Auteur/autrice : Emmanuelle Parnois

Phénomène

Les DevOps ont connait ! Mais les DataOps ?

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Alors qu’on considère de plus la Data as a Product, les deux rôles peuvent sembler similaires puisque le DevOps se concentre sur le Software as a Product. Et il est vrai que les deux se concentrent sur la qualité de leurs produits respectifs, l’anticipation et la résolution des problèmes qui peuvent affecter l’efficacité de l’entreprise.

Le DataOps est focalisé sur la production de données de qualité et les données sont le produit.

Le DevOps lui se concentre sur la qualité du code et les modifications ou évolutions des applications mais ne regarde pas vraiment les spécifiés liées aux données alors qu’en DataOps, dès que l’on touche au code et qu’on met en production, on vérifie l’intégrité des métadonnées pour qu’elles soient conformes aux attendus.

LE DEVOPS

Le DevOps se concentre sur le déploiement et les tests des modifications apportées au niveau du code dans tous les différents environnements ; puis la validation avec ceux qui ont fait ces changements.

Il met en place les pipelines CI/CD (Jenkins, Gitlab par ex) et les tests nécessaires.

En général les DevOps n’écrivent pas le code qu’ils déploient, ils ne vérifient pas sa qualité ni si le code est bien optimisé mais ils encouragent les code review et mettent en place des tests automatisés qui participent à la qualité du code. Ils sont souvent aussi impliqués dans le codage de scripts pour automatiser les processus.

Ils gèrent l’infrastructure qui supporte le code dont le dimensionnement et la validation des ressources cloud nécessaires (clusters) avec des outils comme Docker, Kubernetes, Ansible (…).  

Le DevOps est focusé sur la qualité du delivery et la stabilité de l’environnement de production. Il doit limiter au maximum les temps d’arrêt, ce qui est l’indicateur le plus utilisé en termes de suivi de ses performances.

LE DATAOPS

Le DataOps est quant à lui sur la data as a product, il n’est pas focusé sur la partie logicielle de base mais sur la qualité des métadonnées, c’est-à-dire les plus précises, fiables et fraiches possibles.

Le DataOps n’est pas tant une « fonction » ou un profil en tant que tel en ingénierie des données mais davantage un rôle avec une méthodologie distincte et un ensemble de tâches que chaque ingénieur des données doit intégrer dans son travail au quotidien avec des outils spécifiques (Apache Aitrflow par exemple). C’est un processus d’amélioration continue de bout-en-bout qui vise aussi à automatiser les flux relatifs aux données (collecte, traitement puis analyse).

Du moins, c’est comme cela que nous l’envisageons chez Smartpoint. En effet, dans nos missions, chaque data engineer doit avoir la capacité de valider les modèles et les données qui sont produites, il mène ses propres tests, il en assure le monitoring et il contrôle la qualité de l’intégration des données dans le système data existant chez nos clients.

Comme le DevOps, le DataOps applique les pratiques agiles, met en place un pipeline CI/CD afin de fiabiliser les changements et un outil de contrôle des versions. Il peut également nécessiter la mise en place de d’environnements de tests pour valider les impacts des changements apportés aux données sources ou aux modèles.

Il est donc focusé sur la qualité des données et la gouvernance. Pour mesurer ses performances, on utilise les mêmes critères qu’en observabilité (disponibilité et fréquence des données, fraicheur, etc).

Vous avez besoin de renfort sur vos projets ?

Nous avons surement la solution, challengez-nous en résumant votre besoin, nous vous recontactons dans la journée !

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    Stack technologique

    L’IA générative dans le secteur bancaire, c’est chose faite avec Temenos !

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    Cette nouvelle solution permet de catégoriser les transactions bancaires de manière automatisée et sécurisée. Ainsi, les banques sont en capacités de communiquer des informations pertinentes et des recommandations en termes d’offres et de produits toujours plus personnalisées. Résultat, une meilleure expérience client digitale et des parcours bancaires numériques inédits.

    Et c’est une première ! Temenos est en effet le premier éditeur à déployer l’IA générative et les grands modèles de langages (LLM) dans le secteur bancaire, ce qui permet de mieux comprendre le langage mais aussi la vidéo, l’audio, les images et le code et donc d’ouvrir de nouveaux champs des possibles encore inexplorés en termes d’innovations.

    La précision et la rapidité de la catégorisation permet notamment de choisir le meilleur produit en fonction de la prédiction du flux de trésorerie, de délivrer des conseils pour les budgets clients comme l’optimisation des déclarations fiscales, une analyse encore plus fine de l’attrition …

    Non seulement ce nouveau produit est désormais intégré à la plateforme Temenos mais il peut aussi être déployé de manière indépendante via API.

    La solution est également robuste en termes de sécurité avec des modèles d’entraînement basés sur des données anonymisées et le déploiement des modèles finaux dans l’environnement du client, sans partage d’informations avec des parties externes.

    L’IA est déjà intégrées dans de nombreuses solutions proposées par Temenos qui permettent d’améliorer les performances dans la lutte contre le blanchiment, la minimisation de l’attrition, l’évaluation des risques et la tarification sur mesure notamment.

    Cas d’usages de l’IA dans le secteur bancaire, c’est déjà une réalité !

    1. Personnalisation des services et des produits financiers : Utilisation de l’IA pour proposer des produits bancaires sur mesure basés sur les comportements, les transactions et les préférences des clients.
    2. Gestion de la relation client : Amélioration de l’interaction client grâce à des chatbots intelligents et des assistants virtuels capables de gérer des demandes toujours plus complexes.
    3. Détection de fraude : Application de l’IA dans les systèmes de détection de fraude pour identifier les transactions suspectes en temps réel.
    4. Automatisation de la conformité : l’IA aide les banques à respecter les réglementations en matière de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et de connaissance du client (KYC).
    5. Optimisation du crédit : Analyse prédictive pour évaluer la solvabilité et le risque de crédit des emprunteurs de manière plus précise.

    temenos IA banque expertises integration

    Image générée par DALL-E

    Le saviez-vous ? Chez Smartpoint, nous avons une practice Modern Banking spécialisée sur Temenos et T24, vous souhaitez expérimenter ces avancées technologiques via un POC ? Challengez-nous !

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    Architecture

    Data Mesh, une révolution en ingénierie des données … par la décentralisation.

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    En ingénierie data, c’est en effet en train de devenir la pierre angulaire des nouvelles pratiques. Au-delà de changer l’approche même de la data, il permet de remettre à plat la stratégie pour traiter et exploiter pleinement leur potentiel. Au cœur de cette « révolution », le data mesh traite les données comme un produit et prône une propriété décentralisée et distribuée des données orientée vers le domaine.

    Les Data Products sont dont conçus, développés et maintenus en fonctions des besoins spécifiques de leur domaine, conformément aux principes fondamentaux de l’approche Data Mesh.

    Les principes fondamentaux de cette architecture data, de sa conception à son exécution.

    • Les données sont l’actif principal : Toute décision concernant la conception et l’architecture doit être prise en fonction des données qui sont traitées comme des produits. Elles ne sont plus une ressource cachée, mais un produit concret avec une propriété claire et des règles d’accessibilité précises.
    • La gouvernance des donnée est décentralisée : Les propriétés et le contrôle des données sont distribués parmi différents domaines et les équipes en charge de ces domaines. Les équipes de domaine sont responsables de la qualité, de l’accessibilité et de la compréhension des données, garantissant ainsi que les données sont entre les mains de ceux qui les connaissent le mieux !
    • La conception pilotée par le domaine, Domain Driven Design, est par nature adaptée à ce type d’architecture. Le développement piloté par des composants autonomes et réutilisables, Component-Driven Developement, fournit la modularité nécessaire pour la mettre en oeuvre. Dans un data mesh, ces composants correspondent à des pipelines de données, des traitements ou des systèmes de delivery des données spécifiques aux domaines.
    • L’intéropérabilité des données : Un schéma de données commun favorise un échange fluide des données entre les différents systèmes.
    • Une architecture basée sur les événements : L’échange de données s’effectue en temps réel au fur et à mesure que les événements se produisent.
    • La sécurité des données : La protection des données est réalisée via grâce à des mesures telles que le contrôle des d’accès et le chiffrement.
    • La scalabilité et résilience : l’architecture est conçue nativement pour gérer de grands volumes de données et résister aux défaillances.

    Les avantages d’une architecture Data Mesh

    La scalabilité :

    Le Data Mesh, c’est une méthode évolutive qui permet de connecter des sources de données via plusieurs plateformes et domaines. Ainsi, vous pouvez rajouter facilement de nouvelles sources au fur et à mesure que vos besoins évoluent.

    La flexibilité :

    Le Data Mesh est très flexible et prend en charge de multiples protocoles et formats de données et protocoles. Ainsi, vous pouvez utiliser différents systèmes et applications vous soucier d’éventuels problèmes de compatibilité entre les données.

    La résilience :

    Le data mesh offre une architecture robuste capable de résister aux pannes et d’assurer un échange de données en continu. Vous pouvez compter dessus même pour l’échange de données critiques sans vous préoccuper des temps d’arrêt ou des pertes de données (lors des opérations de maintenance par exemple).

    La sécurité :

    Le Data Mesh offre une manière sécurisée d’échanger des données à travers différents domaines et plateformes. Vos données sont donc par nature protégées contre tous accès non autorisés.

    Le Data Mesh n’est pas qu’un simple buzz word mais bien un changement de paradigme en ingénierie des données qui s’appuie sur des changement majeurs : la donnée est considérée comme un produit accessible, l’infrastructure est en en libre-service, une plateforme de données as a product et une gouvernance axée sur des domaines spécifiques propriétaires.

    Comment concevoir votre Data Mesh via le Domain Driven Design (DDD) et le Composant Driven Developement (CDD) ?

    La première étape consiste à identifier et délimiter vos différents domaines via le domain driven design (DDD). Cela permet de se concentrer sur le périmètre précis de chaque domaine, les relations entre eux, les processus associés, etc. Dès lors, vous avez la base de vos Data Products ! Reste à cartographier votre « paysage » de données, c’est à dire comment le domaine consomme les données, comment elles circulent, qui les exploitent, à quoi elles servent et quelles sont leurs valeurs ajoutées. Une fois le paysage posé, vous devez définir clairement votre domaine et ses limites en vous concentrant sur les données spécifiques à ce domaine en particulier et les processus associés, c’est ce qui va permettre de définir les responsabilités de chacun, puis d’attribuer la propriété des data products. C’est le principe même du data-mesh, responsabiliser les équipes les plus à même de comprendre leurs données et de gérer leur domaine !

    Une fois vos « produits de données » définis, le composant-driven developement vous permet de réaliser votre architecture en décomposant votre domaine en petits composants indépendants, autonomes, faciles à gérer et réutilisables. Chaque composant est associé à une tache spécifique comme l’ingestion, la transformation, le stockage ou encore la livraison des données. Ils sont développés, testés et déployés de manière indépendante.

    Il ne vous reste plus qu’à assembler votre data-mesh ! Chaque composant interagit avec les autres pour former un système cohérent avec des protocoles de communication normalisés et des APIs pour garantir l’intéropérabilité entre les composants.

    Je souhaite moderniser mon architecture data. Nos consultants vous accompagnent dans vos choix pour trouver la meilleure solution architecturale. Laissez-nous un message :

    Pour aller plus loin :

    https://medium.com/@msalinas92/understanding-datamesh-implementation-advantages-and-examples-3f8e0ad9071e

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    Phénomène

    Migration de Teradata vers Snowflake. Effet de mode ou nécessité ?

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    Avis de notre expert, El Mahdi EL MEDAGHRI EL ALAOUI, Data Platform Practice Manager

    Récemment, la question de la migration de Teradata vers Snowflake est devenue récurrente parmi les architectes de données et les entreprises utilisatrices. Ce dilemme est souvent posé sous l’angle des avancements architecturaux, de la gestion de la charge de travail, de la rentabilité et de la scalabilité. Est-ce que ce mouvement migratoire est une simple tendance ou repose-t-il sur des fondements solides de nécessités technologiques et économiques ?

    1. L’ARCHITECTURE

    La différence architecturale entre Teradata et Snowflake est le socle de la discussion sur la migration. Teradata, avec son architecture de type « shared-nothing », a longtemps été un incontournable dans la gestion efficace de grands volumes de données. Dans cette architecture, chaque nœud fonctionne indépendamment avec son propre CPU, mémoire et stockage, assurant un environnement robuste de traitement parallèle.

    De l’autre côté, l’architecture cloud multi-cluster “shared data architecture” de Snowflake ouvre de nouvelles perspectives. En séparant les ressources de calcul et de stockage, Snowflake apporte un niveau de scalabilité horizontale et verticale, offrant un environnement agile pour une performance de requête plus rapide, même avec des requêtes de données complexes.

    2. LA GESTION DE LA CHARGE DE TRAVAIL

    La gestion des Workload dans Teradata est assez mature, avec des outils sophistiqués comme Teradata Active System Management (TASM) offrant un contrôle granulaire sur les ressources du système. Cela contraste à notre sens avec l’approche minimaliste de Snowflake qui s’appuie sur son architecture pour gérer automatiquement les charges de travail, ce qui pourrait être considéré comme un avantage … ou une limitation selon les cas d’utilisation.

    3. LE COÛT ET L’AGILITÉ

    L’investissement initial et les coûts de maintenance et d’administration de Teradata peuvent représenter une charge importante, en particulier pour les organisations avec des besoins fluctuants en matière de traitement de données. Le modèle de tarification basé sur la consommation de Snowflake (1€ par jour par téraoctet de stockage) apparait comme une alternative financièrement plus intéressante. Cette approche pay-as-you-go est de plus en plus populaire en termes de mode de consommation des technologies, beaucoup la trouve plus rentable et surtout plus agile.

    4. LA PERFORMANCE ET SON OPTIMISATION

    L’optimisation des performances est au cœur de tout système de gestion de bases de données. Teradata dispose de mécanismes bien huilés pour le tuning SQL et l’optimisation des plans d’exécution. Snowflake, bien que n’ayant pas certaines fonctionnalités avancées de tuning, compense en exploitant son architecture et les ressources cloud pour fournir des améliorations des performances à la demande.

    5. LA SCALABILITÉ ET L’ÉLASTICITÉ

    Teradata, traditionnellement reconnu pour la puissance de son architecture on-premise, a innové avec la fonctionnalité Epod (Elastic Performance on Demand) au sein de sa plateforme IntelliFlex. Cette avancée technologique permet de mobiliser des ressources machine CPU/IO supplémentaires pour faire face à des pics de charge via une simple requête. C’est un véritable virage vers une plus grande élasticité de son infrastructure.

    Snowflake bénéficie quant à lui de son infrastructure cloud « native » et se distingue par ses capacités en termes de scalabilité et d’élasticité. Il est en effet capable d’allouer automatiquement des ressources en fonction des besoins et des variations de charges, une faculté particulièrement précieuse pour gérer les pics de charge de travail ou les flux soudains de données.

    En conclusion

    La migration de Teradata vers Snowflake n’est pas un phénomène passager mais semble être enracinée dans des considérations technologiques et économiques de fond. L’innovation architecturale de Snowflake adossée à un environnement plus rentable, scalable et relativement auto-gérable, représente un argument de poids pour les organisations qui cherchent à moderniser leur infrastructure de gestion de données. Cependant, avec ses fonctionnalités robustes, matures et éprouvées ; Teradata reste une valeur sûre pour beaucoup de clients et incontournable dans certains cas d’utilisation. De plus, en réponse à la concurrence croissante des nouveaux entrant, Teradata innove ! L’éditeur a lancé notamment une nouvelle offre, « Teradata Vantage Cloud Lake », qui vient rivaliser avec Snowflake sur le terrain du native-cloud.

    Comme toute migration technologique, le passage de Teradata à Snowflake doit être minutieusement réfléchi et rapporté au contexte propre des exigences organisationnelles, des ressources financières et des stratégies de gestion des données à long terme de chaque organisation.

    Quels challenges relever pour migrer vers Snowflake ?

    Comme tout processus de migration, cela peut se révéler long et complexe surtout sur de très larges volumes.

    Smartpoint vous accompagne pour planifier ce chantier en termes d’étapes, de délais et de risques : devez-vous nettoyer et transformer vos données avant de migrer ? est-ce que vos applications sont compatibles avec Snowflake ? Comment préserver la sécurité des données 

    Vous avez un projet de migration de Teradata vers Snowflake, interrogez-nous !

    Pour aller plus loin :

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    Architecture

    Le Data Mesh, la réponse aux limites des architectures data traditionnelles en 4 piliers fondateurs.

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    L’écosystème Data est en constante mutation. Alors que les entreprises cherchent des moyens de mieux collecter, gérer et exploiter leurs vastes gisements et autres actifs de données, une nouvelle approche nommée Data Mesh s’impose. Développée par Zhamak Dehghani, cette méthode vise à repenser notre façon de traiter les données.

    1. Découpage en Data Domains

    • Les Data Domains représentent le découpage au sein de l’entreprise (par métiers par exemple), chacun ayant ses propres données et ses responsabilités afférentes. En découpant les données en domaines, cela permet de réduire la complexité et améliorer l’efficacité de la gestion des données.
    • Avantages:
      • Simplification de la gestion des données.
      • Meilleure optimisation et exploitation des données.
      • Capacité à évoluer sans compromettre l’intégrité des données.

    2. Data as a Product

    • Le concept de « Data as a Product » encourage les organisation à appréhender et traiter leurs données comme un produit. Ceci implique une équipe dédiée pour chaque ensemble de données, assurant sa qualité et sa pertinence tout au long de son cycle de vie.
    • Avantages:
      • Assure une qualité et fiabilité des données.
      • Favorise une culture d’ownership.
      • Optimise la valeur pour les consommateurs de données.

    3. Self-Service Data Infrastructure as a Platform

    • Ce la représente la mise en place d’une infrastructure qui permet aux équipes d’accéder, de gérer et d’exploiter les données sans dépendre d’une équipe centrale.
    • Avantages:
      • Accélération de l’innovation.
      • Réduction des dépendances et silos.
      • Autonomie accrue pour les équipes de données.
    • Solutions éditeurs: Des acteurs comme Databricks, Snowflake et Redshift ont adopté cette approche et sont de plus en plus populaires.

    4. Gouvernance Fédérée

    • En lieu et place d’une approche centralisée, la gouvernance fédérée vise à distribuer la gestion des données à travers l’organisation, équilibrant autonomie locale et directives globales.
    • Avantages:
      • Adaptabilité aux besoins spécifiques de chaque domaine.
      • Maintien d’une standardisation et cohérence globale.

    Le Data Mesh est une tendance de fond en architecture de données car elle représente une approche novatrice c’est une réponse aux défis croissants que pose la gestion des données à grande échelle. Elle permet aux organisation d’entrer réellement dans une nouvelle ère Data-Centric.

    Vous souhaitez repenser votre architecture de données ? Vous souhaitez savoir quelles alternatives d’offrent à vous ? Vous avez besoin d’accompagnement sur le sujet ? Challengez-nous !

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    Architecture

    Pourquoi avez-vous besoin d’un Architecte Solutions ?

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    Dans un monde de plus en plus digitalisé, chaque entreprise cherche à innover et à optimiser ses processus en continu. Mais comment vous assurer que cette transformation numérique s’aligne parfaitement avec vos objectifs business ? C’est là qu’intervient l’architecte de solutions.

    L’allié de votre transformation digitale

    Un architecte de solutions n’est pas qu’un simple professionnel en ingénierie. Il est le lien entre vos ambitions business et les solutions technologiques les plus adaptées pour les réaliser. Il s’assure que chaque investissement technologique réalisé ait du sens pour votre entreprise et participe à la création de valeur.

    L’expertise technologique au service du business

    Avec l’évolution effrénée des nouvelles technologies, vous avez besoin de vous entourer d’un spécialiste qui les maîtrise, connait leur réelle maturité et sait comment elles peuvent être mises en pratique dans votre contexte d’entreprise particulier afin de vous donner un avantage concurrentiel.

    La fluidification de la communication entre les métiers et les « techniciens de l’informatique »

    L’architecte de solutions facilite la communication entre les équipes techniques et les métiers. Il s’assure que chaque décision est prise en connaissance de cause et qu’elle répond précisément aux besoins exprimés, ce qui l’amène souvent à les reformuler pour qu’ils soient effectivement partagés par tous.

    La maîtrise des risques

    De la compliance règlementaire à la sécurisation, l’architecte de solutions identifie, évalue et anticipe les risques liés à toutes les initiatives technologiques ou introduction de nouvelles technologies au sein de votre écosystème IT.

    Le bon choix technologique

    Que vous souhaitiez migrer vers le cloud, intégrer de nouvelles applications ou renforcer votre cybersécurité, l’architecte de solutions s’assure que la pile technologique choisie est la meilleure pour vous en fonction de votre existant mais aussi de vos ressources disponibles. Il vous propose également la bonne stratégie et la trajectoire de transformation technologique.

    Le profil type d’un architecte solution

    En raison des multiples dimensions de son poste et la diversité de ses missions au quotidien, il a à la fois des compétences techniques solide, une véritable vision stratégique et des qualités interpersonnelles indispensables.

    1. Expériences : C’est un professionnel expérimenté qui a souvent commencé sa carrière comme développeur ou ingénieur système suivi d’une expérience en conseil. Il a généralement plusieurs certifications dont AWS Certified Solution Architect et/ou Azure Solutions Architect Expert.
    2. Connaissances techniques : il maîtrise bien entendu toutes les dernières tendances en architectures data modernes (data fabric, data mesh, lakekouse, etc.), le cloud, l’intelligence artificielle, etc. Il a de l’expérience dans l’intégration de différentes plateformes et de technologies pour être en capacité d’être force de recommandations pour réconcilier des systèmes disparates. Il connait tous les principes de sécurité pour assurer la protection des données et la sécurisation des systèmes.
    3. Compétences en gestion de projet : Gestion et coordination d’équipe sont ses points forts ! Il est le garant du budget (suivi des dépenses et ROI projet) et de la gestion des risques afin d’identifier précocement les éventuels problèmes (anticipation).
    4. Vision stratégique : il est en capacité de traduire des besoins métiers ou des attentes métiers en solutions technologiques. Il sait également anticiper et proposer des solutions évolutives dans la durée.
    5. Qualités : C’est un communiquant qui sait expliquer des concepts complexes à des interlocuteurs souvent néophytes. C’est un négociateur qui sait trouver des compromis entre des partie prenantes qui ont souvent des intérêts divergents. Et il s’épanouit dans le travail en équipe !


    Un architecte de solutions a un rôle pivot dans toute entreprise qui souhaite mener à bien sa transformation numérique. Sa capacité à jongler entre des compétences techniques pointues, une vision stratégique claire et une communication efficace en fait un atout inestimable pour toute organisation.

    Besoin de renfort dans vos projets, challengez-nous !

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    Stack technologique

    Optimisez vos pipelines de données avec un ETL Open Source. Top 5 outils.

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    En tant qu’Ingénieur Data, l’un de vos principaux challenges au quotidien est la capture et la gestion des données. Et c’est précisément à cette étape cruciale qu’interviennent les outils d’Extraction, Transformation et Loading (ETL), qui ont changé la façon dont nous traitons, manipulons et utilisons les données. Avec la montée en puissance des solutions open source, de nombreux outils ETL sont désormais matures et surtout disponibles gratuitement pour vous aider en prendre en charge cette étape particulièrement chronophage de mani!re toujours plus automatisée. Voici quelques-uns des outils ETL open source les plus populaires parmi nos équipes chez Smartpoint.

    Pourquoi les outils ETL sont-ils essentiels pour un ingénieur data ?

    Les outils ETL permettent de capter et rassembler des data issues de sources multiples, de les transformer en un format exploitable et de les charger dans un système pour des étapes ultérieures notamment à des fins d’analyse. L’automatisation de ce processus via des outils ETL augmente la productivité des équipes et leur efficacité. Cela leur permet de gérer des volumes toujours plus importants, d’améliorer la qualité des données et de faciliter leur intégration avec tous les systèmes qui sont amenés à exploiter ces données.

    Pourquoi s’intéresser aux solutions open source ?

    Les solutions open source ont plusieurs avantages. Elles sont généralement gratuites ! Les coûts sont donc réduits, ce qui le rend accessibles pour de plus petites structures ou projets. Elles sont souvent plus flexibles et ouvertes que les solutions éditeurs propriétaires, car elles peuvent être personnalisées en fonction des besoins spécifiques et s’intégrer plus facilement avec d’autres outils de votre écosystème data. De plus, les outils open source bénéficient d’une grande communauté de développeurs qui fournissent un support, de la documentation et tout un environnement qui apporte des améliorations continues.

    Les outils ETL open source que vous devriez regarder !

    1. Talend Open Studio

    Cet outil ETL gratuit et open source doté d’une interface graphique très intuitive permet aux utilisateurs d’exporter et d’exécuter des tâches dans différents environnements d’exécution. De plus, Talend peut être connecté à diverses plateformes pour faciliter la construction de pipelines performants. Et à l’origine, c’est du made in France !

    2. Apache Kafka

    Apache Kafka est un outil de streaming de données open source conçu pour fournir un cadre à haut débit et à faible latence capable de gérer des flux de données en temps réel. Kafka peut être utilisé pour le traitement des applications et des événements et pour découpler les applications des bases de données, ce qui peut être très utile pour les traitements transactionnels en ligne (OLTP) et les entrepôts de données.

    3. Apache Camel

    Apache Camel facilite l’intégration de différentes applications et technologies dans un pipeline de données. Vous pouvez utiliser Apache Camel pour définir des règles de routage et de médiation dans d’autres langages spécifiques à un domaine, comme Java, XML, Groovy, Kotlin et YAML. Camel, c’est plus de 100 composants pour fournir des informations sur les fonctionnalités utilisées et les options appliquées à ces composants.

    4. Logstash

    Logstash est une pipeline de données open source qui extrait les données de plusieurs sources, les transforme, puis les charge dans ElasticSearch, un moteur de recherche et d’analyse basé sur JSON. Logstash est un cadre JSON extensible avec plus de 200 plugins lui permettant de réaliser divers processus ETL.

    5. Hevo

    Cet outil ETL vous permet de répliquer des données provenant de plus de 150 sources vers la destination qui convient le mieux à votre projet, le tout sans avoir à écrire de code ! De plus, Hevo garantit zéro perte de données en surveillant votre pipeline, en indentifiant et en traitant les problèmes avant qu’ils ne puissent causer des dommages.

    Ces outils ETL open source offrent une solution efficace pour automatiser vos processus ETL, améliorer la qualité de vos données et optimiser l’efficacité de votre travail. Chacun d’eux présente des caractéristiques uniques qui peuvent s’adapter à vos besoins spécifiques en matière de gestion des données. Alors, n’hésitez pas à les explorer et à voir lequel s’intègre le mieux à votre flux de travail en science des données.

    Besoin de conseil pour savoir quelle solution ETL est la plus adaptée à votre projet ? Besoin de compétences en ingénierie Data ? Laissez-nous vos coordonnées, notre expert vous recontacte.

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    Architecture

    Comprendre les architectures Data modernes, laquelle adopter en 2024 ?

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    Dans un monde moderne qui produit sans cesse des données qui nourrissent en continu ses économies, faire le bon choix en terme d’architecture est essentiel pour capter, gérer, analyser et exploiter les données. Les architectures de données ont beaucoup évolué pour répondre à ces nouveaux besoins sur des volumétries jamais atteintes jusqu’alors et des systèmes qui demandent de plus en plus de traitement temps réel. Voici un selon nous les architectures data les plus modernes en 2024.

    Data Warehouse Appliances

    Les appliances de data warehouse, tels que Teradata, Netezza, Neoview, Parallel Data Warehouse et SAP HANA, ont été conçues pour gérer les charges de travail analytiques qui ne sont pas efficacement traitées par des systèmes de gestion de bases de données traditionnels. Grâce à une architecture parallèle massive et un traitement en mémoire, ces appliances offrent des performances améliorées.

    Data Lakes

    Les data lakes représentent une évolution majeure par rapport aux entrepôts de données et aux data marts. Ils peuvent gérer et analyser non seulement des données structurées, mais aussi des données semi-structurées et non structurées. Ils sont généralement mis en œuvre sur des infrastructures cloud comme AWS S3, Azure ADLS, ou GCS de Google, qui offrent plus flexibilité via une séparation entre les ressources de stockage et celles de calcul.

    Data Mesh

    L’architecture Data Mesh vise à résoudre les problèmes de scalabilité et de disponibilité associés aux architectures de données centralisées. Avec un Data Mesh, les données sont organisées en « produits de données » (Data a a product), chacun géré par l’équipe responsable de son domaine fonctionnel respectif. Cela facilite l’exploitation des données, car les propriétaires de produits de données sont au plus proches des applications métiers qui produisent et utilisent les données.

    Data Fabric

    L’architecture Data Fabric, comme le Data Mesh, vise à surmonter les défis traditionnels auxquels sont confrontées les architectures de données centralisées. Cependant, à la différence du Data Mesh, qui est une approche décentralisée basée sur le domaine, le Data Fabric est une approche centralisée axée sur la technologie, s’appuyant sur les métadonnées, les catalogues, les modèles de données logiques et les APIs.

    Lakehouse Architecture

    La Lakehouse est une architecture qui a pour objectif de mixer les avantages des data warehouses et des data lakes tout en surmontant leurs limites respectives. Elle offre une interface commune pour toutes les charges de travail d’analyse de données et prend en charge les propriétés ACID des applications transactionnelles.

    Pour conclure, le choix de la bonne architecture de données dépend de vos besoins spécifiques. Que ce soit le Data Mesh, la Data Fabric ou le Lakehouse, chaque option a ses propres intérêts qui peuvent servir votre stratégie d’exploitation des données. Chez Smartpoint, nos architectes vous conseillent car être en capacités de comprendre les différentes architectures de données est primordial afin de concevoir et mettre en œuvre des systèmes data efficaces : traitement par lots, traitement en flux, architecture Lambda, entrepôt de données, le lac de données, microservices, (…)

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    Recrutement

    Smartpoint, labellisée Best Workplace Experience 2023 par Speak & Act.

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    Toute l’équipe Smartpoint est fière de l’obtention du label Best Workplace Experience – Happiness Barometer qui atteste de notre appartenance dans le TOP 30 des entreprises offrant la meilleure expérience collaborateur.

    Présentation de Speak & Act

    Speak & Act, plateforme de marque employeur et école, labellise les entreprises et écoles offrant la meilleure expérience collaborateur, stagiaire/alternant, candidat et étudiante afin d’informer, accompagner et orienter les étudiants et candidats vers le bon employeur et la bonne école. Le label et classement « Best Workplace Experience – Happiness Barometer » est exclusivement fondé sur les avis des stagiaires et alternants recueillis au travers d’un questionnaire anonyme garantissant son caractère impartial et indépendant. 

    Présentation de Smartpoint

    Smartpoint est une société de conseil et de services numériques (ESN) spécialisée en ingénierie de la data qui rassemble plus de 250 consultants et ingénieurs. Smartpoint aide les entreprises et les organisations à exploiter leurs gisements de données pour en faire le moteur de leur transformation digitale.

    Lors de cette enquête 2023, c’est plus de 250 entreprises qui ont été évaluées et plus de 20 000 avis collectés. Pour cette première année de participation à la campagne de labellisation Happiness Barometer 2023, Smartpoint se hisse à la 20ème place du classement avec un note moyenne de 3,87 /5.

    • Nos collaborateurs recommandent l’entreprise avec un taux de satisfaction de 83%.
    • Nos collaborateurs pensent que leur employeur respecte la parité homme et femme avec un taux de satisfaction de 82%.
    • Nos collaborateurs sont satisfaits à 81% de la réputation de l’entreprise.

    Pour en savoir plus :

    Découvrir les avis de notre entreprise sur speaknact.fr : ici

    Méthodologie du classement et label Speak & Act : ici  

    Lire l’article dans LE POINT : ici

    Lire l’article dans FORBES : ici

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    Recrutement

    Data Engineer en 2023 ? Le top 5 des compétences.

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    Certes, le coeur-métier d’un ingénieur data est de concevoir, mettre en oeuvre puis maintenir un pipeline de données efficace et cela suppose d’être en capacités de construire des fondations solides pour l’exploitation de données dans la durée.

    Pourtant en tant qu’ingénieur Data, votre rôle est bien plus large que la « simple » conception et gestion des pipelines de données. Chez Smartpoint, nos data engineers possèdent un large éventail de compétences qui leur permettent de mener à bien leurs missions quotidiennes. Voici un aperçu des compétences clés nécessaires pour exceller au quotidien !

    1. Sens de l’écoute et de la communication : Deux qualités essentielles pour comprendre la valeur cachée des données (et leur potentiel de création de valeur) et les besoins spécifiques des utilisateurs finaux. Les data engineers doivent collaborer avec diverses parties prenantes telles que les métiers, les data analysts et les data scientists afin de comprendre les exigences métier et de proposer des solutions adaptées (et souvent créatives !). La capacité à traduire les besoins métier en pipelines de données performants est cruciale pour garantir une exploitation optimale des données.

    2. Intégration de données provenant de multiples sources : Les data engineers sont confrontés à la tâche complexe d’intégrer des données provenant de multiples sources hétérogènes. Ils doivent travailler avec d’autres ingénieurs data pour développer des solutions d’intégration robustes qui permettent de collecter, transformer et stocker les données de manière fiable. Cela nécessite une connaissance approfondie des technologies ETL (Extract, Transform, Load) et des compétences en modélisation de données.

    3. Maîtrise de la documentation et des outils de collaboration : La documentation est un aspect essentiel du travail d’un data engineer. Les projets évoluent, les équipes changent, et il est crucial de documenter l’architecture du pipeline de données ainsi que les différentes sources de données utilisées (comment elles sont collectées, transformées dont les agrégats et autres opérations effectuées, stockées, mises à jours, etc.). Cela permet de garantir la reproductibilité des tâches, de faciliter la collaboration entre les membres de l’équipe et de prévenir la perte de connaissances. La maîtrise des outils de collaboration tels que la suite Atlassian (comme Jira et Confluence) est souvent nécessaire pour gérer efficacement les projets et s’assurer qu’ils le restent dans la durée !

    4. Connaissances en programmation et bases de données : Les data engineers doivent posséder des compétences solides en programmation pour développer des scripts et des programmes permettant de manipuler et de transformer les données. Ils doivent également avoir une bonne compréhension des bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que des langages de requête associés (comme SQL). Une connaissance approfondie des langages de programmation tels que Python, Java ou Scala est souvent essentielle dans les projets sur lesquels nous intervenons chez Smartpoint.

    5. Compréhension des concepts Big Data et des outils associés : Dans le domaine du Big Data, les data engineers doivent être familiarisés avec les concepts et les technologies associées, telles que Hadoop, Spark, Hive et Kafka. La capacité à mettre en œuvre des architectures distribuées et à gérer des volumes massifs de données est essentielle pour garantir des performances optimales et une évolutivité adaptée aux besoins des entreprises.

    Pour conclure ? Un data engineer accompli ne se résume pas à la maîtrise des pipelines de données, même si cela est déjà une compétence considérable !

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