Data Engineering
Construisez des pipelines de données fiables et performants
Le Data Engineering consiste à concevoir, construire et maintenir des architectures et des pipelines de données robustes pour collecter, transformer et rendre vos données exploitables à grande échelle.
Le Data Engineering en bref
La donnée est au cœur des décisions stratégiques. Mais avant de pouvoir l’analyser ou la visualiser, encore faut-il pouvoir la collecter, la structurer, la transformer et la rendre accessible.
Le Data Engineering fournit les fondations techniques indispensables pour garantir des flux de données fiables, sécurisés et scalables, au service de la performance de votre entreprise.
Il alimente vos outils de Business Intelligence et repose sur une intégration de données fiable, encadrée par une gouvernance des données efficace.
Enjeux principaux
Collecter des données issues de sources multiples et hétérogènes
Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données
Construire des pipelines performants et évolutifs
Répondre aux besoins des équipes métiers et data
Préparer la donnée pour l'analyse, l'IA et le reporting
Qu'est-ce que le Data Engineering ?
Le Data Engineering regroupe les pratiques et technologies permettant de concevoir, développer et maintenir l’infrastructure de données d’une organisation.
Il repose sur 3 piliers :
Collecter
Récupérer les données depuis différentes sources internes et externes.
Transformer
Nettoyer, structurer et enrichir les données pour garantir leur qualité.
Stocker
Organiser les données dans un entrepôt ou un data lake prêt à l'emploi.
Pourquoi est-ce important ?
Sans Data Engineering solide, les projets data échouent ou produisent des résultats biaisés.
Cela entraîne :
- Des données incomplètes, incohérentes ou obsolètes
- Des analyses peu fiables et des décisions risquées
- Des processus manuels chronophages et coûteux
- Des outils métiers mal alimentés
- Une difficulté à passer à l’échelle
Les bénéfices du Data Engineering
Données fiables
Des données cohérentes, propres et disponibles.
Performance & scalabilité
Des pipelines rapides et adaptés aux volumes.
Automatisation
Moins de tâches manuelles et plus d’efficacité.
Décision éclairée
Des données prêtes pour l’analyse et le reporting.
Sécurité & conformité
Des données protégées et conformes aux normes.
Cas d'usage
Le Data Engineering s’adapte à de nombreux métiers et secteurs.
Finance
Consolidation de données financières, reporting réglementaire, pilotage de la performance.
Commerce
Centralisation des ventes, prévisions, stocks et comportements clients.
Marketing
Collecte et traitement des données de campagnes, ROI et segmentation.
Industrie
Données IoT, suivi de production, maintenance prédictive.
Santé
Données patients, qualité des soins, suivi des indicateurs.
Secteur public
Données citoyennes, transparence, performance des services publics.
Data Engineering
Les technologies associées
STERE travaille avec les meilleures solutions du marché pour répondre à vos besoins.
Data warehouse, data lake ou lakehouse : quelle architecture choisir ?
Le choix de l’architecture est la décision la plus structurante d’un projet de data engineering. Elle conditionne les coûts, les performances et la capacité de votre plateforme à évoluer.
Pour approfondir, lisez nos articles consacrés au data warehouse et au data lake.
Le data warehouse, pour des données structurées et fiables
L'entrepôt de données centralise des données nettoyées et modélisées pour le reporting. C'est la solution de référence lorsque vos sources sont principalement des ERP, CRM ou bases relationnelles, et que vos besoins portent sur des indicateurs stables.
Le data lake, pour stocker tous types de données
Le data lake accueille des données brutes, structurées ou non : fichiers, logs, données IoT, documents. Il offre une grande souplesse et un coût de stockage réduit, mais exige une gouvernance rigoureuse pour ne pas devenir un « marécage de données ».
Le lakehouse, le meilleur des deux mondes
Portée par des plateformes comme Databricks, l'architecture lakehouse combine la flexibilité du data lake et la fiabilité du data warehouse sur un socle unique. Elle permet de servir à la fois la BI, la data science et l'IA.
Notre méthode
Nous auditons vos sources, vos volumes et vos usages avant de recommander une architecture. Nous concevons ensuite des pipelines de données automatisés, supervisés et documentés, avec des contrôles de qualité à chaque étape, sur Databricks, Talend, Informatica, Dataiku ou Oracle. Vos équipes sont formées pour maintenir la plateforme dans la durée.
NOS SERVICES
Des services pour chaque étape de vos projets
Conseil & Audit BI
Analyse, cadrage et définition de votre stratégie data.
Dashboards & Reporting
Conception de tableaux de bord pertinents et performants.
Intégration
Intégrer vos données et accompagner le changement.
Licences & Solutions BI
Fourniture de licences et solutions adaptées.
NOS FORMATIONS
Montez en compétences avec nos formations
Qlik Sense
De la découverte à l'expertise.
Power BI
Maîtrisez l'outil Microsoft.
Toutes nos formations
Découvrir l'ensemble de notre catalogue.
NOS PROJETS
Ils nous font confiance
Refonte de l’infrastructure BI
Secteur industriel
Mise en place d’une plateforme data
Secteur distribution
Optimisation des reportings
Secteur services
Gestion de parc & ITSM avec GLPI
Secteur public
FAQ
Vos questions, nos réponses
Qu'est-ce que le Data Engineering ?
Le Data Engineering consiste à collecter, transformer, structurer et stocker les données afin de les rendre fiables et facilement exploitables par l’entreprise.
Quelle est la différence entre Data Engineering et Data Science ?
Le Data Engineering prépare et organise les données, tandis que la Data Science les analyse pour identifier des tendances, réaliser des prédictions ou créer des modèles.
Quels sont les outils utilisés en Data Engineering ?
Les outils varient selon les projets. On retrouve notamment Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Informatica, Apache Spark ou Azure Data Factory pour gérer et automatiser les flux de données.
Qu'est-ce qu'un pipeline de données ?
Un pipeline de données est une chaîne de traitements automatisés qui collecte les données dans vos sources, les nettoie et les transforme, puis les charge dans une plateforme cible comme un data warehouse ou un data lake. Bien conçu, il est supervisé, documenté et relancé automatiquement en cas d'erreur.
Combien de temps faut-il pour mettre en place une infrastructure data ?
La durée dépend du nombre de sources, du volume de données et de la complexité de l’environnement existant. Un audit permet de définir précisément les étapes du projet.
Comment garantir la qualité des données ?
La qualité repose sur le nettoyage, la standardisation et le contrôle des données, ainsi que sur l’automatisation des vérifications tout au long des flux.
Quel est le coût d'un projet Data Engineering ?
Le coût varie selon le périmètre, les technologies, les volumes de données et les sources à connecter. Une analyse des besoins permet d’établir un budget adapté au projet.
Pourquoi utiliser Databricks pour un projet data ?
Databricks est une plateforme cloud qui réunit sur un même socle le stockage, le traitement de gros volumes de données, la BI et le machine learning. Elle est particulièrement adaptée aux architectures lakehouse et aux entreprises qui veulent industrialiser leurs pipelines tout en préparant des projets d'IA.
Nos articles sur le data engineering
Data Engineering & intégration Data warehouse : définition, architecture et usages
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