Les rôles des ingénieurs en données et des ingénieurs en fiabilité sont cruciaux mais distincts. Ces professionnels sont la colonne vertébrale de toute organisation axée sur les données, garantissant que les données circulent sans interruption et restent fiables. Avec la complexité croissante et l'ampleur des systèmes de données, ces professionnels font face à des défis uniques qui exigent des solutions efficaces.

C'est ici qu'interviennent des outils de qualité des données avancés comme digna, offrant un puissant soutien grâce à l'automatisation, à la gestion centralisée des données et à une collaboration renforcée. Explorons comment ces rôles diffèrent, leurs défis spécifiques et comment des outils de qualité des données avancés transforment leurs flux de travail.  

 Comprendre leurs rôles 

Qui est un ingénieur en données ? 

Un ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la maintenance de l'architecture qui permet de collecter, stocker et analyser les données. Cela inclut la mise en place de pipelines de données, l'intégration de nouvelles technologies de gestion des données et la garantie que les données circulent efficacement de la source à la destination - un entrepôt de données, une plateforme analytique ou tout consommateur de données. Ils sont des acteurs clés dans la gestion de l'écosystème de big data et la préparation des données pour des utilisations analytiques ou opérationnelles. 

Ce rôle implique : 

• Construction et maintenance des bases de données : S'assurer que les bases de données sont efficaces, évolutives et fiables. 

  
  

• Gestion des pipelines de données : Créer des pipelines de données qui transportent les données de diverses sources vers un référentiel central. 

  
  

• Processus ETL : Extraire, transformer et charger les données pour qu'elles soient prêtes pour l'analyse. 

  
  

• Intégration de données : Combiner des données de différentes sources pour fournir une vue unifiée. 

Qui est un ingénieur en fiabilité des données ? 

Un ingénieur en fiabilité des données (DRE) se concentre sur l'assurance de la fiabilité et de la qualité des systèmes de données. Ils s'assurent que les données circulant dans ces pipelines sont précises, cohérentes et fiables. Le DRE est chargé de maintenir la disponibilité du système, d'améliorer sa résilience et d'assurer que le pipeline de données est tolérant aux pannes face à des perturbations internes et externes. Leur but est de garantir que les services de données sont toujours fiables et fonctionnent de manière optimale dans diverses conditions.  

Leurs responsabilités incluent : 

• Surveillance des systèmes de données : Surveiller en continu la santé des systèmes de données pour détecter et résoudre les problèmes rapidement. 

• Assurance de l'exactitude des données : Mettre en œuvre des contrôles pour maintenir l'intégrité des données. 

• Gestion des incidents : Répondre aux incidents de données et minimiser les temps d’arrêt. 

• Optimisation des performances : Optimiser les systèmes de données pour améliorer les performances et la fiabilité. 

Renforcer les ingénieurs en données et les ingénieurs en fiabilité avec des outils de qualité de données 

Les outils de qualité des données sont essentiels pour les ingénieurs en données et les ingénieurs en fiabilité des données, leur fournissant l'automatisation et les outils nécessaires pour améliorer la productivité et se concentrer sur les domaines stratégiques de la gestion des données. Voici comment les outils de Modern Data Quality renforcent spécifiquement ces professionnels : 

Automatisation et gestion centralisée des données 

Les outils de qualité des données comme digna réduisent significativement l'effort manuel requis pour la surveillance et la gestion des données et jouent un rôle crucial dans l'automatisation des tâches fastidieuses{

Pour voir comment une surveillance partagée des volumes, de la fraîcheur et des changements de schéma soutient les deux rôles, consultez l'observabilité de la plateforme de données avec digna.

Questions fréquentes

Quelle est la différence entre un data engineer et un data reliability engineer ?

Le data engineer conçoit et maintient l'architecture qui fait circuler les données : bases de données, pipelines, ETL et intégration. Le data reliability engineer veille à ce que les données de ces pipelines restent exactes, cohérentes et fiables, en assurant la surveillance, la gestion des incidents et l'optimisation des performances.

Que fait un data reliability engineer au quotidien ?

Son travail consiste avant tout à maintenir des systèmes de données sains et fiables. D'après l'article, un DRE surveille en continu les systèmes, met en place des contrôles pour préserver l'intégrité des données, répond aux incidents pour limiter les interruptions et optimise les performances afin que le pipeline résiste aux perturbations.

Comment les outils de qualité des données aident-ils les data engineers ?

Ils prennent en charge le travail manuel comme la validation et la surveillance. L'article cite deux difficultés : la validation manuelle, longue et sujette aux erreurs, que des règles automatisées simplifient, et la montée en charge, pour laquelle le modèle de prévision de digna aide à anticiper la croissance des données.

Comment data engineers et reliability engineers peuvent-ils collaborer sur la qualité des données ?

Tout commence par une vision partagée de l'état des données. L'article explique que le travail en silos crée des inefficacités et qu'une plateforme centralisée avec un tableau de bord unifié donne aux deux rôles les mêmes indicateurs, tandis que des contrôles intégrés aux pipelines rendent les systèmes fiables dès leur conception.

Quelles fonctionnalités de digna l'article met-il en avant pour les équipes d'ingénierie ?

Cinq fonctionnalités sont décrites : Autometrics, qui profile les données dans le temps ; un modèle de prévision fondé sur l'apprentissage automatique non supervisé ; Autothresholds, qui ajuste les seuils automatiquement ; des tableaux de bord en temps réel ; et des notifications instantanées d'anomalies. Elles réduisent l'effort manuel et accélèrent la réponse aux incidents.