À mesure que le traitement des données se complexifie, les solutions traditionnelles doivent elles aussi évoluer. À ce titre, de nouveaux outils viennent remodeler le paysage de l’ingénierie des données, tel que Mage.
L’outil Mage ?
Mage est un outil d’orchestration des données alimenté par une intelligence artificielle de machine learning. Il permet de créer des pipelines open source et vise à rationaliser et optimiser les processus d’ingénierie des données. Mage peut exécuter ses pipelines pour déplacer et transformer les données. On peut ainsi les stocker n’importe où et les utiliser pour former des modèles comme dans Sagemaker, une plateforme d’entraînement pour IA.
D’autres alternatives de cet outil existent déjà, notamment Apache Airflow de Airbnb.
Remodeler le paysage de l’ingénierie ?
Mage fournit un pipeline pour une ingénierie des données complète, qui comprend l’ingestion, la transformation, la prévisualisation et le déploiement des données. Cette plateforme de bout en bout garantit un traitement rapide des données, une diffusion efficace et une connectivité transparente.
Les data engineer de Mage auront la capacité d’appliquer diverses opérations au cours de la phase de transformation, garantissant que les données soient nettoyées, enrichies et préparées pour un traitement ultérieur.
L’étape de prévisualisation permet de valider et d’évaluer la qualité des données traitées, garantissant ainsi leur précision et leur fiabilité.
Tout au long du processus de création du pipeline, Mage accorde une priorité absolue à l’efficacité et à l’évolutivité. Pour améliorer les performances, il utilise des techniques d’optimisation telles que le traitement parallèle, le partage des données et la mise en cache.
Au moment du lancement, Mage permet de transférer sans effort les données traitées vers des systèmes en aval ou de production. Il dispose d’outils d’automatisation, de gestion des versions, de résolution des erreurs et d’optimisation des performances, ce qui permet une transmission fiable et rapide des données.
De la même manière que la data science se développent, les outils d’exploitation et de création repousseront eux aussi les limites préétablies. On peut déjà le constater avec l’intelligence artificielle et l’utilisation massive de la data dans les entreprises. La data science devient une part essentielle de chaque activité, ce secteur connaît aujourd’hui une hausse phénoménale dans le recrutement et la recherche de profils. C’est pourquoi, si cet article vous a plu et si vous envisagez une carrière dans la Data Science, n’hésitez pas à découvrir nos articles ou nos offres de formations sur DataScientest.
Source : mage.ai
