Data Platform Engineering : Le DevOps appliqué à la Data

L'ingénierie des données est souvent en retard sur l'ingénierie logicielle en termes de maturité opérationnelle. Le Data Platform Engineering vise à combler ce fossé en appliquant les principes du Platform Engineering au monde de la donnée.

Les Problèmes dans les Organisations Data Traditionnelles

• Pipelines Fragiles : Les déploiements manuels et le manque de tests entraînent de fréquents problèmes de qualité de données.
• Silos de Données : Chaque équipe construit sa propre infrastructure, menant à une gouvernance fragmentée.
• Livraison Lente : Les data scientists passent 80 % de leur temps sur l'infrastructure et le nettoyage des données.

Les Piliers d'une Plateforme Data

1. Ingestion en Libre-Service : Permettre aux équipes d'intégrer de nouvelles sources de données sans ouvrir de tickets.
2. Data-as-Code : Gérer les transformations (SQL, Python) via Git, la CI/CD et les revues de code par les pairs.
3. Qualité de Donnée Automatisée : Mettre en place des "contrats de données" et des tests automatisés pour détecter les anomalies avant qu'elles n'atteignent le data warehouse.
4. Gouvernance par Conception : Contrôle d'accès centralisé, masquage des données et suivi du lignage.

Les golden paths data (là où la plateforme crée de la valeur)

Comme pour une plateforme logicielle, l’objectif est de rendre les parcours standards simples et fiables :

• Ingest → transformer → publier avec un template unique (repo, CI, conventions, observabilité)
• Contrats de données : schémas attendus, SLOs (fraîcheur, complétude), règles de qualité
• Environnements (dev/stage/prod) + promotion contrôlée des changements

Ce sont ces chemins pavés qui font gagner du temps aux équipes data et réduisent les incidents de qualité.

Day 2 : ne pas oublier l’exploitation

Une plateforme data doit aussi livrer l’"après" :

• alerting sur la fraîcheur et la dérive (schéma, volumétrie)
• runbooks et ownership clairs (qui corrige quoi, en combien de temps)
• traçabilité (lineage) utile en incident : "quels dashboards dépendent de ce dataset ?"

Sans cette couche, la plateforme devient un accélérateur… d’incidents.

Quoi livrer en premier

Commencez par les parcours les plus fréquents :

• onboarder une nouvelle source (connecteurs + accès + observabilité)
• construire une transformation avec checks CI et tests de qualité
• publier un dataset avec ownership clair et documentation

Mesurer les résultats

• time-to-first-pipeline
• taux d’incidents de qualité data et MTTR
• % de pipelines utilisant les templates standards
• couverture du lignage sur les datasets critiques

Conclusion

Une plateforme data n'est pas seulement une collection d'outils (comme Airflow ou Snowflake). C'est un produit cohérent qui permet aux équipes data de travailler avec la même vitesse et fiabilité que les équipes logicielles. En investissant dans le Data Platform Engineering, vous transformez la donnée d'un goulot d'étranglement en un avantage concurrentiel.