Ces dernières années, il semble que l'ingénierie des données converge avec le DevOps. Les deux domaines ont adopté l'infrastructure cloud, la conteneurisation, le CI/CD et GitOps pour offrir des produits numériques fiables à leurs clients. Cette convergence sur un ensemble commun d'outils a conduit beaucoup à penser qu'il n'y a pas de distinction significative entre l'ingénierie des données et l'ingénierie logicielle. Ainsi, le fait que l'ingénierie des données soit considérée comme assez "rudimentaire" est attribué au retard des ingénieurs de données dans l'adoption de bonnes pratiques de développement logiciel.
Cette évaluation est erronée. L’ingénierie des données et l’ingénierie logicielle partagent de nombreux outils et pratiques communs, mais elles diffèrent également considérablement dans un certain nombre de domaines clés. Ignorer ces différences et gérer une équipe d'ingénierie de données comme une équipe de produits logiciels est une erreur. Pensez à l’ingénierie des données comme à une tomate : c’est un fruit mais cela ne veut pas dire qu’il faut l’ajouter à une salade de fruits. Cet article vise à mettre en évidence certains des défis uniques de l'ingénierie des données et pourquoi cela nécessite une approche personnalisée.
Les ingénieurs de données sont concernés par la création de pipelines de données. Contrairement aux applications. Les pipelines de données se distinguent des applications logicielles traditionnelles par leur nature et leurs objectifs. Alors que les applications visent à fournir une valeur directe aux utilisateurs, les pipelines de données se concentrent sur la transformation et le déplacement des données. Cette différence fondamentale entraîne plusieurs distinctions :
Le développement de pipelines de données ne peut pas être réalisé en petites itérations comme dans les cadres agiles. Un pipeline de données est soit terminé, soit sans valeur pour le client, ce qui rend le développement et les tests plus complexes.
Comprendre ces différences est essentiel pour reconnaître les défis uniques auxquels sont confrontés les ingénieurs de données.
L'ingénierie des données présente des défis distincts par rapport au développement logiciel traditionnel en raison de la nature spécifique des pipelines de données. Contrairement aux applications logicielles classiques, les pipelines de données sont conçus pour extraire, transformer et charger (ETL) les données d'une source à une destination. Cette approche soulève des défis uniques, nécessitant une compréhension approfondie des différences entre le développement de pipelines de données et le développement d'applications. Ces défis vont de la gestion de l'état et du couplage serré aux tests unitaires et à la rétroaction lente, en passant par la parallélisation limitée du développement. Dans ce contexte, explorer ces défis permet de mieux comprendre les complexités de l'ingénierie des données et de développer des approches adaptées pour les relever avec succès.
En conclusion, il est clair que l'ingénierie des données se distingue nettement de l'ingénierie logicielle traditionnelle. Bien que les deux domaines partagent certaines pratiques et outils, les ingénieurs de données doivent faire face à des défis uniques en raison de la nature spécifique des pipelines de données. Ces différences essentielles incluent la nécessité de produire des ensembles de données plutôt que des fonctionnalités directes pour les utilisateurs, la difficulté à appliquer des méthodologies de développement itératif en raison de la nature binaire des résultats, ainsi que les défis liés aux tests unitaires, à la parallélisation du développement et à la gestion de l'état et du couplage serré aux sources de données.
Comprendre ces distinctions est crucial pour les professionnels de l'ingénierie des données afin de développer des approches efficaces pour relever ces défis et garantir le succès des projets de traitement des données. En fin de compte, bien que l'ingénierie des données et l'ingénierie logicielle partagent des similitudes, reconnaître et respecter leurs différences est essentiel pour garantir la fiabilité, la robustesse et la valeur des produits et des systèmes dans le domaine en constante évolution de la technologie des données.
Je suis Conseillé Data et Data Engineer chez
DataBeez. Auparavant, j'étais développeur Logiciel. Les opinions exprimées dans ces articles sont uniquement les miennes et ne reflètent pas celles de mes employeurs actuels ou passés. Consultez mon profil
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