A Brief History of Data Engineering | What is Data Engineering?

Summary

Au cours des 20 dernières années, l'ingénierie des données a évolué de manière spectaculaire. Partant d'une gestion des bases de données sur site et de feuilles de calcul dans les années 2000, elle est devenue essentielle à l'ère du cloud et des grandes données. Les entreprises ont compris l'importance d'une gestion de données efficace, propulsant les ingénieurs de données au cœur des équipes technologiques. Aujourd'hui, l'automatisation et l'architecture de données deviennent des pratiques standard, et les rôles comme les ingénieurs de données, analystes et scientifiques des données se sont diversifiés. L'avenir verra une dépendance accrue à l'égard des outils automatisés, mais les compétences fondamentales restent cruciales.

Takeaways

• 😀 Les entreprises intelligentes savent que les ingénieurs de données sont essentiels pour réussir à long terme, car la gestion des données est un facteur clé pour se différencier dans la prochaine décennie.
• 😀 La gestion des données a évolué depuis les années 2000, passant d'une centralisation dans les entrepôts de données à des processus d'automatisation avec des pipelines de données dans les années 2010.
• 😀 L'essor des applications basées sur les données a été fortement influencé par la montée en puissance des réseaux sociaux et des technologies cloud, comme Snowflake et Amazon Redshift.
• 😀 Les entreprises ont dû s'adapter à une demande croissante de données personnalisées, et les équipes de données ont commencé à se structurer pour y répondre.
• 😀 Les ingénieurs de données sont devenus essentiels pour gérer les backends complexes des systèmes de données modernes, y compris les bases de données en nuage et les pipelines de données.
• 😀 L'évolution des pratiques d'ingénierie des données a mené à l'adoption de l'approche ELT (Extract, Load, Transform) au lieu de l'approche traditionnelle ETL (Extract, Transform, Load).
• 😀 L'analytique en libre-service est devenue une tendance importante, car les utilisateurs métiers veulent avoir plus de contrôle sur l'analyse des données sans dépendre uniquement des équipes techniques.
• 😀 Au début des années 2020, l'architecture des systèmes de données est devenue plus complexe, avec des outils open source et des principes d'ingénierie logicielle appliqués aux opérations de données.
• 😀 Le concept de DataOps a émergé, visant à automatiser et standardiser les pratiques de développement des données de manière similaire aux pratiques de développement logiciel traditionnelles.
• 😀 Les rôles dans l'ingénierie des données se sont diversifiés, incluant des ingénieurs de données, des analystes de données, des ingénieurs en analytique, et des scientifiques des données, chacun avec des responsabilités spécifiques.
• 😀 Bien que l'automatisation et l'abstraction des outils continuent de progresser, la compréhension des principes fondamentaux des technologies de données reste cruciale pour réussir dans l'avenir.

Q & A

Pourquoi les ingénieurs en données sont-ils si demandés dans les entreprises modernes ?

Les entreprises intelligentes savent qu'elles ont besoin d'ingénieurs en données pour se différencier. La gestion des données est désormais un facteur clé qui déterminera si une entreprise réussit ou non dans les années à venir, ce qui rend les ingénieurs en données très recherchés.

Quel rôle jouaient les départements informatiques dans les années 2000 par rapport aux données ?

Dans les années 2000, les départements informatiques géraient principalement les bases de données locales, souvent par l'intermédiaire de quelques administrateurs de bases de données (DBA). Les données étaient centralisées et les outils pour extraire des données étaient limités.

Comment l'Internet a-t-il impacté la gestion des données dans les années 2000 ?

Avec la montée de l'Internet, de nouvelles applications commerciales ont vu le jour, générant une grande quantité de données éparpillées et incohérentes. Cela a conduit à une centralisation et à une modélisation des données dans des entrepôts de données.

Comment la demande de données a-t-elle évolué à la fin des années 2000 ?

À la fin des années 2000, l'importance des données est devenue évidente pour la prise de décisions, incitant les entreprises à utiliser davantage les données. Cependant, les départements informatiques traditionnels n'étaient pas équipés pour répondre à cette demande croissante.

Quelle innovation majeure a eu lieu au milieu des années 2010 en matière de gestion des données ?

Au milieu des années 2010, des entreprises comme Amazon, Facebook et Google ont adopté des bases de données cloud modernes, telles que Snowflake et Amazon Redshift, et ont créé des équipes de données spécialisées pour gérer cette nouvelle demande.

Quels étaient les effets secondaires de l'innovation technologique des années 2010 ?

L'innovation a entraîné une explosion d'outils de gestion des données et une prolifération de silos de données au sein des entreprises. Cela a également entraîné une attention accrue à la sécurité des données.

Qu'est-ce que l'ingénierie des données moderne ?

L'ingénierie des données moderne a émergé pour répondre aux besoins de gestion de données complexes, en mettant l'accent sur l'automatisation des pipelines de données et l'intégration avec des outils cloud et open-source.

Quelle est la différence entre ETL et ELT, et pourquoi ELT est-il devenu plus populaire ?

L'ETL (Extract, Transform, Load) était la méthode traditionnelle, mais l'ELT (Extract, Load, Transform) est devenu plus populaire avec l'adoption des bases de données cloud, car elles permettent un traitement plus flexible et rapide des données.

Comment les rôles des ingénieurs en données ont-ils évolué ces dernières années ?

Les ingénieurs en données se concentrent désormais sur l'intégration de bout en bout, la gestion des pipelines de données et l'utilisation de principes de développement logiciel. De nouveaux rôles hybrides, comme l'ingénieur en analytique, ont également émergé.

Quel est l'avenir de l'ingénierie des données et des opérations de données (DataOps) ?

L'avenir de l'ingénierie des données semble inclure une abstraction accrue des tâches complexes, avec une plus grande automatisation. Le rôle des ingénieurs en données sera de configurer et gérer des systèmes complexes. DataOps, qui est un domaine en croissance, sera essentiel pour gérer l'intégration continue et l'automatisation des processus de données.