Data engineer

La data est devenue un sujet stratégique avec le développement des outils permettant de « dématérialiser » les données et ainsi de les rendre plus facilement « partageables ». L’exemple le plus basique est le logiciel de bureautique qui a permis de passer de tableaux de données papier d’une expérience, à un tableau de données numériques de cette même expérience. La donnée est ainsi devenue une data : elle a été numérisée. En une petite quinzaine d’années, à peine, le développement constant d’outils informatiques permettant de numériser toute sorte de données (images, sons, textes, vidéos, …) et l’avènement d’internet ont non seulement permis d’accélérer la numérisation des données, mais aussi leur production en masse ; les activités économiques et sociales de toute nature (vente en ligne, services, formation), ayant elles aussi migré vers l’internet. Ainsi l'accroissement de la quantité de données produites par les entreprises, les particuliers, les organisations, … est exponentiel. Les chiffres de 2019 et les projections faites par les experts, le démontrent. Ainsi, « Selon les estimations publiées dans le Digital Economy Compass 2019 de Statista, le volume annuel de données numériques créées à l'échelle mondiale a été multiplié par plus de vingt au cours de la dernière décennie et devrait s'approcher de 50 zettaoctets cette année ». On parle désormais de big data, ou données massives, les volumes générés de data étant gigantesques. Par ailleurs, parallèlement à l’augmentation de la production de données numériques, et pour pouvoir en faire l’exploitation, de nouveaux moyens et de nouvelles solutions ont été mis au point pour pouvoir les stocker de manière massive, rapide et économique. C’est l’émergence des data centers et des solutions « clouds ». Comme le souligne le syndicat français du numérique, Syntec, « Ces données sont devenues le langage de nos activités. Pour les faire parler, il faut les recueillir, les formater, les analyser, les consolider, les stocker, les diffuser… Autant d'opérations regroupées dans ce que l'on appelle le big data. » et de poursuivre que « Tous les métiers du numérique, conseil, édition de logiciels, services, ingénierie, hébergement Cloud, sont concernés. Et tous les secteurs le sont aussi car les données sont devenues la matière première ou la production de toutes les activités. » Ainsi les données produites, collectées et stockées sont ensuite exploitées pour produire des connaissances, des produits ou des services, dans tous les secteurs : santé, banque, assurance, automobile, formation, etc. Elles permettent d’analyser les comportements de clients, pour le marketing, de suivre l’évolution d’apprenants sur des plateformes et d’orienter la suite de leurs parcours, ou encore de faire des prévisions. En pénétrant tous les secteurs et toutes les activités, le big data nécessite des compétences spécifiques et face aux besoins exponentiels des structures, qu’elles soient entreprises - de toute taille - ou encore services publics, les métiers de la data sont en explosion depuis quelques années. Le besoin est tel que le gouvernement français a créé en août 2020 une « Mission numérique des grands groupes » qui « vise à faire émerger des projets communs et concrets, qui bénéficieront à l’ensemble du tissu économique français, avec l’ambition de le faire accéder à un nouveau palier de transformation numérique, dont la crise a révélé l’urgente nécessité. » Pour y parvenir, le gouvernement lui a fixé cinq chantiers prioritaires dont « soutenir la transformation des compétences et des formations ». Dans ce contexte le Data Engineer est l’architecte des données massives et du développement de l’intelligence artificielle, qui sont des conditions de réussite sine qua none de la transformation numérique de notre société : le développement de ce métier clef constitue donc une opportunité.