Les données deviennent de plus en plus omniprésentes. Si bien que selon certains scientifiques, dont le physicien Melvin Vopson, elles pourraient devenir dans un avenir proche un état de la matière à part entière, possédant une masse mesurable et agissant sur son environnement.
Il est donc important pour les entreprises de pouvoir gérer ces immenses quantités de données. Il faut être en mesure de les extraire, les transformer et les charger en base : c’est exactement ce que signifie le sigle « ETL » : Extract, Transform, Load. Le développeur ETL a donc pour rôle de mettre en place des processus (appelés pipelines) pour automatiser et exploiter ces données, et de maîtriser parfaitement leur cycle de vie.
Comprendre le processus ETL
Le processus ETL consiste à extraire des données (éventuellement à partir de sources multiples), les transformer pour les rendre homogènes, puis les charger dans un entrepôt de données (data warehouse). Ce processus est indispensable pour garantir que les données brutes (raw data) sont préparées correctement et peuvent être utilisées pour des analyses avancées.
Ces différentes étapes sont assurées grâce à l’utilisation d’outils ETL, qui permettent d’automatiser le processus, et proposent souvent des paramétrages très poussés quant à la précision recherchée, l’automatisation d’exécution du processus ou encore la journalisation des tâches effectuées.
Quel est le rôle du développeur ETL ?
Le rôle d’un développeur ETL est vaste et implique de nombreux aspects de la gestion des données. Ce professionnel doit être en mesure de comprendre précisément les besoins des entreprises (ou de ses clients) en matière de stockage de données et être capable de créer des workflows ETL complets et parfois complexes. Le but est de s’assurer que les données sont prêtes pour les analystes et les scientifiques des données. Sans oublier le testing de ces workflows.
Il travaille en étroite collaboration avec plusieurs équipes, y compris les data analysts, les data scientists, et les software engineers. Ces collaborations visent à garantir que les données présentent une qualité suffisante (on parle alors de data quality) et qu’elles sont prêtes à être intégrées dans des modèles analytiques. En effet, sans des données bien préparées, les analyses réalisées par les data scientists ou data analysts ne seraient pas fiables.
Un autre aspect du rôle est la mise en place de data pipelines (ou pipeline de données). Ces pipelines permettent de gérer le flux de données de manière continue et automatisée, assurant ainsi que les équipes à la recherche d’informations exploitables disposent toujours de données actualisées.
Quelles sont ses compétences ?
Le métier de développeur ETL nécessite une combinaison de compétences techniques et analytiques. Parmi les compétences techniques essentielles, on trouve la connaissance de langages de programmation tels que SQL, Python ou Java, qui sont utilisés pour manipuler et transformer les données. À l’instar d’un vidéaste qui se doit de maîtriser Adobe Premiere, les développeurs ETL doivent également maîtriser des outils comme Apache NiFi, Talend ou Pentaho.
Selon la taille de l’entreprise, et donc de la volumétrie de données, la connaissance d’outils de big data comme Hadoop et Spark peuvent être demandés
Une très bonne compréhension des problématiques et des besoins clients est nécessaire dans le but de mettre en place et d’optimiser les workflows ETL. Cela demande donc une très bonne connaissance des différents outils et process afférents.
ETL Developer VS Data Engineer
Ces deux métiers sont souvent confondus. En effet, un data engineer peut endosser les fonctions de développeur ETL dans de petites ou moyennes entreprises. Mais dans le cadre de grandes sociétés et donc de gros volumes de données, ces deux professions seront séparées.
Le travail d’un développeur ETL a principalement pour but d’intégrer et de mettre en œuvre des processus ETL pour récupérer les données voulues et les consigner dans le système cible. D’un autre côté, les data engineer sont là pour répondre à des problématiques plus stratégiques en intervenant au cœur de l’écosystème de données, des technologies big data ou du cloud computing. Il peut également être en mesure d’encadrer des équipes et d’assigner des projets aux développeurs ETL. Cela peut devenir par ailleurs un choix d’évolution naturelle pour un développeur ETL.
Environnement de travail
Les principaux outils utilisés par les développeurs ETL incluent des outils d’intégration de données comme Informatica, Talend, SSIS (SQL Server Integration Services), ainsi que des solutions cloud comme Azure Data Factory ou AWS Glue. Chaque outil a ses propres avantages et ses limitations, et les développeurs doivent savoir choisir celui qui est le plus adapté aux besoins spécifiques de l’entreprise.
Perspectives d'évolution et salaire
Son salaire dépend fortement de l’entreprise qui l’emploie et de sa zone géographique. En France, son salaire moyen est d’environ 40.000 euros par an.
Les perspectives de carrière sont également intéressantes. Ils peuvent évoluer vers des postes de data engineer, ou vers des postes de gestion de projet ou d’architecte de données. Certains peuvent même se tourner vers des postes plus analytiques, comme celui de data analyst ou de data scientist, selon leurs préférences et compétences.
Conclusion
Le développeur ETL assure la transformation et le chargement des données, rendant possible l’analyse prédictive et la prise de décisions stratégiques. Les entreprises dépendent des données pour comprendre leurs clients, optimiser leurs opérations et créer de nouvelles opportunités de croissance.
