Principalement des personnes, mais aussi des processus et de la technologie

Alors que les entreprises financières et de commerce électronique sont déjà complètement numériques et utilisent des technologies de pointe, d’autres secteurs tels que la vente au détail et les CPG rattrapent leur retard. Les organisations traditionnelles qui hésitaient à surveiller autre chose que les données transactionnelles pompent désormais des ressources pour exploiter les données afin d’optimiser l’interaction avec les clients et de leur offrir une expérience personnalisée en comprenant leurs préférences et en répondant rapidement. Ils stimulent également l’efficacité opérationnelle et innovent avec des modèles commerciaux et des produits pour mieux émerger que leurs concurrents. Une grande partie de cela pourrait être attribuée à la baisse des coûts de traitement des données et à l’émergence de nouvelles plates-formes qui ont rendu le suivi du comportement des clients assez répandu pour ces entreprises.

Cependant, la disponibilité d’une telle quantité de données brutes a laissé les entreprises en difficulté pour les utiliser efficacement. Ces données ne sont d’aucune utilité jusqu’à ce que l’on en tire des informations pour prendre des décisions commerciales. Alors que le monde consomme de plus en plus de données, les entreprises ont de plus en plus besoin d’experts pour gérer de gros volumes d’informations sur les clients, mener des recherches sur les concurrents et obtenir des résultats sur les performances des produits.

Sigmoid est une société de solutions de données de premier plan permettant aux entreprises du Fortune 1000 de devenir axées sur les données à l’aide de l’ingénierie des données, de la science des données et de l’IA/ML. La société a récemment figuré dans la liste Inc. 5000 des sociétés privées à la croissance la plus rapide aux États-Unis.

Parlant des capacités d’ingénierie des données de Sigmoid, Mayur Rustagi, co-fondateur et CTO, a déclaré : « Notre objectif chez Sigmoid a toujours été la réussite de nos clients. Cependant, lorsque nous avons commencé à travailler dans cet espace, nous nous sommes rendu compte que la plupart des projets clients échouaient non pas parce que leurs modèles de ML n’avaient pas réussi ou que les tableaux de bord n’étaient pas utiles, mais parce qu’ils utilisaient des pratiques d’ingénierie de données obsolètes ou des pratiques traditionnelles d’ingénierie logicielle. Sigmoid a développé des processus agiles pour les données qui permettent aux clients de réduire les risques tout en créant des pipelines de données et en assurant la réussite du projet.

Dans notre article précédent, Analytics India Magazine a expliqué comment Sigmoid reste ferme sur les piliers du conseil aux entreprises, de la science des données et de l’analyse. Dans cet article, nous mettrons en lumière ses capacités et ses offres d’ingénierie des données.

Ingénierie des données : aller au-delà de l’ingénierie logicielle

Le génie logiciel est populaire pour les langages de programmation qu’il propose, la programmation orientée objet et le développement de systèmes d’exploitation. Cependant, alors que les entreprises assistent à un boom des données, la sagesse conventionnelle de l’ingénierie logicielle ne parvient pas à traiter les mégadonnées. Avec un nouvel ensemble d’outils et de technologies, l’ingénierie des données permet aux entreprises de collecter, générer, stocker, traiter et gérer des données en temps réel ou par lots tout en créant une infrastructure de données.

Les pratiques traditionnelles d’ingénierie logicielle impliquent la conception, la programmation et le développement de logiciels qui sont en grande partie sans état. D’autre part, les pratiques d’ingénierie des données se concentrent sur la mise à l’échelle des systèmes de données avec état et sur la gestion de différents niveaux de complexité. De plus, il existe également des différences dans la complexité des deux domaines en termes d’évolutivité, d’optimisation, de disponibilité et d’agilité, qui sont mentionnées ci-dessous :

• Adresses d’ingénierie des données évolutivité sous la forme de trois V – vitesse, variété et volume de données, sur lesquels le génie logiciel ne se concentre pas.
• La différence suivante est la optimisation de code. L’augmentation exponentielle des performances de l’informatique moderne permet aux ingénieurs logiciels de se concentrer sur l’écriture d’un code plus propre et plus compréhensible plutôt que sur un code hyper-optimisé. Cependant, pour les ingénieurs de données, l’optimisation du code peut réduire le cycle de traitement des données de quelques jours à quelques heures.
• La troisième différence entre l’ingénierie des données et l’ingénierie logicielle est disponibilité. Cela signifie que même si l’on perd une heure de traitement des données, le pipeline de données devrait désormais fonctionner à une vitesse deux fois supérieure et à un volume beaucoup plus élevé.
• Enfin, alors que le processus d’ingénierie logicielle traditionnel fonctionne de manière agile, l’ingénierie des données aborde les problèmes à un niveau micro, impliquant des pratiques telles que DataOps pour se concentrer sur des pratiques de gestion des données qui améliorent la qualité, la vitesse et la précision.

La mise en place d’une culture de l’ingénierie des données est donc cruciale pour que les entreprises visent un succès à long terme. « Chez Sigmoid, ce sont les problèmes que nous essayons de résoudre avec notre expertise en ingénierie des données et aider les entreprises à construire une solide culture des données », a déclaré Mayur. Avec une expertise dans des outils tels que Spark, Kafka, Hive, Presto, MLflow, des outils de visualisation, SQL et des technologies open source, l’équipe d’ingénierie des données de Sigmoid aide les entreprises à créer des pipelines de données et des plates-formes de données évolutives. Il permet aux clients de créer des lacs de données, des entrepôts de données cloud et de mettre en place des pratiques DataOps et MLOps pour opérationnaliser les pipelines de données et la gestion des modèles analytiques.

Construire une culture des données

La transition d’un environnement d’ingénierie logicielle à l’ingénierie des données est un « changement culturel » important pour la plupart des entreprises. Être axé sur les données oblige les entreprises à se concentrer sur la qualité des données, la démocratisation des données et la monétisation des données tout en prenant soin des implications juridiques et de la confidentialité. Les ingénieurs de données permettent la collecte d’informations à partir de différentes sources et mettent des données précises à la disposition des utilisateurs finaux tels que les cadres, les analystes commerciaux, les analystes de données et les scientifiques des données, leur permettant d’obtenir des informations et de prendre des décisions commerciales critiques.

L’équipe d’ingénierie des données de Sigmoid conçoit des plateformes de données robustes en brisant les silos de données pour les fournir dans un format accessible. Ils sont également chargés de créer des pipelines de données automatisés, d’aider à passer du sur site au cloud de manière rentable, et plus encore. La société aide également les clients à optimiser leurs anciens pipelines de données.

Sigmoid investit massivement dans la constitution d’équipes solides d’ingénierie des données en proposant des cours de formation et des certifications à des embauches plus récentes, latérales et de niveau gestionnaire. Il dispose d’une académie interne d’apprentissage et de développement, Takshashila, qui forme des experts en données et crée des spécialistes dans le domaine. Il se concentre sur des ensembles de compétences spécialisées tels que les langages de programmation, SQL, Python, Java/Scala, la modélisation des données, l’informatique distribuée, les plateformes cloud comme AWS, Azure, GCP et l’entreposage de données cloud, pour n’en nommer que quelques-uns.

Environnement dynamique pour les ingénieurs de données chez Sigmoid

Chez Sigmoid, les ingénieurs de données ont la possibilité de travailler sur divers projets d’IA/ML pour des entreprises Fortune 500 et Fortune 1000 dans tous les secteurs, de la création de pipelines de données évolutifs au déploiement de modèles ML en production. Ils travaillent dans différents environnements cloud, piles technologiques et équipes hybrides, ce qui leur permet de se développer de manière holistique.

L’équipe d’ingénierie des données de Sigmoid a opérationnalisé plus de 200 modèles d’analyse, géré de nombreux nœuds tout en traitant quotidiennement plus de 50 pétaoctets de données. L’accent mis sur les technologies open source, en particulier le cloud, leur permet d’explorer plus de pistes tout en contribuant à la communauté. Sigmoid sélectionne soigneusement ses employés et les forme aux algorithmes des machines pour écrire des codes optimaux pour la construction de pipelines de données.

Sigmoid a franchi plusieurs étapes au cours de son voyage. Parlant d’autres points d’impact que l’entreprise a créés pour son client, Mayur a partagé quelques exemples ci-dessous :

• L’équipe d’ingénierie des données de Sigmoid a développé les premiers scripts de déploiement Google Cloud Platform (GCP) de Spark tout en travaillant avec un client cherchant à déployer Spark dans un environnement GCP, ce qui n’était pas une offre de GCP à l’époque. L’équipe Sigmoid a modifié l’ensemble du logiciel pour qu’il fonctionne sur Google et l’a maintenu pendant un certain temps.
• Sigmoid a aidé un client à améliorer sa rentabilité en réduisant les coûts opérationnels en passant de l’infrastructure sur site au cloud en seulement six mois. Il a créé un nouveau cadre ETL et rationalisé les bases de données existantes qui ont amélioré la précision des données de près de 2,4 fois, ingéré plus de 150 milliards de lignes de données par jour à partir de plus de 120 flux et économisé 2,5 millions de dollars par an.
• Sigmoid a trié les problèmes de qualité des données d’un client auquel il était confronté en raison de la migration CRM en créant une architecture évolutive pour produire le modèle Multi-Armed Bandit et en automatisant les pipelines dans AWS. Cela a conduit la plate-forme CRM à déclencher des e-mails personnalisés pour les clients finaux, améliorant ainsi la satisfaction client et réalisant une augmentation des ventes de 8 %.

Explorer une carrière en ingénierie des données

Il ne fait aucun doute que l’ingénierie des données est un métier en forte croissance. Cependant, c’est un nouvel espace. Pour définir des attentes réalistes, Sigmoid recherche des candidats qui ont de bonnes compétences en codage, une compréhension de la conception et de l’architecture logicielles et qui maîtrisent les technologies qu’ils choisissent. Les candidats doivent également être observateur et avoir de bonnes capacités de communication pour poser les bonnes questions aux clients.

« Il existe un écart énorme entre les attentes et le type de compétences qui existent aujourd’hui, et nous ne nous attendons pas à ce que les gens en sachent beaucoup ou aient des compétences spécialisées », a déclaré Mayur.

Sigmoid se concentre plutôt sur le renforcement des compétences des bons talents avec des programmes de formation personnalisés et des certifications pour acquérir les compétences techniques requises pour l’ingénierie des données.

L’ingénierie des données remet en question l’ensemble du paysage des processus métier, et il n’y a pas de meilleur moment pour les aspirants candidats à se lancer dans ce domaine en constante évolution. Sigmoid offre à ses ingénieurs de données des opportunités passionnantes de collaborer sur divers projets tout au long de l’année et d’apprendre d’un groupe d’experts très diversifié. Avec sa riche clientèle, son leadership éclairé et son exposition à des opportunités passionnantes, Sigmoid est l’endroit idéal pour tout ingénieur de données qui souhaite laisser sa marque dans ce domaine.