Analytics Engineering : Pourquoi ce rôle est-il clé dans la Data ?

Le Data Engineering gagne en popularité ces dernières années. Et beaucoup se forment à l'analytics engineering.

Cette discipline fait désormais partie intégrante des Data Sciences, et ce pour de bonnes raisons. Elle se concentre sur la conception et l'organisation des flux de données pour en optimiser l’utilisation.

Avec la multiplication des flux de données et la croissance rapide des volumes, cette étape devient cruciale dans le processus de traitement des données. Voici tout ce qu’il faut savoir à ce sujet !

Définition de l'Analytics Engineering

Différence entre Analytics Engineering et Data Engineering

L'Engineering Data, ou l'Ingénierie des données, se focalise sur la création et la gestion des infrastructures de données, afin de garantir que les pipelines soient robustes, évolutifs et capables de traiter de grandes quantités de données. Il met en place des systèmes performants pour que les données soient accessibles et fiables en arrière-plan. 

De son côté, l’Analytics Engineering transforme ces données brutes en données prêtes à l’analyse. Ce professionnel modélise la data pour qu'elle soit compréhensible et exploitable par les équipes métiers. Il collabore étroitement avec ces dernières pour répondre aux besoins décisionnels.

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Pourquoi l'Analytics Engineering gagne en popularité ?

Sans un solide travail de Data Engineering, les entreprises risquent de se retrouver submergées par des volumes de données dépourvues de valeur. L'expression « chercher une aiguille dans une botte de foin » illustre bien l'une des missions d’un Analytics Engineer : identifier, accéder et exploiter des données pertinentes.

En 2017, le cabinet de conseil Gartner avait révélé que 85 % des projets de big data échouent, faute d’infrastructures de données fiables. Les entreprises manquaient de confiance dans leurs données pour en tirer des décisions commerciales importantes. En 2019, le constat n’a guère évolué : le directeur technique d’IBM indiquait que 87 % des projets de Data Science n'aboutissent jamais à la phase de production. Gartner prévoyait toujours un taux d’échec de 80 %. 

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Les Compétences Clés pour devenir Analytics Engineer

Maîtrise de SQL et des langages de transformation des données

Un Analytic Engineer doit exceller en SQL. Ce langage fondamental est le plus utilisé pour interroger, extraire et transformer les données dans les entrepôts. Une connaissance approfondie des commandes SQL, ainsi que des concepts avancés comme les jointures, les sous-requêtes et les fonctions analytiques est indispensable pour manipuler efficacement les données. 

Il est également important de maîtriser des langages de transformation de données comme dbt (Data Build Tool), qui permet d'orchestrer des transformations en utilisant une approche centrée sur le modèle. De quoi aider à structurer les données de manière à ce qu'elles soient prêtes pour l'analyse, et faciliter leur utilisation par les équipes métiers.

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Utilisation des outils modernes d'ETL/ELT

La capacité à manipuler des outils d’ETL (Extract, Transform, Load) et d’ELT (Extract, Load, Transform) est aussi cruciale pour orchestrer les flux de données dans un environnement moderne. Ces outils permettent d’automatiser : 

• l’extraction des données depuis diverses sources ; 
• leur transformation pour répondre aux besoins spécifiques d’analyse ; 
• leur chargement dans des entrepôts de données. 

À titre d’exemple, Airflow facilite la gestion des workflows complexes, tandis que Fivetran et dbt permettent une intégration fluide des données. Ces solutions optimisent les processus de traitement des données, ce qui garantit non seulement l’efficacité mais aussi la précision des flux de données. Il s’agit d’outils essentiels pour fournir des insights fiables aux décideurs.

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Compétences en modélisation de données

Un bon Analytics Engineer doit maîtriser la modélisation de données, ce qui implique de structurer les données de manière logique et cohérente. Cela signifie savoir comment créer des schémas de données qui sont à la fois compréhensibles et exploitables par les utilisateurs finaux. 

La modélisation garantit que les données soient bien alignées avec les besoins métiers, afin de permettre aux Data Analysts et aux décideurs d’en tirer une analyse pertinente et éclairée. Selon les exigences spécifiques de l’entreprise, l’Analytics Engineer est capable de développer des modèles relationnels, dimensionnels ou en étoile. Une bonne modélisation de données facilite également la maintenance et l'évolution des systèmes de données au fil du temps, en s'adaptant aux nouvelles exigences ou sources de données.

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L’Impact de l'Analytics Engineering sur les projets Data

Accélération de la livraison des insights

L'Analytics Engineering permet de transformer rapidement les données brutes en données prêtes pour l’analyse. Le but étant d'accélérer le cycle de livraison des insights aux équipes métiers. En structurant les données directement dans les entrepôts, ces experts réduisent le délai entre la collecte des données et leur utilisation pour la prise de décision.

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Optimisation de la collaboration entre Data Analyst et Data Engineer

L'Analytic Engineer joue le rôle de médiateur en facilitant la communication et la collaboration entre le Data Engineers qui gère l'infrastructure, et le Data Analyst qui exploite les données. Le Data Engineering permet donc de clarifier les rôles, d’optimiser les flux de travail et de garantir que les analystes disposent de données prêtes à l’emploi et alignées sur les besoins stratégiques.

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Cas d'usage réel d'Analytics Engineering dans une entreprise

À titre d’exemple, une entreprise de vente en ligne peut utiliser l'Analytics Engineering pour centraliser les données provenant de différentes sources (ventes, support client, marketing) et les transformer en vue de l'analyse. En modélisant ces données, l’Analytics Engineer permet aux Data Analysts de suivre en temps réel les tendances d'achat et d’identifier des opportunités pour des campagnes ciblées.

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Les Meilleurs Outils pour un Analytics Engineer

dbt (Data Build Tool)

dbt est un outil incontournable pour les Analytics Engineers. Conçu spécifiquement pour transformer et modéliser les données dans les entrepôts de données modernes, il permet de créer des transformations SQL facilement maintenables, de documenter les flux de données et de gérer des pipelines reproductibles. dbt facilite aussi le versionnage et le suivi des transformations, afin de garantir des pipelines de données transparents et fiables.

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Fivetran et Airbyte

Ces outils ETL/ELT automatisent l'extraction et le chargement de données depuis différentes sources vers les entrepôts de données, ce qui réduit les tâches manuelles. Alors que Fivetran est apprécié pour sa simplicité et son large éventail de connecteurs, Airbyte, une solution open source, offre plus de flexibilité pour personnaliser les flux de données et s'adapter à des besoins spécifiques.

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Google BigQuery et Snowflake

Ces entrepôts de données cloud s’affichent comme des références pour stocker et analyser de grands volumes de données. D’un côté, Google BigQuery est réputé pour sa capacité à traiter des requêtes massives à grande vitesse. De l’autre, Snowflake propose une architecture unique de séparation entre le stockage et le calcul, afin de permettre une évolutivité et un rapport coût-performance optimal. Intégrées avec dbt et les outils d'ETL, ces plateformes offrent aux Analytics Engineers une base puissante pour organiser et modéliser les données. 

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Comment se former à l'Analytics Engineering ?

Formations en ligne et certifications

Allier et cours en ligne et bootcamps en data sont parfaits pour une formation intensive et pratique. Vous souhaitez renforcer vos compétences et progresser vers un rôle d’Analytics Engineer ? DataBird vous offre le parcours idéal.

Que vous soyez en poste ou en recherche d’emploi, la formation Analytics Engineer vous propose un cursus de 6 semaines adapté à votre rythme. Vous bénéficierez de cours interactifs et dynamiques avec des retours en temps réel. Ce programme, co-construit avec DataGen, combine leur expertise du marché et notre savoir-faire pour faire de vous un expert !

Pour valider vos compétences et vous démarquer, renseignez-vous également sur les certifications suivantes :

• Google Professional Data Engineer
• Microsoft Certified: Data Analyst Associate
• AWS Certified Data Analytics - Specialty

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Quels prérequis pour devenir Analytics Engineer ?

Pour devenir Analytics Engineer, plusieurs prérequis sont recommandés :

• Des connaissances en SQL : une maîtrise solide de l’outil est indispensable. Il s'agit effectivement du langage principal utilisé pour interroger et manipuler les données dans les Data Warehouse.
• Des compétences en modélisation de données : comprendre comment structurer et organiser les données pour garantir qu'elles soient exploitables par les équipes métiers.
• Une certaine familiarité avec les outils ETL/ELT : connaître les outils clés pour l'extraction, le chargement et la transformation des données pour automatiser et gérer les flux de données.
• L’expérience avec les entrepôts de données : maîtriser les solutions de stockage de données, comme Google BigQuery ou Snowflake, pour travailler efficacement avec de grandes quantités de données.
• Des compétences en programmation : disposer de connaissances dans des langages de programmation comme Python ou R pour automatiser des processus et manipuler des données.
• Un esprit analytique : la capacité à analyser des problèmes complexes et à trouver des solutions efficaces pour réussir dans ce rôle.
• Des capacités de communication et de collaboration : être capable de travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers et les Data Analysts, ainsi que de communiquer des idées techniques de manière claire aux équipes métiers.

L’ensemble de ces pré-requis constitue une base solide pour évoluer vers le métier d’Analytics Engineer !

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