Analytics Engineer VS Data Analyst : Quel rôle choisir ?

L'essor du Big Data fait naître de nouvelles professions. Parmi ces métiers de la Data, nombreux sont ceux qui confondent à tort l’Analytics Engineer et le Data Analyst. Pour savoir lequel correspond à vos besoins et vos projets, découvrez la différence entre Analytics Engineer VS Data Analyst.

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Définition des rôles et responsabilités

Qu’est-ce qu’un Data Engineer Analytics ?

L'Analytics Engineer est lié directement à la tendance du Self Service Analytics et à l'Analytics Engineering.

Ses missions se concentrent sur la modélisation des données afin de les rendre facilement exploitables pour les utilisateurs finaux. Il assure ainsi la transformation, le test, le déploiement et la documentation des données.

Ce spécialiste est également chargé de créer, d'optimiser et de maintenir les pipelines de données, ainsi que de mettre en place une infrastructure robuste et évolutive, afin de garantir l'accessibilité, la fiabilité et la qualité des données.

Son salaire va osciller et ne va pas être lemême suivant les missions qui lui sont confiées, et sont en général à négocier selon l'entreprise.

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Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

À la différence de l'Analytics Engineer, le Data Analyst se consacre à l'exploitation des données pour en extraire des insights. Son rôle consiste principalement à analyser les données collectées, identifier des tendances, interpréter les résultats et produire des rapports. Ces rapports traduisent des informations complexes en recommandations claires et actionnables, qui soutiennent la prise de décisions.

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Les différences clés entre un Analytics Engineer et un Data Analyst

Focus sur les pipelines de données et l’infrastructure pour l'Analytics Engineer

Le rôle de l'Analytics Engineer est axé sur la structuration et la gestion de l’architecture des données. Autrement dit, il s’agit de la mise en place de pipelines de données efficaces qui facilitent l’acquisition, la transformation et le chargement des données (ETL/ELT). Le but étant de rendre ces dernières disponibles et fiables. Ce professionnel assure également la qualité, la gouvernance des données et leur sécurité. Son rôle est primordial pour préparer et organiser la data, afin de garantir que celle-ci soit prête pour des analyses ultérieures et accessibles aux utilisateurs finaux dans des formats exploitables.

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Focus sur l’analyse des données et l'interprétation pour le Data Analyst

Le Data Analyst intervient après l’Analytics Engineer pour fournir des analyses stratégiques. Il explore les données afin d'identifier des tendances, détecter des schémas et en extraire des informations exploitables. Son travail consiste à interpréter les résultats et à les traduire en recommandations pratiques et compréhensibles. Grâce à ses compétences en visualisation de données et en statistiques, le Data Analyst communique des insights clairs aux différentes parties prenantes, en répondant aux questions et besoins spécifiques des différents services.

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Compétences et outils spécifiques à chaque rôle

Outils et compétences d’un Analytics Engineer

Le Analytic Engineer doit maîtriser un certain nombre d’outils et de compétences techniques pour réussir dans son rôle : 

• Dbt, outil clé pour la transformation et la gestion collaborative des modèles de données.
• SQL, langage fondamental pour interroger et manipuler les bases de données.
• Python, utilisé pour automatiser le traitement des données et développer des solutions personnalisées.
• Des compétences en modélisation des données pour concevoir des modèles adaptés aux besoins d'analyse.
• Des connaissances des infrastructures cloud, pour gérer les données et les workflows dans des environnements cloud.

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Outils et compétences d’un Data Analyst

De son côté, le Data Analyst travaille quotidiennement avec les outils suivants :

• Excel, un outil incontournable pour le traitement des données, l'analyse statistique et la création de tableaux et graphiques, apprécié pour sa convivialité et sa puissance.
• Tableau, logiciel de visualisation de données permettant de créer des tableaux de bord interactifs et des rapports pour une meilleure compréhension des données.
• Power BI, outil de visualisation qui intègre et analyse des données de différentes sources, offrant des fonctionnalités de partage et de collaboration.
• SQL, langage permettant d'extraire et de manipuler des données à partir de bases de données.

Il est doté par ailleurs de compétences spécifiques pour analyser et interpréter les données, 

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Quand recruter un Analytics Engineer ?

Besoin de pipelines de données fiables et de transformation des données

Votre entreprise nécessite des pipelines de données robustes et efficaces ? Entre le métier d'Analytics Engineer VS le Data Analyst, l’Analytics Engineer sera le mieux placé pour garantir la qualité et la disponibilité des données. Expert dans la conception et la gestion des processus de transformation de données, il assure un flux de données fluide et fiable, adapté aux besoins d'analyse. Vous pouvez d'ailleurs former vos employés déjà en poste pour qu'ils deviennent Analytics Engineer !

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Environnement orienté vers l’automatisation des flux de données

Dans un environnement où l'automatisation des flux de données est une priorité, le recrutement d’un Analytics Engineer est essentiel pour votre entreprise. Ce spécialiste automatise les processus de traitement des données, ce qui réduit le temps et les efforts nécessaires pour gérer les flux de données, tout en minimisant les erreurs humaines.

Les outils d’un Analytic Engineer : Guide Pratique + MAPPING

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Quand recruter un Data Analyst ?

Besoin d’analyser des données pour des rapports et des visualisations

Votre entreprise a besoin de générer régulièrement des rapports et des visualisations de données ? C’est le moment de recruter un Data Analyst ! Ce professionnel excelle dans l'analyse des données et l'interprétation des résultats pour produire des rapports clairs et significatifs, qui aident à prendre des décisions éclairées.

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Projet nécessitant des insights et des recommandations business

Lorsqu'un projet exige des analyses approfondies pour identifier des tendances et formuler des recommandations stratégiques, le Data Analyst est votre meilleur allié. En transformant les données en insights exploitables, il aide votre entreprise à adapter ses stratégies et répondre aux besoins du marché.

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Data Analyse : 10 outils et logiciels à utiliser en tant que Data Analyst

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Compétences partagées entre un Analytics Engineer et un Data Analyst

Maîtrise de SQL et capacité à comprendre les besoins métiers

Tant l'Analytics Engineer que le Data Analyst doivent avoir une solide maîtrise de SQL, un outil fondamental pour interroger et manipuler les bases de données. Ils doivent également comprendre les besoins métiers afin de garantir que les données et analyses répondent aux objectifs stratégiques de l'organisation.

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Collaboration avec les équipes Data Science et les équipes métiers

Autre point commun entre le Analytics Engineer VS le Data Analyst : leur collaboration avec les équipes Data Science et les équipes métiers. Tous deux travaillent ensemble pour s'assurer que les données sont correctement intégrées et analysées, ce qui fournit des insights précieux et des solutions basées sur les données.

Cas d'usage : Analytics Engineer ou Data Analyst ?

Exemple 1 : Automatisation des processus de transformation de données

Dans ce cas, le Data Engineer Analytics est responsable de l'automatisation des pipelines de données pour assurer un traitement fluide et efficace. Il se charge alors de la création de modèles de transformation avec des outils, comme dbt et l'utilisation de SQL et Python, pour automatiser les étapes de nettoyage, d'intégration et de chargement des données.

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Exemple 2 : Réalisation de rapports business pour les parties prenantes

Ici, le Data Analyst prend en charge la création de rapports business destinés aux parties prenantes. Cette mission implique l'analyse des données à l'aide d'outils pour visualiser les résultats et formuler des recommandations basées sur les insights identifiés. Le Data Analyst s'assure que les rapports répondent aux besoins spécifiques des différentes équipes et facilitent la prise de décision.

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