Même si l'IA est privilégiée, il faut toujours partir de la stratégie et des problèmes à résoudre, prévient la HBR, dont l'approche 3P fait écho au Tech, Orga, Culture de WEnvision.
"The Software Architect Elevator" est une de feuille de route pour les architectes. En embrassant le changement, en comprenant les systèmes organisationnels et en favorisant une communication efficace, les architectes peuvent jouer un rôle central en conduisant les organisations vers le succès.
L'IA générative était (surprise !) la vedette du keynote de l'AWS Summit Paris, ce 3 avril au Palais des Congrès. C'est LE sujet qui tire le Cloud et la Data.
La Data Engineering est la pratique consistant à construire et à maintenir l'infrastructure et les systèmes utilisés pour stocker, traiter et analyser les données.
< Les plateformes Data sont au centre de toutes les plateformes IT
Les Data Engineers sont responsables de la conception, de la construction et de la maintenance des pipelines de données et des systèmes qui permettent aux scientifiques et aux analystes de données d'extraire des informations et des connaissances des données.
Le Data Engineering implique une série d'activités, notamment l'ingestion, le stockage, le traitement et la visualisation des données. Les Data Engineers travaillent avec une variété d'outils et de technologies, notamment des bases de données, des entrepôts de données, des lacs de données et des technologies de big data telles que Hadoop et Spark.
Le Data Engineering est un élément crucial du processus d'analyse des données, car il garantit que les données sont stockées et traitées de manière efficace, évolutive et sécurisée. Les Data Engineers travaillent en étroite collaboration avec les Data Scientists et les Data Analysts pour s'assurer que l'infrastructure de données est en mesure de répondre aux besoins de l'organisation en matière d'analyse de données.
Le Data Engineering est au cœur des plateformes de données pour un certain nombre de raisons. Tout d'abord, le Data Engineering est essentiel pour construire et maintenir l'infrastructure et les systèmes qui sont utilisés pour stocker, traiter et analyser les données. Cela est particulièrement important pour les plateformes de données, qui sont conçues pour permettre aux organisations de stocker et de gérer de grandes quantités de données et d'en extraire des informations et des connaissances.
La Data Engineering joue également un rôle essentiel pour garantir l'évolutivité et les performances des plateformes de données. En concevant et en construisant des pipelines de données et des systèmes efficaces et évolutifs, les Data Engineers peuvent aider les organisations à gérer le volume et la variété croissants des données générées.
Le Data Engineering est critique aussi pour la sécurité et la conformité. Les plateformes de données doivent souvent répondre à des exigences strictes en matière de sécurité et de conformité, et les Data Engineers sont chargés de concevoir et de construire des systèmes qui répondent à ces exigences.
Enfin, le Data Engineering est essentiel pour l'intégration et l'interopérabilité des données. Les plateformes de données doivent être en mesure d'ingérer, de traiter et d'analyser des données provenant d'une grande variété de sources, et les Data Engineers sont responsables de la construction des systèmes et des pipelines qui permettent cette intégration des données.
Globalement, le Data Engineering est une discipline clé dans le domaine de la science des données, essentielle pour les organisations qui veulent extraire de la valeur de leurs actifs de données, d'autant plus que la quantité de données produites et stockées ne cesse de croître.
