données structurées, mais aussi des données semi-structurées et non structurées. Ils sont généralement mis en œuvre sur des infrastructures cloud comme AWS S3, Azure ADLS, ou GCS de Google, qui offrent plus flexibilité via une séparation entre les ressources de stockage et celles de calcul.

Data Mesh

L’architecture Data Mesh vise à résoudre les problèmes de scalabilité et de disponibilité associés aux architectures de données centralisées. Avec un Data Mesh, les données sont organisées en « produits de données » (Data a a product), chacun géré par l’équipe responsable de son domaine fonctionnel respectif. Cela facilite l’exploitation des données, car les propriétaires de produits de données sont au plus proches des applications métiers qui produisent et utilisent les données.

Data Fabric

L’architecture Data Fabric, comme le Data Mesh, vise à surmonter les défis traditionnels auxquels sont confrontées les architectures de données centralisées. Cependant, à la différence du Data Mesh, qui est une approche décentralisée basée sur le domaine, le Data Fabric est une approche centralisée axée sur la technologie, s’appuyant sur les métadonnées, les catalogues, les modèles de données logiques et les APIs.

Lakehouse Architecture

La Lakehouse est une architecture qui a pour objectif de mixer les avantages des data warehouses et des data lakes tout en surmontant leurs limites respectives. Elle offre une interface commune pour toutes les charges de travail d’analyse de données et prend en charge les propriétés ACID des applications transactionnelles.

Pour conclure, le choix de la bonne architecture de données dépend de vos besoins spécifiques. Que ce soit le Data Mesh, la Data Fabric ou le Lakehouse, chaque option a ses propres intérêts qui peuvent servir votre stratégie d’exploitation des données. Chez Smartpoint, nos architectes vous conseillent car être en capacités de comprendre les différentes architectures de données est primordial afin de concevoir et mettre en œuvre des systèmes data efficaces : traitement par lots, traitement en flux, architecture Lambda, entrepôt de données, le lac de données, microservices, (…)

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Recrutement

Smartpoint, labellisée Best Workplace Experience 2023 par Speak & Act.

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Toute l’équipe Smartpoint est fière de l’obtention du label Best Workplace Experience – Happiness Barometer qui atteste de notre appartenance dans le TOP 30 des entreprises offrant la meilleure expérience collaborateur.

Présentation de Speak & Act

Speak & Act, plateforme de marque employeur et école, labellise les entreprises et écoles offrant la meilleure expérience collaborateur, stagiaire/alternant, candidat et étudiante afin d’informer, accompagner et orienter les étudiants et candidats vers le bon employeur et la bonne école. Le label et classement « Best Workplace Experience – Happiness Barometer » est exclusivement fondé sur les avis des stagiaires et alternants recueillis au travers d’un questionnaire anonyme garantissant son caractère impartial et indépendant. 

Présentation de Smartpoint

Smartpoint est une société de conseil et de services numériques (ESN) spécialisée en ingénierie de la data qui rassemble plus de 250 consultants et ingénieurs. Smartpoint aide les entreprises et les organisations à exploiter leurs gisements de données pour en faire le moteur de leur transformation digitale.

Lors de cette enquête 2023, c’est plus de 250 entreprises qui ont été évaluées et plus de 20 000 avis collectés. Pour cette première année de participation à la campagne de labellisation Happiness Barometer 2023, Smartpoint se hisse à la 20ème place du classement avec un note moyenne de 3,87 /5.

  • Nos collaborateurs recommandent l’entreprise avec un taux de satisfaction de 83%.
  • Nos collaborateurs pensent que leur employeur respecte la parité homme et femme avec un taux de satisfaction de 82%.
  • Nos collaborateurs sont satisfaits à 81% de la réputation de l’entreprise.

Pour en savoir plus :

Découvrir les avis de notre entreprise sur speaknact.fr : ici

Méthodologie du classement et label Speak & Act : ici  

Lire l’article dans LE POINT : ici

Lire l’article dans FORBES : ici

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Recrutement

Data Engineer en 2023 ? Le top 5 des compétences.

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Certes, le coeur-métier d’un ingénieur data est de concevoir, mettre en oeuvre puis maintenir un pipeline de données efficace et cela suppose d’être en capacités de construire des fondations solides pour l’exploitation de données dans la durée.

Pourtant en tant qu’ingénieur Data, votre rôle est bien plus large que la « simple » conception et gestion des pipelines de données. Chez Smartpoint, nos data engineers possèdent un large éventail de compétences qui leur permettent de mener à bien leurs missions quotidiennes. Voici un aperçu des compétences clés nécessaires pour exceller au quotidien !

1. Sens de l’écoute et de la communication : Deux qualités essentielles pour comprendre la valeur cachée des données (et leur potentiel de création de valeur) et les besoins spécifiques des utilisateurs finaux. Les data engineers doivent collaborer avec diverses parties prenantes telles que les métiers, les data analysts et les data scientists afin de comprendre les exigences métier et de proposer des solutions adaptées (et souvent créatives !). La capacité à traduire les besoins métier en pipelines de données performants est cruciale pour garantir une exploitation optimale des données.

2. Intégration de données provenant de multiples sources : Les data engineers sont confrontés à la tâche complexe d’intégrer des données provenant de multiples sources hétérogènes. Ils doivent travailler avec d’autres ingénieurs data pour développer des solutions d’intégration robustes qui permettent de collecter, transformer et stocker les données de manière fiable. Cela nécessite une connaissance approfondie des technologies ETL (Extract, Transform, Load) et des compétences en modélisation de données.

3. Maîtrise de la documentation et des outils de collaboration : La documentation est un aspect essentiel du travail d’un data engineer. Les projets évoluent, les équipes changent, et il est crucial de documenter l’architecture du pipeline de données ainsi que les différentes sources de données utilisées (comment elles sont collectées, transformées dont les agrégats et autres opérations effectuées, stockées, mises à jours, etc.). Cela permet de garantir la reproductibilité des tâches, de faciliter la collaboration entre les membres de l’équipe et de prévenir la perte de connaissances. La maîtrise des outils de collaboration tels que la suite Atlassian (comme Jira et Confluence) est souvent nécessaire pour gérer efficacement les projets et s’assurer qu’ils le restent dans la durée !

4. Connaissances en programmation et bases de données : Les data engineers doivent posséder des compétences solides en programmation pour développer des scripts et des programmes permettant de manipuler et de transformer les données. Ils doivent également avoir une bonne compréhension des bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que des langages de requête associés (comme SQL). Une connaissance approfondie des langages de programmation tels que Python, Java ou Scala est souvent essentielle dans les projets sur lesquels nous intervenons chez Smartpoint.

5. Compréhension des concepts Big Data et des outils associés : Dans le domaine du Big Data, les data engineers doivent être familiarisés avec les concepts et les technologies associées, telles que Hadoop, Spark, Hive et Kafka. La capacité à mettre en œuvre des architectures distribuées et à gérer des volumes massifs de données est essentielle pour garantir des performances optimales et une évolutivité adaptée aux besoins des entreprises.

Pour conclure ? Un data engineer accompli ne se résume pas à la maîtrise des pipelines de données, même si cela est déjà une compétence considérable !

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Phénomène

Metadata Management, de quoi parle-t-on exactement ?

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Les métadonnées fournissent des informations sur les data (des données sur les données en somme !) : caractéristiques, contextualisation, signification, usages prévus, lineage, etc. Une gestion efficace a donc un impact direct sur la qualité globale des données mais aussi leur gouvernance et leur conformité dans la durée.

Les métadonnées permettent donc à ceux qui sont amenés à exploiter les données, à mieux les comprendre et à les utiliser.

Quels sont les différents types de métadonnées ?

  • Métadonnées descriptives : elles contiennent les informations de base comme le titre, la date de création, l’auteur et le format
  • Métadonnées structurelles : elles décrivent comment les données sont structurées comme les relations entre les différents éléments et la manière dont elles doivent être visualisées ou exposées
  • Métadonnées administratives : Elles donnent les informations sur la gestion des données comme qui en est responsable ou propriétaire, les droits et les accès ainsi que les règles de sauvegarde (ou de suppression)
  • Métadonnées business : Elles décrivent le contexte, les processus et les règles métiers

Quel prérequis à la mise en place un Metadata Management efficace ?

Le stockage des métadonnées dans un référentiel centralisé est essentiel.

Cela permet de rechercher, extraire et mettre à jour les données tout au long de leur cycle de vie. Les metadata sont organisées et classées. On a ainsi l’assurance que les données sont toujours « fraiches » et correctes. Alors que les pipelines de données deviennent de plus en plus volumétriques et en temps réel, stocker les données en silos de manière traditionnelle nuit à la qualité des données, leur accessibilité, génère des incohérences et des erreurs. Un référentiel centralisé facile le travail des ingénieurs data et des analystes.

Quels avantages du Metadata Management ?

  1. Meilleure accessibilité des données
  2. Gouvernance et sécurité renforcés
  3. Prise de décision facilitée grâce à la meilleure compréhension et partage des données
  4. Qualité des données améliorée

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Recrutement

Top 8 des compétences d’un Big Data Engineer chez Smartpoint

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Déjà, un ingénieur Big Data a très une bonne culture G en ingénierie de la data ! Il connait plusieurs langages de programmation, bases de données et outils de traitement de données.

Il faut en effet maîtriser tout le processus de collecte, de stockage, de traitement, d’exploitation et d’analyse des données et ce sur de très larges volumes pour en extraire de la valeur exploitable pour nos clients.

  1. Il parle plusieurs langues … de programmation comme Java, Pyhton ou encore Scala mais ce n’est qu’une de ses nombreuses qualités :
  2. Une bonne compréhension des frameworks Big Data. Citons par exemple Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Storm et Apache Flink.
  3. La maîtrise des systèmes de stockage distribués comme Apache Kafka ou Cassandra.
  4. La connaissance des technologies de data warehousing est un vrai plus ! Apache Hive, Pig ou Impala.
  5. Des compétences en bases de données SQL (MySQL, PostgreSQL) et NoSQL (Cassandra, MongoDB)
  6. Une expérience des outils d’intégration de données, nous utilisons beaucoup Airflow mais aussi NiFi
  7. La tête dans les nuages ! Aujourd’hui le cloud est un incontournable dans tous nos projets et les données y sont stockées : AWS, Azure ou GCP
  8. Et il est très sensible … aux enjeux actuels relatifs aux données que sont leur sécurisation, données, leur cycle de vie, leur gouvernance et bien entendu leur conformité avec les règlementations.

𝐕𝐨𝐮𝐬 𝐯𝐨𝐮𝐬 𝐫𝐞𝐜𝐨𝐧𝐧𝐚𝐢𝐬𝐬𝐞𝐳 𝐨𝐮 𝐯𝐨𝐮𝐬 𝐬𝐨𝐮𝐡𝐚𝐢𝐭𝐞𝐳 𝐩𝐫𝐨𝐠𝐫𝐞𝐬𝐬𝐞𝐫 𝐝𝐚𝐧𝐬 𝐯𝐨𝐭𝐫𝐞 𝐩𝐚𝐫𝐜𝐨𝐮𝐫𝐬 𝐩𝐫𝐨𝐟𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧𝐧𝐞𝐥 ? 𝐍𝐨𝐮𝐬 𝐧’𝐚𝐭𝐭𝐞𝐧𝐝𝐨𝐧𝐬 𝐪𝐮𝐞 𝐯𝐨𝐮𝐬 !

Smartpoint recrute de nombreux ingénieurs Big Data à partir de deux ans d’expériences comme de plus expérimentés pour intervenir sur des projets stratégique chez nos clients, pour qui la data est aussi un enjeu stratégique d’innovation et de la transformation de leur métier.

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Architecture

Data Mesh, architecture miracle pour libérer enfin la valeur promise des data ?

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Au-delà du concept et des principes d’architecture, est-ce que le Data Mesh est viable à l’épreuve de réalité des organisations et des SI data ? Est-ce que cette architecture décentralisée et orientée domaine fonctionnel, qui permet une exploitation des données en libre-service, est la hauteur des promesses ?

Voici les principaux écueils à anticiper.

En tant que pure-player de la Data, nous en avons connu chez Smartpoint des architectures de données … Et nous savons à quel point il est complexe de trouver, de concevoir, de mettre en œuvre la bonne solution et de briser enfin les silos. On sait aujourd’hui qu’environ 80% des projets de Data Warehouses ont échoué et il y a déjà presque 10 ans, Gartner prédisait que 90% des Data Lakes seraient finalement inutiles. Il est vrai aussi que l’on sait qu’une équipe Data centralisée est souvent débordée et manque d’expertises par domaines métiers, ce qui nuit invariablement à la découverte et à la création de valeur data.

Revenons sur les principes fondamentaux qui caractérisent le Data Mesh ou Maillage de données tel que promus par Zhamak Dehghani(ThoughtWorks) en alternative aux structures de données centralisées et monolithiques :

1. Domain-driven ownership of data : Les données sont considérées comme des actifs appartenant à des domaines spécifiques au sein de l’organisation. Chaque domaine est responsable de la production, de l’amélioration de la qualité des données et de la gestion. Cette approche permet de créer des équipes spécialisées, composées d’experts métier et techniques, qui travaillent en étroite collaboration pour définir les normes et les règles spécifiques à leur domaine. Leur objectif est de répondre aux besoins de leur domaine fonctionnel en terme d’exploitation des données, tout en favorisant la réutilisation et l’interopérabilité entre les différents domaines métiers.

2. Data as a product : Les données sont destinées à être consommées par les utilisateurs au sein de l’organisation. Les équipes data doivent se recentrer sur le client pour fournir des data sets de qualité, fiables et bien documentés. Elles créent des interfaces claires (API) et définissent des contrats pour la consommation des données. Ainsi, les utilisateurs peuvent découvrir, accéder et utiliser les données de manière autonome, comme un produit prêt à l’emploi. On est dans la même logique que les architectures microservices.

3. Self-service data platform : Les équipes data fournissent une plateforme de données en libre-service, qui facilite la découverte, l’accès et l’exploitation des données. Cette plateforme fournit des outils, des services et des interfaces qui permettent aux utilisateurs de trouver intuitivement et de consommer les données de manière autonome. Elle favorise l’automatisation et l’orchestration des flux de données, permettant ainsi aux équipes data de se concentrer sur la qualité et l’enrichissement des données plutôt que sur des tâches opérationnelles chronophages et à faible valeur ajoutée.

4. Federated computational governance : La gouvernance des données est décentralisée et répartie entre les différentes équipes. Chaque équipe a la responsabilité de définir et d’appliquer les règles et les normes spécifiques à son domaine. La gouvernance fédérée consiste à mettre en place des processus et des outils qui permettent de gérer et de contrôler les données de manière distribuée. Cela inclut la gouvernance des métadonnées, la sécurité, la conformité réglementaire, ainsi que la prise de décision collective et transparente sur les évolutions de l’architecture et des pratiques liées aux données.

Voici pourquoi une architecture data mesh pourrait se révéler être un échec dans certaines organisations où les notions de produit data ou de propriété de domaines sont difficilement applicables.

  • Toutes les données n’ont pas forcément une valeur, c’est même le contraire. La plupart des données collectées sont inutiles et brouillent l’information car elles ne sont pas pertinentes. Dans les faits, c’est compliqué d’identifier dans la masse celles qui sont réellement précieuses et potentiellement génératrice de valeur. C’est un véritable chantier en soi, complexe et laborieux. Un travail de chercheur d’or !
  • Produire des données est une charge supplémentaire ! Certes le concept de data product est séduisant et facile à appréhender mais dans la réalité du terrain, les ingénieurs data doivent déjà les créer … Et les transformer en plus par domaine nécessite d’élargir encore leurs compétences. Certes les avancées en IA, automatisation, et autres Low Code promettent de leur faciliter la tâche mais c’est encore une promesse qui reste à éprouver.
  • On en vient naturellement à la troisième difficulté : le manque de compétences data disponibles. Le Data Engineering, c’est un métier de spécialiste de la gestion des données et nous savons qu’il est rare de trouver des professionnels qui en maîtrise toute la palette ! Déléguer la responsabilité à des équipes par domaine, sans compétences spécialisées en data, peut générer des problèmes sans aucun doute.
  • La gouvernance fédérée est aussi une évidence sur le papier. Dans les faits, ce n’est pas applicable sans de fortes contraintes avec un véritable régime central très autoritaire qui encadre les comportements et contrôle régulièrement les usages. En effet, si la gouvernance des données est détenue par une guilde fédérée composées de représentants de différents domaines, cela risque fortement d’être inefficace car chaque département a ses propres règles et priorités.
  • Une plateforme centralisée en libre-service fait rêver mais dans les faits, mettre en place ce type de solution se révèle très complexe car on est confronté à une variété vertigineuse de formats de données, une pluralité de systèmes et d’applications différents, de différentes versions voire de générations. Certes, nous disposons aujourd’hui de nombreux outils pour ingérer massivement les données et de larges bibliothèques de connecteurs … mais on peut rapidement retomber dans les travers du data warehouse.

Pour conclure, une architecture Data Mesh est très intéressante, mais au là du concept, il faut en mesurer les risques, les écueils et ses limites.

Voici les principaux avantages qui méritent qu’on étudie sa faisabilité et sa mise en pratique dans votre SI Data :

  1. Démocratisation de l’exploitation des données par un plus grand nombre (au delà des data scientist) via les applications en libre service
  2. Réduction des coûts car cette architecture distribuée est davantage #Cloud native avec des pipeline de collecte des données en temps réel (paiement à la consommation en terme de stockage)
  3. Interopérabilité car les données sont normalisées indépendamment du domaine et les consommateurs s’interfacent par APIs.
  4. Renforcement de la sécurité et de la gouvernance des données car les normes sont appliquées au-delà du domaines ainsi que la gestion des droits et des accès (journalisation, observabilité).

Sources :

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Recrutement

Smartpoint renforce son pôle d’expertise Big Data.

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Pure-player de la data depuis sa création en 2006, Smartpoint est une société de conseil et d’ingénierie en forte croissance alors que les projets Data s’accélèrent au sein des entreprises. Pour renforcer ces équipes du pôle Big Data, Smartpoint recrute de nombreux Data Engineers.

Le saviez-vous ? Sans Data Engineers, il n’y a pas d’exploitation possible de la data car c’est sur eux que repose la conception et la construction de l’architecture technique nécessaire au traitement des Big Data. 

Smartpoint a une expertise reconnue en modélisation de données. Ses équipes maîtrisent plusieurs langages de programmation et connaissent les différentes solutions big data possibles, en réponse aux enjeux spécifiques des entreprises et leurs contraintes en termes de systèmes data Legacy. Smartpoint, c’est un également un vivier d’experts en architectures de données. C’est d’ailleurs pour ces compétences que de nombreuses entreprises lui font confiance pour prendre en charge leurs projets data, de la conception des pipelines de données au déploiement des infrastructures nécessaires.

Smartpoint a donc adopté un plan de recrutement d’envergure pour attirer des data engineers qui viendront, par leurs expériences, enrichir sa Practice Big Data.

Vous êtes passionnés par l’ingénierie de la data ? Rejoignez une équipe qui vous ressemble et qui saura vous faire progresser dans un monde technologique qui évolue à un rythme effréné !

Qᴜᴇʟ ᴇsᴛ ʟᴇ ᴘᴀʀᴄᴏᴜʀs ᴛʏᴘᴇ ᴅ’ᴜɴ ᴅᴀᴛᴀ ᴇɴɢɪɴᴇᴇʀ ᴄʜᴇᴢ Sᴍᴀʀᴛᴘᴏɪɴᴛ ?

  • Après une formation supérieure universitaire ou école Bac + 5, il a à minima une expérience opérationnelle de 3 ans.
  • Il connait différents types d’architectures dont le Data Lake pour stocker, traiter et sécuriser des données issues de sources multiples, brutes, structurées et non structurées, sur de larges volumes.
  • Il sait comprendre et modéliser les données. Il sait concevoir des schémas de base de données et des structures de données.
  • Il est familier avec au moins une solution big data comme Hadoop, Spark, Hive ou Storm, ce qui lui permet d’être force de proposition.
  • En termes de langages de programmation, il maîtrise Spark ou Scala pour développer des scripts ou des requêtes pour extraire les données ; et améliorer les performances du traitement temps réel. Il utilise également Python pour le nettoyage, l’analyse et la visualisation des données.
  • Pour lui, la qualité des données et leur gouvernance est une priorité pour répondre aux normes et aux réglementations en vigueur … mais aussi par ce qu’il n’y aura jamais de sens, ni d’intelligence, ni de valeur créée pour l’entreprise si les données en sont pas correctes, cohérentes et à jour.

Vous vous reconnaissez ? Nous n’attendons que vous !

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Stack technologique

IA & ML, au delà du buzz.

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On parle beaucoup d’avancées technologiques en apprentissage automatique et en intelligence artificielle mais dans les faits, les bénéfices attendus ne sont pas toujours au rendez-vous. Voici pourquoi.

Pour fonctionner, ces technologies nécessitent de grandes quantités de données, avec un haut niveau de qualité pour être efficaces.

Le challenge à relever pour les Data Engineers que nous sommes est que les données doivent être pré-traitées et préparées d’une manière spécifique avant de pouvoir être exploitées.

Chez Smartpoint, nous utilisons plus particulièrement Spark, Databricks ou encore Google Cloud Flow car ces outils apportent des solutions intéressantes pour nos clients en termes de :

  1. ÉVOLUTIVITÉ : ces plateformes permettent de traiter de grandes quantités de données et de les préparer pour l’apprentissage automatique à grande échelle.
  2. PARALLÉLISME : ces plateformes permettent de traiter des données en parallèle, ce qui peut accélérer le processus de prétraitement et de préparation des données.
  3. RÉDUCTION DE LA COMPLEXITÉ : ces plateformes peuvent aider à réduire la complexité de la préparation des données en proposant des bibliothèques de fonctions et de modules prêts à l’emploi.
  4. AUTOMATISATION : ces plateformes permettent d’automatiser certaines tâches de préparation de données telles que le nettoyage des données, la normalisation des données, le traitement du langage naturel, etc.
  5. INTÉGRATION : ces plateformes peuvent s’intégrer facilement avec d’autres outils et services d’apprentissage automatique tel que Tensor Flow pour n’en citer qu’un.

En utilisant ces outils, vous pouvez accélérer votre processus de préparation de données, réduire la complexité et améliorer la qualité des données pour tirer pleinement parti des avancées en ML et IA.

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Stack technologique

DevOps, pourquoi adopter cette approche et le top 10 des meilleurs outils utilisés par nos développeurs.

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DevOps, ce désormais incontournable qui permet d’automatiser toujours davantage pour déployer plus rapidement de nouvelles applications ou de nouvelles fonctionnalités.

Selon différentes études dont Upguard (à lire ici https://www.upguard.com/blog/devops-success-stats), voici en quelques chiffres pourquoi adopter cette démarche pour accélérer le time-to-market de vos produits logiciels mais aussi leur qualité tout en facilitant le travail de vos équipes de développement :

  • Les Ops « traditionnels » seraient 40% davantage chronophages et 21% de leur temps serait consacré à gérer les incidents
  • Les DevOps consacreraient 1/3 de leur temps à optimiser l’infrastructure et économiseraient 60% de leur temps à gérer des problèmes d’assistance
  • Les organisations qui ont généralisé les pratiques DevOps constatent à plus de 60% qu’elles ont amélioré la qualité des déploiements mais aussi la fréquence à la laquelle elles mettent sur le marché de nouveaux produits logiciels. Près de 40% considèrent aussi que la production du code est de meilleure qualité.
  • Selon une enquête menée par Puppet Labs, les entreprises qui ont adopté le DevOps déploient des mises à jour 30 fois plus rapidement que celles qui n’ont pas adopté cette approche.
  • Une étude Forrester a mis en avant que les organisations ayant adopté DevOps ont connu une réduction de 63 % des défaillances de production et une réduction de 50 % du temps de résolution des problèmes.

Une batterie d’outils sont disponibles pour améliorer ce processus que ce soit au niveau du code (révision, gestion du code source, fusion), de l’intégration continue, des tests en continu, du packaging des référentiels, de la gestion des releases, de la configuration de l’infrastructure et du monitoring.

Voici notre sélection.

1/ Jenkins (open source) pour l’intégration et la livraison continue (CI/CD) pour l’automatisation et l’exécution de nombreuses tâches avec des centaines de plugins disponibles

2/ Git permet de suivre le développement en cours de l’application tout en conservant plusieurs versions du code source (historique). C’est l’outil incontournable en termes de systèmes de contrôle mais aussi de collaboration.

3/ Kubernetes (open source) pour augmenter les ressources nécessaires ou gérer davantage de conteneurs, il permet en effet aux développeurs de gérer la scalabilité et la gestion en déployant sur un cluster de serveurs, de manière sécurisée.

4/ Ansible (open-source) pour le provisionnement, la gestion et l’automatisation des configurations et le déploiement des applications sur des serveurs distants.

5/ Puppet (open-source) pour automatiser la configuration et la gestion des serveurs (comme Ansible) ainsi que des machines virtuelles.

6/ Terraform (open-source) pour définir les ressources nécessaires on-prem ou dans le cloud.

7/ Docker (open source) pour créer, déployer et gérer des applications conteneurisées indépendamment du système d’exploitation. Il offre aussi des capacités de virtualisation et d’isolations indispensables dans le cadre d’une architecture micro-services.

8/ Grafana (open-source) pour la visualisation des données et le monitoring. Il permet de collecter, analyser et afficher des données issues de multiples sources dont les logs.

9/ Slack pour partager des fichiers, des extraits de code et les intégrer dans vos applications. C’est l’allié de vos équipes pour gagner en productivité. La fonctionnalité Huddle leur permet même de communiquer par la voix !

10/ Jira (outil de ticketing de la suite Atlassian) pour planifier, contrôler et livrer vos produits logiciels sur la base de user stories selon les méthodes agiles. Il a également des fonctionnalités de reporting très appréciables.

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