𝐋𝐞𝐬 𝐛𝐚𝐬𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐥'𝐢𝐧𝐠𝐞́𝐧𝐢𝐞𝐫𝐢𝐞 𝐝𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 𝐞𝐧 𝟕 𝐞́𝐭𝐚𝐩𝐞𝐬

Tu entends souvent parler de "data engineering" mais tu veux comprendre les étapes clés ? Voici une feuille de route simple et efficace
𝟏) 𝐈𝐧𝐠𝐞𝐬𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬
=> Faire transiter les données d’un système A vers un système B (API, fichiers, base, etc.)
𝟐) 𝐒𝐭𝐨𝐜𝐤𝐚𝐠𝐞 𝐝𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬
=> Savoir où et comment stocker les données pour pouvoir les retrouver facilement plus tard (SQL, NoSQL, data lake…)
𝟑) 𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬
=> Nettoyer, formater et enrichir les données brutes pour les rendre utilisables (ETL, ELT, dbt…)
𝟒) 𝐌𝐢𝐬𝐞 𝐚̀ 𝐝𝐢𝐬𝐩𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 (𝐒𝐞𝐫𝐯𝐢𝐧𝐠)
=> Distribuer les données aux utilisateurs finaux : dashboards, APIs, exports, etc.
𝟓) 𝐐𝐮𝐚𝐥𝐢𝐭𝐞́ 𝐝𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬
=> Vérifier que les données sont fiables, cohérentes et exploitables (tests, contrôle qualité, monitoring)
𝟔) 𝐎𝐫𝐜𝐡𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧
=> Gérer l’exécution de workflows complexes (Airflow, Talend, Dagster, etc.)
𝟕) 𝐒𝐞́𝐜𝐮𝐫𝐢𝐭𝐞́ 𝐝𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬
=> Protéger les données sensibles avec des mécanismes de sécurité, traçabilité et accès contrôlé
🌀 Ce framework s’applique principalement aux pipelines batch, mais peut s’adapter aux pipelines temps réel avec quelques ajustements !
Tu veux construire une architecture solide ? Commence par ces fondamentaux.