Le nouveau guide essentiel du data engineering

L’IA s’intègre désormais à toutes les facettes de l’entreprise. Dans ce contexte, les données n’ont jamais été aussi stratégiques : il n’existe pas de stratégie d’IA solide sans stratégie de données à la hauteur.

Mais par où commence une stratégie data ? Par une vision claire et une fonction de data engineering performante.

En un mot : les data engineers sont au cœur de toute entreprise data-driven. Ils accélèrent la création de valeur, lèvent les obstacles qui freinent la productivité et fournissent aux équipes d’IA les données fiables dont elles ont besoin. Pour exploiter pleinement les modèles d’IA et de machine learning, puis adopter des workflows agentiques, il est désormais essentiel de disposer de pipelines prêts pour l’IA. Ce guide vous aidera à réévaluer le rôle stratégique de l’ingénierie des données

et à en renforcer l’impact sur votre activité. Vous découvrirez comment :

• Garantir l’intégrité transactionnelle et la gouvernance de vos données grâce à des standards et des architectures ouverts, comme le data lakehouse et Apache Iceberg™.

• Moderniser vos pipelines existants en migrant vos workloads Spark vers un moteur entièrement managé afin d’améliorer les performances et de réduire sensiblement les coûts.

• Concevoir des pipelines efficaces et adaptés à chaque besoin, en choisissant entre ETL et ELT, traitement par batch et streaming, tout en conciliant performances en temps réel et maîtrise des coûts.

• Appliquer les principes du DataOps pour simplifier la gestion du cycle de vie des données, garantir des informations fiables et vérifiables, et limiter les interruptions des pipelines.

• Gérer toutes les formes de données sur une plateforme unifiée, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées, afin d’aider les équipes d’IA à passer plus rapidement de la preuve de concept à la production.

Des fondamentaux aux bonnes pratiques les plus avancées, cette nouvelle édition du Guide essentiel de l’ingénierie des données vous propose un plan d’action clair pour réduire la multiplication des outils, améliorer la fiabilité de vos pipelines et préparer vos données, comme votre organisation, à l’IA.