Ingénierie de données : le moteur de votre transformation numérique
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Plusieurs organisations ont entamé ou devront planifier une transformation numérique afin de tirer pleinement parti des technologies pour améliorer leurs performances, leur compétitivité et leur expérience client. Pour déterminer si l'entreprise s'améliore, cela prend nécessairement des données afin de se mesurer. Les organisations disposent de données provenant de systèmes différents (CRM, ERP, capteurs IoT, réseaux sociaux, etc.). En plus de l'adoption de nouveaux outils technologiques, la transformation numérique implique donc un changement culturel et organisationnel qui permet à l'entreprise de développer une culture de la donnée et d'optimiser la gestion et l'utilisation de ses données.
Plusieurs de ces organisations souhaitent implanter de l'intelligence artificielle (IA) dans leurs processus. Tel que mentionné par l'Institut intelligence et données (IID) de l'Université Laval, «Sans données, impossible de faire de l'IA. Bien souvent, c'est là que le bât blesse: lorsque les données sont disponibles, elles ne sont pas nécessairement bien organisées, structurées. »
Dans l'organisation c'est l'ingénierie de données qui mettra en place les outils et les solutions techniques nécessaires pour le stockage, l'intégration et la transformation des données pour produire de l'information pertinentes pour supporter l'organisation dans ses décisions.
Cet article est une introduction aux différentes activités réalisées par l’ingénierie de données.
Besoins opérationnels vs informationnels
L'ingénierie de données doit répondre aux besoins opérationnels et informationnels.
Pour les besoins opérationnels on devra, entre autres, produire des rapports pour supporter les utilisateurs dans leurs activités quotidiennes et cela peut nécessiter l'accès aux données en temps réel ou à une grande fréquence.
Pour les besoins informationnels, une intégration des données historiques et de diverses sources permettra la création de comptoirs d'information contenant des mesures et des indicateurs et ainsi pouvoir suivre et comprendre l'évolution des processus d'affaires de l'entreprise.
Avec une bonne compréhension de nos processus d'affaires, on met la table pour l’apprentissage automatique (machine learning) et l'intelligence artificielle en général.
Principales activités de l’ingénierie de données
Que ce soit pour des besoins opérationnels ou informationnels l'ingénierie de données devra réaliser les activités suivantes :
Gestion des données structurées et non structurées : On parle d'une source de données structurées lorsque la structure est définie et connue, par exemple les bases de données ou les fichiers en format CSV. Les fichiers texte sans structure, les images et les vidéos sont des données non structurées et nécessitent des outils et des méthodes spécifiques pour être traitées et analysées.
Gestion de la qualité des données : Tel que mentionné les organisations collectent des données à partir de diverses sources, mais ces données sont parfois incomplètes, inexactes ou mal structurées. L'une des tâches cruciales de l'ingénierie des données est de garantir que les données utilisées pour l'analyse et la prise de décision sont fiables et de haute qualité.
Intégration de données provenant de sources hétérogènes : Intégrer toutes ces sources de manière cohérente et efficace est un défi majeur. L'ingénierie de données doit permettre une intégration fluide entre des technologies variées et des formats de données différents. Cela inclut des processus de nettoyage, de validation et de transformation des données.
Sécurité et confidentialité des données : La gestion de la sécurité des données est primordiale pour éviter les fuites de données sensibles, les violations de confidentialité et les cyberattaques. Les organisations doivent non seulement respecter les régulations des différents paliers de Gouvernement, mais aussi garantir la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie, du stockage à l'analyse.
Scalabilité et performances : Les organisations doivent être en mesure de gérer de grandes quantités de données et de traiter des requêtes complexes, parfois en temps quasi réel, tout en garantissant des performances optimales. L’ingénierie de données doit permettre d'élargir les infrastructures et les systèmes de gestion des données.
Automatisation des traitements de données : L'automatisation des processus d'acquisition, de transformation et de chargement des données (ETL) est devenue un enjeu clé. Il est nécessaire de mettre en place des flux automatisés pour réduire la dépendance à des processus manuels, améliorer l'efficacité et garantir la mise à jour continue des données. L'optimisation des flux de données est également essentielle pour faciliter l'application de l'intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.
Analyse avancée et utilisation de l'IA : Les modèles d'IA ont besoin de données propres et bien structurées pour effectuer des prédictions et des analyses avancées. L'ingénierie des données est donc essentielle pour créer des environnements d'entraînement fiables.
Conclusion
L'ingénierie des données est un domaine de la Gouvernance de données et est en constante évolution avec des enjeux majeurs liés à la gestion des volumes de données, leur qualité, leur sécurité, et leur utilisation stratégique. Les organisations qui réussissent à surmonter ces défis seront mieux positionnées pour tirer parti de la richesse de leurs données et pour rester compétitives dans un monde de plus en plus axé sur la donnée.
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