métiers de la data

5 rôles utiles dans un environnement aws big data

Votre entreprise est-elle en train de constituer une équipe Big Data ?

Voici un aperçu des personnes dont vous avez besoin dans votre équipe data.

Ce n’est un secret pour personne que les entreprises sont actuellement obsédées par la manière de tirer de la valeur des données qu’elles collectent auprès des clients et de leurs opérations.

Les données représentent certainement la ressource la plus lucrative qu’une entreprise a à portée de main, et c’est une ressource qui se multiplie considérablement chaque seconde. En effet, la quantité de données générées chaque seconde par les différentes sources (crm, réseaux sociaux, intranet, open data, …) est conséquente. Chaque personne, chaque seconde, produirait jusqu’à 1,7 Mo de données en 2020. Avec les voitures connectées, l’iot, la monnaie virtuelle, ce nombre pourrait bien devenir obsolète.

La collecte et l’analyse de cet océan d’informations est un élément crucial pour prendre des décisions éclairées et proactives et fournir une performance durable. Mais, malgré la stabilité croissante des produits Big Data et de Business Intelligence qui arrivent sur le marché pour aider les entreprises à maîtriser leurs données, en tirer le meilleur parti nécessite toujours une touche humaine.

La première étape de la constitution de votre propre équipe de professionnels du Big Data consiste à comprendre ce que chacun des rôles actuels liés au Big Data implique réellement et à déterminer les compétences dont vous avez besoin dans votre entreprise.

En fonction de la taille de votre entreprise et de ce que vous souhaitez réaliser avec votre stratégie Big Data, vous n’aurez peut-être pas besoin d’une flotte complète de spécialistes des données en interne.

La question du Big Data est une préoccupation sérieuse. Alors que de plus en plus d’entreprises sont conscientes de la valeur que les professionnels des données peuvent apporter, la concurrence pour les talents possédant ces compétences est plus vive que jamais. La demande pour des postes à croissance rapide, tels que Data Scientist, Data Developer et Data Engineer, augmente,.

Examinons chaque rôle et découvrons comment ils pourraient s’intégrer à votre organisation.

Big data sur AWS


Les entreprises qui souhaitent commencer à utiliser des techniques de Big Data trouveront une multitude d’options disponibles sur la plate-forme Amazon Web Services. En fait, de plus en plus d’organisations hébergent leurs lacs de données et leurs analyses sur AWS qu’avec tout autre service cloud.

AWS propose une multitude de produits et services cloud pour aider ses clients à développer, sécuriser et exécuter des applications Big Data. L’intérêt du cloud réside notamment dans l’infra as code.

Sans infrastructure à entretenir, les développeurs peuvent se mettre au travail en analysant leurs données, en augmentant et en diminuant facilement leurs ressources à mesure que les ensembles de données augmentent et diminuent.

De nouvelles fonctionnalités sont ajoutées à tout moment à l’écurie d’outils de gestion des données et d’analyse du fournisseur, donnant aux utilisateurs un accès aux dernières techniques de big data et d’apprentissage automatique sur une plate-forme sécurisée et stable.

Il existe Amazon S3 pour le stockage d’objets sécurisé et évolutif, Amazon Glacier pour la sauvegarde et l’archivage à long terme, et AWS Glue pour le catalogage de données, pour n’en citer que quelques-uns.

Lorsqu’il s’agit d’analyser les données stockées sur le cloud AWS, les utilisateurs disposent d’un vaste choix d’outils en fonction de leurs besoins :

  • Amazon EMR, plateforme de Big Data dédiée au traitement de grandes quantités de données 
  • Amazon Redshift et Redshift Spectrum pour l’entreposage et l’interrogation de données
  • Amazon Athena et Amazon Elasticsearch Service; des outils analytiques qui donnent aux utilisateurs le pouvoir de surveiller et d’examiner les données en temps réel, entre autres

Rôles essentiels pour les équipes Big Data AWS

Data Hygenist

Le Big Data ne s’appelle pas le Big Data pour rien. La quantité de données accumulées par les entreprises, leurs partenaires et leurs clients simplement en existant est énorme. Toutes les données que vous collectez ne seront pas utiles. Dans de nombreux cas, elles ne seront même pas complètes, imprécises ou pertinentes.

Travaillez avec de mauvaises données et vous obtiendrez des résultats médiocres. Vous aurez donc besoin d’un hygiéniste des données pour trier, filtrer et nettoyer vos données afin que vous ne dépensiez pas énormément de temps et d’énergie afin que ses données soient fiables.

Même les données pertinentes peuvent poser des problèmes, en particulier si vous regroupez des données provenant de différentes sources. Vous pouvez avoir différents ensembles de données qui enregistrent des dates dans différents formats, par exemple.

Dans le monde des données, il existe de nombreux langages de développements différents. Toutes les sources n’enregistrent et ne stockent pas les données de la même manière. Il est donc vital de rassembler tous vos sets de données et de vous assurer que toutes les données sont comparables avant de commencer à rechercher des tendances ou effectuer diverses analyses.

Le processus de maintien de cohérence des données commence au stade de la capture et implique tous les membres de l’équipe qui touchent les données à tout moment au cours de leur cycle de vie, mais un hygiéniste des données dédié peut être engagé sur une base contractuelle ou pendant une migration de données.

Dans les organisations qui n’ont pas d’hygiéniste des données à plein temps ou permanent, il revient souvent aux administrateurs de données, aux gestionnaires de données et aux responsables de bases de données de maintenir un lac de données sain.

Data Architect

Pour gérer efficacement les données, vous devez les héberger et les organiser de manière à les rendre accessibles.

Sans un cadre de gestion des données bien conçu, vos données seront inutilisables; Pensez-y comme si vous donniez à vos data scientists, ingénieurs et analystes l’accès à une bibliothèque ordonnée et judicieusement aménagée au lieu de devoir fouiller dans une pile de livres montagneux.

Ils visualiseront et concevront le meilleur modèle de gestion pour les données d’une entreprise, en s’assurant que les données soient organisées de manière rationnelle afin de pouvoir être interrogées de manière logique et rapide.

Les architectes de données auront des années d’expérience dans des domaines tels que la modélisation de données, l’entreposage de données, la gestion de bases de données et les processus ETL.

Les compétences souhaitables pour le rôle incluent souvent des bases de données MySQL, Microsoft SQL Server et No SQL, ainsi qu’Excel, SPSS et des langages de programmation tels que Python, Java, C / C ++ et Perl. La connaissance des outils d’exploration de données et de modélisation est également un atout.

Data Engineer

Une fois que l’architecte de données a présenté sa vision du cloud dans lequel vos données seront stockées, l’ingénieur de données intervient pour le construire.

Ces professionnels spécialisés utilisent des langages de programmation pour construire et maintenir le cadre proposé et permettre aux données d’être recherchées et récupérées efficacement.

C’est un travail super technique qui implique non seulement de construire l’entrepôt de données, mais aussi de le revoir et de l’améliorer constamment pour assurer une efficacité maximale. Un ingénieur de données créera et documentera également des processus, décrivant comment les autres professionnels des données de l’équipe récolteront, authentifieront et modéliseront les informations.

Avant que le Big Data ne décolle vraiment, l’architecte de données et l’ingénieur de données occupaient souvent un rôle unique, avec des professionnels des données à la fois pour la conception et la construction des systèmes.

Au cours des dernières années, compte tenu de la popularité et de la complexité croissantes des solutions analytiques – et de la quantité considérable de données que nous collectons -, Data Engineer est devenu une position autonome.

Votre ingénieur de données doit avoir une solide expérience en entreposage de données et avoir une expérience des technologies et des langages Big Data tels que Python, R, SQL et Scala, les bases de données SQL et NoSQL et le cloud AWS.

Une bonne compréhension des plates-formes de Big Data telles que Hadoop, Spark, Kafta et des outils de visualisation comme Tableau sera également utile.

Data Analyst

Une fois que vos données sont correctement stockées et organisées, elles sont prêtes à être analysées. C’est là qu’intervient votre Data Analyst.

Parfois appelés Business Analyst ou Business Intelligence (BI), ces assistants de données plongeront dans votre data lake pour découvrir des modèles et des relations uniques qui vous aideront à prendre des décisions plus éclairées.

Le rôle implique une combinaison de compétences techniques, de connaissances en programmation et d’expérience statistique qui aident les analystes à s’assurer que leurs conclusions sont valides.

Ils seront en mesure de dégager des informations utiles à partir d’énormes quantités de données, d’identifier des actions pratiques adaptées aux besoins opérationnels et de présenter leurs conclusions à un large éventail de personnes de leur entreprise d’une manière facile à comprendre et à assimiler. Pour tirer parti de vos données, vous avez besoin de quelqu’un qui puisse les traiter et les présenter de manière logique.

C’est pourquoi la visualisation est une si grande partie de cette position; être capable de partager les résultats avec les autres de manière claire et tangible est une véritable compétence. Un analyste performant sait comment donner vie aux données, les présenter et les communiquer de manière percutante.

Avoir un peu de flair créatif et la connaissance d’outils tels que Microsoft Excel, PowerPoint, Tableau et Amazon QuickSight, est un bonus pour les analystes.

Ils doivent également disposer de toutes les compétences professionnelles des données standard, telles que la familiarité avec SQL, R et Python, ainsi qu’un véritable talent pour le reporting.

Data Scientist

Tout comme l’analyste de données, un scientifique des données décodera, interprétera et présentera des informations à partir de données complexes pour fournir une valeur commerciale réelle. Ce qui différencie le Data Scientist, cependant, c’est qu’il est capable d’utiliser l’apprentissage automatique et la programmation avancée pour automatiser cette analyse.

Les analystes de données repèrent les tendances et les modèles dans les données, mais un Data Scientist peut créer des modèles prédictifs et créer des algorithmes d’apprentissage automatique qui apprennent en permanence à partir des données pour produire des prévisions précises.

Par exemple, votre Data Scientist sera en mesure de créer des algorithmes capables de repérer les tendances et de former ces algorithmes pour prédire le comportement des clients, aidant ainsi une entreprise à prendre de l’avance.

Un Data Scientist doit avoir une grande tête pour les statistiques et la pensée critique, une bonne compréhension des langages comme Python, R, SAS, SQL et Scala, et être capable de se débattre et de visualiser des données structurées et non structurées.

Conseils de recrutement Big Data

Focus sur l’adaptabilité

Compte tenu de la vitesse à laquelle le Big Data progresse, une équipe spécialisée data doit avoir une culture d’ouverture d’esprit et d’apprentissage continu. Pour vraiment innover, un professionnel des données doit être capable de regarder au-delà de ce qui existait auparavant et être prêt à s’acclimater pour l’avenir.

Embaucher un communicateur compétent

Les stéréotypes nous feraient croire qu’il est normal que les scientifiques et les techniciens soient des solitaires avec un manque de compétences en communication, mais cela ne fonctionnera pas pour ceux qui font partie d’une équipe Big Data.

Les professionnels du Big Data, en particulier les analystes et les scientifiques, doivent pouvoir communiquer efficacement avec des personnes qui ne «parlent pas toujours le même langage», être d’excellents conteurs et être capables d’utiliser les communications visuelles pour maximiser leur impact.

Ne vous attardez pas sur les titres ou l’arrière-plan

L’analyste de données d’une entreprise peut être le «data scientist» ou le «data visualizer» d’une autre. Dans le monde du Big Data, il n’existe pas de définition standard des intitulés de poste. Par conséquent, lorsque vous recherchez des talents, ne limitez pas votre recherche par titre de poste.

N’excluez pas non plus un candidat parce qu’il n’a pas les bons morceaux de papier. Le simple fait qu’un candidat ne possède pas de diplôme pertinent ne le rend pas nécessairement moins compétent. Il est important d’approfondir leur expérience, d’examiner les projets sur lesquels ils ont travaillé et le type de potentiel qu’un candidat pourrait offrir avec un peu d’orientation. D’autant plus que dans ce type de métier, les technologies utilisées évoluent très vite. Certaines persistent pendant que d’autres apparaissent et d’autres disparaissent.

L’objectif est de transformer les données en informations.

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