Top 20+ des outils utilisés par les Data Engineers

Si vous demandez à un Data Engineer quels sont les outils qu’il utilise, attendez-vous à une réponse assez longue. Car oui, les Data Engineers utilisent beaucoup d’outils et de technologies au sens large. Plutôt logique quand on connaît leurs missions : gérer la maintenance et l’évolutivité des systèmes d’information des entreprises pour répondre aux besoins des équipes métier (marketing, ventes, BI, juridique…).

On va vous présenter les principales catégories de technos utilisées au quotidien par les Data Engineers, en vous donnant pour chaque catégorie quelques noms d’outils incontournables.

 

Des outils au service des missions du Data Engineer

Avant de plonger dans notre liste des meilleurs outils du Data Engineer, voici un rappel sur son métier et de ses tâches principales.

Le Data Engineer joue un rôle clé dans le domaine de la science des données en développant et maintenant les infrastructures nécessaires pour la collecte, le stockage et l’exploitation efficace des données. Sa principale mission consiste à construire des pipelines de données, c’est-à-dire des processus et des systèmes pour extraire, transformer et charger les données provenant de différentes sources, tout en veillant à leur fiabilité et à leur qualité pour une analyse ultérieure.

Il est important de ne pas confondre les différents métiers de la data, notamment Data Engineer, Data Analyst ou Data Scientist. Voici par exemple une comparaison des métiers de Data Engineer et Data Scientist !

 

En tant que gestionnaire de l’infrastructure des données, le Data Engineer conçoit et met en place des bases de données, des systèmes de stockage et des outils de traitement des données adaptés aux besoins spécifiques de l’entreprise. En collaboration avec d’autres professionnels de la donnée, il s’efforce de comprendre leurs exigences et de fournir des solutions techniques appropriées, permettant ainsi d’exploiter pleinement le potentiel des données pour des insights précieux.

La sécurité des données est une préoccupation essentielle pour un Data Engineer. Il met en place des mesures de sécurité pour protéger les données contre les accès non autorisés et les pertes éventuelles, surveille l’intégrité des données et effectue des sauvegardes régulières. En garantissant la sécurité et la fiabilité des données, le Data Engineer contribue à la confiance dans les analyses et facilite la prise de décisions éclairées au sein des organisations.

En résumé, le Data Engineer est responsable de la construction et de la maintenance des infrastructures de données, de la conception des pipelines de données, de la gestion de l’infrastructure de stockage et de la sécurité des données. Son expertise technique et sa compréhension des besoins des utilisateurs lui permettent de maximiser l’efficacité de la collecte, du stockage et de l’exploitation des données, contribuant ainsi à des analyses de qualité et à des décisions basées sur les données. Si vous voulez en savoir plus, vous pouvez consulter notre présentation du métier de Data Engineer !

Les outils les plus utilisés par les Data Engineers

Selon Secoda, les outils les plus utilisés par les Data Engineers sont les Data Warehouses Cloud avec Redshift et BigQuery en tête. On trouve ensuite beaucoup d’outils de reporting / BI : Tableau, Looker en tête. Mais aussi :

• Des langages de programmation : Apache Spark.
• Des CDP : Segment.
• Des ETL pour créer les pipelines de données : dbt

On retrouve en fait tous les outils de la stack data moderne. Pas étonnant, le Data Engineer est le garant de l’infrastructure de votre stack data. Il touche à tout. On peut diviser ces outils en 4 catégories.

Les outils de stockage et de gestion de données :

• SQL Server
• MongoDB
• Apache Cassandra
• Amazon S3
• Apache Hadoop

Les outils de traitement de données :

• Apache Spark
• Python Pandas
• Apache Kafka
• Apache Flink
• Apache Storm

Les outils de visualisation et de reporting :

• Tableau
• Power BI
• QlikView
• Grafana
• Looker Data Studio

Les outils d’automatisation et de déploiement :

• Apache Airflow
• Jenkins
• Ansible
• Docker
• Kubernetes

Les outils d’intégration des données (ETL)

Les outils d’intégration de données (ETL) sont des logiciels utilisés par les Data Engineers pour collecter, transformer et charger les données provenant de différentes sources dans un entrepôt de données centralisé. Ils facilitent l’extraction des données, leur transformation selon les besoins spécifiques de l’entreprise, et leur chargement dans une destination cible.

Les Data Engineers utilisent ces outils pour gérer les flux de données, assurer la qualité et l’intégrité des données, et les préparer pour l’analyse ultérieure.

Les ETL sont utilisés dans divers contextes, tels que l’intégration de données, la préparation des données pour l’analyse, la migration des données et l’alimentation des data lakes.

Voici 5 outils ETL très utilisés par les Data Engineers.

Fivetran

Fivetran est un outil d’intégration de données qui se distingue par sa simplicité et sa facilité d’utilisation. Il automatise le processus d’extraction et de chargement des données à partir de différentes sources, telles que des bases de données, des applications SaaS et des outils de marketing.

Fivetran offre une large gamme de connecteurs prêts à l’emploi, ce qui permet aux Data Engineers de se connecter rapidement aux sources de données et de les acheminer vers leur destination finale, que ce soit un entrepôt de données ou un data lake. Il offre également des fonctionnalités de planification, de gestion des erreurs et de surveillance des performances, simplifiant ainsi la tâche des Data Engineers lors de l’intégration des données.

Stitch

Stitch est un autre outil d’intégration de données qui se concentre sur la collecte et la consolidation des données provenant de diverses sources.

Il permet aux Data Engineers de connecter facilement leurs sources de données, telles que des bases de données, des services cloud et des outils de suivi, et de les charger dans une destination cible, comme un entrepôt de données ou un data lake.

Stitch propose des connecteurs préconfigurés pour de nombreuses sources de données populaires, simplifiant ainsi le processus d’intégration. Il offre également des fonctionnalités de transformation de base pour nettoyer et structurer les données avant leur chargement.

Stitch se distingue par sa facilité de configuration et son interface conviviale, ce qui en fait un choix populaire pour les Data Engineers cherchant une solution d’intégration de données rapide et simple.

dbt

dbt (Data Build Tool) est un outil open-source populaire utilisé par les Data Engineers pour transformer et modéliser les données. Il s’agit d’une couche de transformation de données qui s’intègre avec les entrepôts de données existants, tels que BigQuery et Snowflake.

dbt permet aux Data Engineers de définir des modèles de données, d’appliquer des transformations SQL et de créer des requêtes analytiques prêtes à l’emploi.

Il facilite la gestion des versions et la collaboration grâce à sa syntaxe basée sur les fichiers et ses fonctionnalités de contrôle des sources. Avec dbt, les Data Engineers peuvent organiser et documenter leurs transformations de données de manière reproductible, ce qui en fait un outil précieux pour la construction de pipelines de données fiables et évolutifs.

Integrate

Integrate (anciennement Xplenty) est une plateforme d’intégration de données basée sur le cloud qui permet aux Data Engineers de collecter, transformer et charger les données provenant de diverses sources de manière simple et efficace. Il offre une large gamme de connecteurs préconfigurés pour des sources de données populaires, telles que des bases de données, des services cloud, des outils CRM et des plateformes de médias sociaux.

Les Data Engineers peuvent facilement configurer des pipelines de données en utilisant une interface visuelle intuitive, sans nécessiter de compétences en programmation.

Xplenty propose également un langage de transformation par glisser-déposer pour effectuer des opérations de nettoyage, de filtrage et de transformation sur les données. Il offre des fonctionnalités avancées telles que la planification des tâches, la gestion des erreurs et la surveillance en temps réel.

Hevo Data

Hevo Data est une plateforme d’intégration de données en mode cloud qui permet aux Data Engineers de collecter, transformer et charger les données en temps réel de manière simple et efficace. Elle offre une variété de connecteurs préconfigurés pour les sources de données couramment utilisées, y compris des bases de données, des applications SaaS, des services de streaming et des outils marketing.

Hevo Data fournit une interface intuitive pour configurer les pipelines de données, et automatise le processus d’extraction, de transformation et de chargement des données. Il prend en charge des fonctionnalités avancées telles que la déduplication, la gestion des clés de sécurité et la gestion des erreurs.

Grâce à sa capacité à traiter des flux de données en temps réel, Hevo Data est particulièrement utile pour les cas d’utilisation nécessitant une mise à jour en temps réel des données, tels que les analyses en continu et les tableaux de bord en temps réel.

Les bases de données de type Data Warehouses Cloud

Les outils du type Data Warehouse Cloud sont des solutions cloud qui permettent aux Data Engineers de stocker, gérer et analyser efficacement de grandes quantités de données. Ils offrent une évolutivité élevée, des performances rapides et une facilité d’utilisation.

Les Data Engineers utilisent ces outils pour créer et gérer des entrepôts de données, intégrer des outils d’analyse et de visualisation, et automatiser les processus de chargement et de transformation des données.

Les avantages clés de ces outils sont l’évolutivité, la flexibilité et la facilité d’utilisation, ce qui permet aux Data Engineers de se concentrer sur la conception et la gestion des pipelines de données, sans avoir à se soucier de l’infrastructure sous-jacente.

Voici 6 outils de ce type :

BigQuery

BigQuery est un service de data warehouse entièrement géré proposé par Google Cloud. Il permet aux Data Engineers de stocker et d’analyser de grandes quantités de données de manière efficace et évolutive. BigQuery offre des performances rapides grâce à sa capacité à exécuter des requêtes distribuées parallèles sur des clusters de serveurs. Il prend en charge les données structurées et semi-structurées, et offre des fonctionnalités avancées telles que la déduplication, la gestion des clés de sécurité et l’intégration avec d’autres services Google Cloud.

Les Data Engineers peuvent également utiliser BigQuery en combinaison avec d’autres outils d’analyse et de visualisation tels que Google Data Studio et Google Sheets pour obtenir des insights précieux à partir de leurs données.

Redshift

Redshift est un service de data warehouse proposé par Amazon Web Services (AWS). Il est conçu pour offrir des performances élevées et une évolutivité élastique.

Les Data Engineers peuvent utiliser Redshift pour stocker et analyser de grandes quantités de données à l’aide de requêtes SQL standard. Redshift offre des fonctionnalités telles que la compression des données, la distribution des données sur plusieurs nœuds et la possibilité de mettre à l’échelle la capacité de stockage et de calcul en fonction des besoins.

Les Data Engineers peuvent également tirer parti de l’intégration de Redshift avec d’autres services AWS tels que AWS Glue pour l’extraction et la transformation des données, et Amazon QuickSight pour la visualisation des données.

Snowflake

Snowflake est une plateforme de data warehouse cloud qui offre une architecture unique de traitement des données. Elle permet aux Data Engineers de stocker, gérer et analyser efficacement des données de toutes tailles. Snowflake offre une séparation du stockage et du calcul, ce qui permet de mettre à l’échelle indépendamment chaque aspect en fonction des besoins.

Il prend en charge les données structurées et semi-structurées et offre des fonctionnalités telles que la compression automatique des données, la sécurité avancée et une interface SQL complète pour les requêtes.

Les Data Engineers peuvent intégrer Snowflake avec des outils d’analyse et de visualisation tels que Tableau et Looker pour obtenir des insights puissants à partir de leurs données.

Firebolt

Firebolt est une plateforme de data warehouse cloud conçue pour des performances exceptionnelles sur de grands volumes de données. Elle utilise une architecture innovante basée sur l’indexation et la compression avancée pour accélérer les requêtes et réduire les coûts de stockage. Firebolt offre une évolutivité élastique et une intégration fluide avec les outils d’analyse couramment utilisés

Les Data Engineers peuvent tirer parti de sa compatibilité SQL pour interroger les données et obtenir rapidement des résultats. Firebolt permet également une exploration interactive des données et prend en charge les cas d’utilisation avancés tels que l’apprentissage automatique en temps réel et les analyses en continu.

AWS

Amazon Web Services (AWS) est une plateforme cloud complète offrant une multitude de services pour les Data Engineers.

AWS propose des services de stockage et de traitement des données, tels que S3 pour le stockage objet, Glue pour l’extraction et la transformation des données, et Athena pour l’analyse interactive basée sur SQL. AWS offre également des services de data warehouse, tels que Redshift, qui fournit des performances élevées et une évolutivité élastique, ainsi que des services d’analyse, tels que QuickSight, pour la visualisation des données.

Avec son écosystème riche et sa flexibilité, AWS permet aux Data Engineers de concevoir des architectures de données scalables et de mettre en œuvre des solutions complètes pour répondre à leurs besoins spécifiques.

Panoply

Panoply est une plateforme de data warehouse cloud qui simplifie le processus d’intégration, de stockage et d’analyse des données.

Il permet aux Data Engineers de connecter facilement différentes sources de données, telles que des bases de données, des API et des applications SaaS, et de les consolider dans un entrepôt de données centralisé. Panoply offre une automatisation des tâches de gestion des données, telles que la transformation, la normalisation et la déduplication, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires. Il propose également une interface intuitive pour l’exploration et la visualisation des données.

Panoply est conçu pour être facile à utiliser et à mettre en place, ce qui en fait un choix attrayant pour les Data Engineers qui recherchent une solution rapide et efficace pour la gestion de leurs données.

Les frameworks data open source

Les frameworks open source pour les données sont des outils logiciels gratuits utilisés par les Data Engineers pour le traitement, la gestion et l’analyse des données. Ils offrent flexibilité et contrôle, et comprennent des outils populaires tels qu’Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka et Apache Airflow.

Les Data Engineers utilisent ces frameworks pour le stockage et le traitement distribué des données, l’intégration de flux de données en temps réel, la planification et l’orchestration des tâches, ainsi que la mise en œuvre de l’apprentissage automatique et des analyses avancées.

Ces frameworks open source permettent aux Data Engineers de concevoir des architectures de données personnalisées, de gérer les flux de données en temps réel et d’optimiser les performances pour répondre à leurs besoins spécifiques. Voici deux outils de cette catégorie :

Apache Spark

Apache Spark est un framework open source conçu pour le traitement rapide et distribué des données à grande échelle. Il offre une vaste gamme de fonctionnalités pour le traitement des données, notamment le traitement par lots (batch), le traitement en temps réel, le traitement graphique et l’apprentissage automatique. Spark utilise une architecture de traitement en mémoire qui permet des performances élevées et une capacité d’évolutivité élastique.

Les Data Engineers utilisent Spark pour effectuer des opérations complexes sur de grands ensembles de données, telles que la transformation, le filtrage, l’agrégation et la jointure de données.

Spark est également intégré à d’autres outils d’analyse et de traitement des données, tels que Hive, HBase et Kafka, ce qui permet une intégration fluide dans l’écosystème des Big Data.

Apache Hadoop

Apache Hadoop est un framework open source qui permet le stockage et le traitement distribué des données. Il se compose de deux principaux composants : le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) et le framework de calcul distribué MapReduce. Hadoop est conçu pour gérer des volumes massifs de données en les répartissant sur un cluster de serveurs.

Les Data Engineers utilisent Hadoop pour stocker et traiter des données structurées et non structurées de manière fiable et scalable. Hadoop est adapté aux charges de travail nécessitant un traitement par lots (batch) de grande envergure, tels que l’analyse de données historiques. Il prend également en charge l’intégration avec d’autres outils tels que Hive, Pig et Spark, offrant ainsi une flexibilité supplémentaire pour l’ingénierie des données.

Les langages de programmation

Certains langages de programmation sont essentiels pour les Data Engineers comme Python, SQL et Scala.

Par exemple, Python est utilisé pour la transformation, le nettoyage et la préparation des données, ainsi que pour le développement de pipelines de traitement et l’automatisation des tâches. SQL est utilisé pour interroger et manipuler des données dans des bases de données relationnelles, tandis que Scala est utilisé avec des frameworks tels que Apache Spark pour le traitement distribué des données à grande échelle.

Ces langages permettent aux Data Engineers de manipuler, transformer et analyser efficacement les données pour relever les défis de l’ingénierie des données et obtenir des insights précieux.

Voici quelques langages de programmations utilisés par les Data Engineer:

Python

Python est un langage de programmation polyvalent et populaire dans le domaine de l’ingénierie des données.

Les Data Engineers utilisent Python pour effectuer diverses tâches liées aux données, telles que le nettoyage, la transformation et l’analyse.

Grâce à sa syntaxe claire et intuitive, Python est facile à apprendre et à utiliser. Il dispose également d’une vaste gamme de bibliothèques dédiées aux données, telles que Pandas, NumPy et Scikit-learn, qui offrent des fonctionnalités avancées pour le traitement, la manipulation et la modélisation des données.

R

R est un langage de programmation spécialement conçu pour l’analyse statistique et la visualisation des données. Il est très apprécié des Data Scientists, mais également utilisé par les Data Engineers pour des tâches avancées d’analyse de données.

R propose une vaste collection de packages et de fonctions statistiques qui permettent d’effectuer des analyses complexes et de produire des graphiques de haute qualité.

Les Data Engineers utilisent R pour la manipulation et la transformation des données, l’exploration des données, la création de modèles statistiques et l’automatisation des tâches d’analyse.

SQL

SQL (Structured Query Language) est un langage de requête utilisé pour interagir avec les bases de données relationnelles.

Les Data Engineers utilisent SQL pour extraire, manipuler et analyser les données stockées dans les bases de données. SQL permet d’effectuer des opérations de jointure, de filtrage, d’agrégation et de tri des données, ainsi que des requêtes avancées pour répondre à des besoins spécifiques.

Grâce à sa simplicité et à sa large adoption, SQL est un outil incontournable pour l’ETL (extraction, transformation, chargement) des données et la gestion des bases de données dans le domaine de l’ingénierie des données.

Scala

Scala est un langage de programmation polyvalent qui s’exécute sur la machine virtuelle Java (JVM). Il est particulièrement utilisé avec des frameworks de traitement distribué tels qu’Apache Spark.

Les Data Engineers utilisent Scala pour développer des pipelines de traitement de données distribués et effectuer des opérations de transformation complexes sur de grands ensembles de données.

Scala offre une combinaison de programmation orientée objet et fonctionnelle, ce qui permet aux Data Engineers de créer des solutions flexibles et performantes pour le traitement et l’analyse des données à grande échelle.

Julia

Julia est un langage de programmation conçu spécifiquement pour le calcul scientifique et l’analyse de données. Il est apprécié pour sa syntaxe concise et expressive, ainsi que pour ses performances élevées.

Les Data Engineers utilisent Julia pour traiter des données volumineuses et effectuer des calculs complexes de manière rapide et efficace. Julia dispose également d’une grande variété de packages dédiés aux données et à l’analyse statistique, offrant ainsi aux Data Engineers un éventail d’outils pour résoudre des problèmes de données avancés.

Les outils de reporting /BI

Les outils de reporting/BI sont utilisés par les Data Engineers pour visualiser, analyser et présenter les données de manière intuitive. Ils permettent la création de tableaux de bord interactifs, de rapports automatisés et de visualisations de données personnalisées.

Les Data Engineers utilisent ces outils pour surveiller les performances des systèmes de données, diagnostiquer les problèmes potentiels, prendre des décisions éclairées et communiquer les insights aux parties prenantes. Les outils de reporting/BI jouent un rôle essentiel dans l’optimisation des flux de données et la communication des résultats de l’analyse des données.

Pour approfondir votre connaissance de ces outils, nous avons fait un comparatif des outils BI juste pour vous. Voici un avant goût avec quelques outils ci-dessous :

Tableau

Tableau est un outil de reporting et de visualisation de données largement utilisé. Il permet aux Data Engineers de créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations percutantes à partir de différentes sources de données. Tableau offre une interface conviviale qui permet aux utilisateurs de faire glisser-déposer les éléments pour concevoir des rapports personnalisés et des visualisations attrayantes.

Les Data Engineers peuvent utiliser Tableau pour explorer et analyser les données, découvrir des tendances et des modèles, et présenter les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes.

PowerBI

PowerBI est un outil de business intelligence (BI) développé par Microsoft. Il offre aux Data Engineers la possibilité de créer des visualisations interactives, des rapports dynamiques et des tableaux de bord personnalisés.

PowerBI permet de connecter et de transformer facilement les données provenant de différentes sources, puis de les explorer et de les analyser en utilisant des fonctionnalités avancées telles que les graphiques, les filtres et les mesures.

Les Data Engineers peuvent partager les rapports et les tableaux de bord avec les parties prenantes et collaborer en temps réel pour prendre des décisions basées sur les insights tirés des données.

Metabase

Metabase est un outil open-source de visualisation et de reporting de données. Il permet aux Data Engineers de créer des visualisations simples et interactives à partir de bases de données et d’autres sources de données. Metabase offre une interface utilisateur intuitive qui facilite l’exploration des données, la création de requêtes et la conception de tableaux de bord.

Les Data Engineers peuvent utiliser Metabase pour répondre à des questions spécifiques sur les données, créer des rapports ad hoc et partager les résultats avec d’autres utilisateurs.

Looker

Looker est une plateforme de business intelligence basée sur le cloud qui offre des fonctionnalités avancées de visualisation et de partage des données.

Les Data Engineers peuvent se connecter à différentes sources de données, transformer et modéliser les données, puis créer des tableaux de bord interactifs et des rapports personnalisés. Looker propose des fonctionnalités de collaboration avancées, permettant aux équipes de travailler ensemble pour explorer et analyser les données.

Les Data Engineers peuvent également programmer des alertes pour être informés des changements dans les données et surveiller les performances des indicateurs clés.