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Les travailleurs des données utilisent une variété de systèmes d'information pour prendre en charge leurs tâches, qui peuvent être globalement classées comme suit :
1. Systèmes de gestion de données : Ces systèmes sont cruciaux pour stocker, organiser et récupérer des données. Les exemples incluent :
* Systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) : Comme MySQL, PostgreSQL, Oracle et Microsoft SQL Server. Ce sont les bêtes de somme des données structurées.
* Bases de données NoSQL : MongoDB, Cassandra, Redis. Ceux-ci sont mieux adaptés aux données non structurées ou semi-structurées, gérant de gros volumes et des flux de données à grande vitesse plus efficacement que les SGBDR dans certains cas.
* Entrepôts de données et lacs de données : Ces systèmes stockent de grandes quantités de données provenant de diverses sources à des fins d'analyse et de reporting. Snowflake, Amazon Redshift, Azure Data Lake Storage en sont des exemples.
* Catalogues de données et systèmes de gestion des métadonnées : Ces systèmes fournissent un inventaire centralisé et une compréhension des actifs de données au sein d'une organisation, améliorant ainsi la découverte et la gouvernance des données.
2. Systèmes d'analyse de données et de business intelligence (BI) : Ceux-ci aident les travailleurs des données à analyser les données et à extraire des informations.
* Outils de Business Intelligence (BI) : Tableau, Power BI, Qlik Sense. Ceux-ci proposent des visualisations et des tableaux de bord pour explorer les données.
* Outils de visualisation de données : De nombreux outils chevauchent la BI, mais les outils spécialisés comme D3.js se concentrent uniquement sur la création de visualisations personnalisées.
* Progiciels statistiques : R, Python (avec des bibliothèques comme Pandas, NumPy, Scikit-learn), SAS, SPSS. Utilisé pour l’analyse statistique et la modélisation avancées.
* Plateformes d'apprentissage automatique (ML) : Ceux-ci fournissent des outils et une infrastructure pour créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique. Les exemples incluent Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform.
3. Outils d'intégration de données et ETL (extraire, transformer, charger) : Ceux-ci sont essentiels pour mettre les données au bon format et au bon emplacement.
* Outils ETL : Informatica PowerCenter, Talend, Matillion. Ceux-ci automatisent le processus d'extraction de données de diverses sources, de transformation et de chargement dans les systèmes cibles.
* Plateformes d'intégration d'API : MuleSoft, Zapier. Utilisé pour connecter différentes applications et systèmes et automatiser l'échange de données.
4. Systèmes de gouvernance et de conformité des données : Ceux-ci garantissent la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire.
* Outils de qualité des données : Ceux-ci aident à identifier et à corriger les incohérences et les erreurs dans les données.
* Systèmes de sécurité des données et de contrôle d'accès : Ceux-ci gèrent les autorisations des utilisateurs et protègent les données sensibles.
* Outils de suivi du lignage des données : Ceux-ci suivent les origines et les transformations des données, facilitant l’audit et le dépannage.
5. Plateformes de cloud computing : La plupart des systèmes ci-dessus sont désormais proposés sous forme de services cloud, offrant évolutivité, flexibilité et rentabilité. Les exemples incluent AWS, Azure et Google Cloud Platform.
Les systèmes d'information spécifiques qu'un travailleur de données utilise dépendront de son rôle, du secteur dans lequel il travaille et de l'infrastructure technologique de l'organisation. Un data scientist peut s'appuyer fortement sur des logiciels statistiques et des plateformes de ML, tandis qu'un analyste de données peut se concentrer sur les outils BI et les bases de données SQL. Un ingénieur de données serait davantage impliqué dans les systèmes d’intégration et de gestion des données.
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