Le problème à résoudre
Chaque équipe data réinvente ses propres outils et pipelines, dans la dispersion et la duplication. Les analystes dépendent des ingénieurs pour le moindre accès, créant un goulot d’étranglement permanent.
La promesse pour la direction
Votre data engineer bâtit une plateforme data self-service : socle commun, catalogue, outils standardisés et accès gouvernés — où chaque équipe accède et exploite la donnée de façon autonome et sûre.
Ce que le parcours débloque
Self-service
Autonomie des équipes data
Mutualisée
Duplication des outils
Immédiat
Délai d’accès à la donnée
Le cadre
| Élément | Valeur |
|---|---|
| Profil cible | Data engineer confirmé |
| Prérequis | Pipelines, SQL, conteneurs |
| Durée | 6 mois (accélérateur) |
| Format | Blended · 70 % de pratique |
Pile technique maîtrisée à l’issue
Kubernetes · Airflow · Trino · dbt · DataHub · MinIO · Iceberg
Les jalons
Une trajectoire pour un collaborateur déjà en poste. Chaque mois est validé par un livrable et un critère d’acceptation écrit à l’avance.
| Mois | Thème | Atelier | Validation |
|---|---|---|---|
| M1 | Vision plateforme Data platform | Définir l’architecture de la plateforme | ✔ Architecture cible validée |
| M2 | Socle technique Stockage & calcul | Mettre en place le socle commun | ✔ Socle data opérationnel |
| M3 | Self-service Outillage des équipes | Outiller l’accès autonome à la donnée | ✔ Équipes autonomes sur la donnée |
| M4 | Catalogue & découverte Data discovery | Rendre les données trouvables | ✔ Données découvrables en self-service |
| M5 | Gouvernance & accès Sécurité par défaut | Gouverner les accès aux données | ✔ Accès sécurisés et tracés |
| M6 | Projet plateforme Plateforme réelle | Déployer la plateforme data interne | ✔ Soutenance + équipe onboardée |
Ce parcours dans une carrière
Il figure dans 2 cursus documentés. Voici où il se situe.
B1 · De la donnée au pilotage
Aboutissement : Direction data
Le cursus en détail · la monographie (PDF)
B2 · De la conformité à la donnée
Aboutissement : Lead Data