‫OK, donc dans la vidéo précédente, nous avons compris qu'un ingénieur de données crée essentiellement ce pipeline de données pour
‫nous, pour que des personnes comme les scientifiques des données aient des données disponibles avec lesquelles travailler.
‫Mais je veux utiliser un exemple différent.
‫Imaginons que Keiko Corp a un besoin et que ce besoin est d'eau, les employés ont besoin d'eau.
‫Pour travailler dur, non?
‫Considérons donc cela comme un problème qu'un ingénieur de données résout.
‫Maintenant, supportez-moi.
‫Nous allons parler de l'eau pendant quelques minutes, mais je vous promets que cela concerne les données.
‫Vous voyez, la toute première chose pour nous d'obtenir de l'eau est le taux de pluie.
‫Nous avons besoin de pluie.
‫Et cela est similaire aux sources de données que nous avions.
‫Ce sont les sites Web, les téléphones portables, les caméras, les voitures, les drones.
‫Tous ces éléments collectent des données.
‫C'est ce que sont les gouttes de pluie.
‫Donc, pour que nous ayons de l'eau à nos employés, nous devons aller chercher de l'eau quelque part.
‫Et cette eau vient de la pluie.
‫Ensuite, cette eau est collectée dans deux ruisseaux et rivières différents de partout, du monde entier, tout comme les données
‫de tous les endroits différents, ces ruisseaux d'eau commencent à se former.
‫Et que se passe-t-il ensuite ?
‫Eh bien, ces cours d'eau se transforment en lacs.
‫Ils se jettent tous dans une sorte de lac.
‫Et ce lac est en quelque sorte immobile.
‫Mais encore une fois, nous Kako Korp, voulons juste de l'eau des employés.
‫Eh bien, nous avons évidemment un barrage sur un lac et ce barrage sur un lac ou un système pour utiliser ce lac.
‫Eh bien, nous transportons cette eau vers quelque chose comme une zone sanitaire de filtration afin que nous puissions nettoyer l'eau,
‫la désinfecter afin qu'elle soit potable pour les gens.
‫Nous traitons donc l'eau qui a été collectée.
‫Et puis enfin, après tout cela, nous créons toute la plomberie et les tuyaux pour nous permettre de livrer de l'eau à
‫Kako Corp..
‫C'est ainsi que nous satisfaisons les besoins de Chaco Corp. pour fournir de l'eau à leurs employés, et c'est ainsi que
‫fonctionnent les données et c'est ce qu'un ingénieur de données a construit, un ingénieur de données commence par ce que nous
‫appelons l'ingestion de données qui acquiert des données à partir de diverses sources.
‫Et nous acquérons toutes ces différentes sources de données et les ingérons.
‫Dans ce que nous appelons un lac de données, un lac de données est une collection de toutes ces données en un seul endroit.
‫De là, nous pourrions simplement laisser le lac tel qu'il est.
‫Mais il y a un problème.
‫Nous ne voulons pas que le lac déborde à sec.
‫Nous devons gérer ce lac d'une manière ou d'une autre.
‫Nous ne voulons pas inonder le village.
‫Nous avons besoin de barrages.
‫Nous avons besoin de tuyaux pour les maisons.
‫Nous devons filtrer et nettoyer l'eau et nous avons besoin de canalisations jusqu'aux maisons.
‫Ainsi, après avoir ingéré ces données à partir de diverses sources, nous les collectons dans un lac de données.
‫Nous effectuons ensuite quelque chose appelé transformation de données qui convertit les données d'un format à un autre, généralement en quelque
‫chose que nous appelons un entrepôt de données.
‫Un entrepôt de données est un endroit qui stocke des données accessibles et utiles à l'entreprise.
‫C'est-à-dire, bien que le lac recueille tellement d'eau, tellement de données qui étaient un peu partout.
‫Un ingénieur de données examine ces données et forme ou utilise les parties des données qui sont utiles et les place dans
‫un entrepôt de données afin que d'autres parties de l'entreprise puissent les utiliser à nouveau.
‫Une bonne façon d'y penser est qu'un lac de données est un pool de données brutes.
‫La finalité dont nous ne savons toujours pas quoi faire dans un entrepôt de données est un emplacement pour des données structurées
‫et filtrées qui ont été traitées et ont une finalité spécifique.
‫C'est-à-dire que nous avons ici des données utiles pour l'entreprise.
‫Cela signifie donc que les lacs de données sont généralement moins organisés et filtrent moins les données que quelque chose comme un entrepôt
‫de données.
‫Maintenant, pourquoi les entreprises voudraient-elles faire cela ?
‫Eh bien, d'une part, il est beaucoup plus facile d'analyser les données lorsqu'elles sont organisées.
‫Eh bien, nous pourrions aussi avoir des données ici dont nous n'avons pas vraiment besoin.
‫Nous économisons également sur l'espace de stockage.
‫Exact, car nous n'avons pas à stocker toutes ces données et à stocker uniquement des données structurées qui ne nous
‫sont utiles.
‫Nous nous faisons aussi des économies.
‫Ainsi, pour examiner un ingénieur de données, il suffit de créer ce pipeline en prenant la création et la capture de
‫données à l'aide de pratiques d'ingénierie de données pour créer ce pipeline afin que les données puissent désormais être analysées par des scientifiques et des
‫analystes de données.
‫Mais il nous reste encore un peu de chemin à parcourir.
‫Alors je vous retrouve dans la prochaine vidéo.