Quels sont les missions d’un Analytics Engineer et son rôle ?

Dans le domaine de la gestion et de l'analyse des données, le métier d’Analytics Engineer est absolument crucial.

Cet expert permet aux entreprises d'exploiter pleinement leurs données dans le but d’une meilleure prise de décision stratégique.

Dans cet article, découvrez toutes les missions de l’Analytics Engineer au sein d’une organisation data.

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Développer et optimiser des pipelines de données

Préparer les processus ETL / ELT

Au sein d’une équipe data, notamment composée de Data Scientists, Data Analysts et Data Engineers, l'Analytics Engineer est responsable de la création de pipelines de données. Concrètement, les pipelines ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) sont des processus qui permettent de collecter des données à partir de différentes sources, de les transformer en un format exploitable, puis de les charger dans un entrepôt de données ou une plateforme d’analyse : 

• L’extraction de données est la première étape critique du pipeline ETL/ELT. Elle consiste à collecter la data à partir de sources multiples et hétérogènes. Ces sources peuvent inclure des bases de données relationnelles (comme MySQL ou PostgreSQL), des systèmes ERP, des APIs externes, des fichiers CSV, des sources de données non structurées comme des logs de serveurs, ou encore des services cloud.
• Les données brutes sont ensuite transformées avant d’être utilisées à des fins d’analyse ou d’intégration dans des systèmes. Lorsque la data est incomplète, non structurée ou contenant des anomalies, la transformation est indispensable.
• Une fois les données extraites et transformées, elles doivent être chargées dans un Data Warehouse. Cette étape vise à rendre les données accessibles auprès de l’ensemble des utilisateurs finaux.

En plus de ce processus, l’Analytics Engineer est chargé d’optimiser en continu les pipelines de données pour un fonctionnement fluide, évolutif et sans erreur. L’analyse des performances permet d’identifier et de corriger rapidement les éventuels problèmes.

En clair, l'Analytics Engineer à des missions totalement différentes de celle d'un Data Analyst.

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Créer des modèles de données pour les équipes métier

L’Analytics Engineer intervient également dans la création et la gestion de modèles de données. Ces modèles structurent la data afin de faciliter son utilisation par les Data Analysts, les Data Scientists, ainsi que l’équipe métier. Cette mission implique non seulement une expertise technique, mais aussi une compréhension approfondie des besoins métiers pour garantir que les informations fournies sont pertinentes et exploitables.

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Qu’est ce qu'une équipe métier ?

L'équipe métier joue un rôle stratégique et opérationnel. Elle intervient en priorité sur l’amélioration des résultats commerciaux de l’entreprise, en s'appuyant sur des analyses pour orienter ses décisions. Techniquement non spécialisée dans la gestion des données, l’équipe métier dépend évidemment des équipes techniques pour obtenir des informations structurées et utilisables pour sa prise de décision.

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En quoi une équipe métier diffère-t-elle de l’analytics Engineer ?

À la différence de l’Analytics Engineer, l'équipe métier d’une entreprise se concentre sur l'utilisation des données pour prendre des décisions stratégiques et opérationnelles dans leurs domaines respectifs. L’Analytics Engineer, quant à lui, est responsable de la création, la gestion et l’optimisation des systèmes et pipelines de données qui permettent à l'équipe métier d'exploiter ces données efficacement.

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Surveiller le flux de données et le data pipeline

L’Analytics Engineer doit constamment surveiller l’état des systèmes de traitement des données afin de prévenir les dysfonctionnements et anticiper les problèmes. Dans cette optique, les outils et des processus automatisés sont indispensables pour assurer un suivi continu des flux de données. 

Outre cette mission de surveillance, l’Analytics Engineer optimise continuellement les systèmes de traitement des données. L’objectif est de s'assurer que les pipelines de données et les entrepôts sont aussi performants que possible pour répondre aux besoins croissants de l’entreprise. 

Notez qu’un Analytics Engineer suit toujours les performances des systèmes avant et après chaque optimisation, pour mesurer l'impact des modifications. Pour ce faire, il se base sur certains indicateurs clés de performance (KPI), tels que : 

• La rapidité avec laquelle les données sont extraites, transformées et chargées ;
• Les coûts associés aux systèmes de traitement de données pour optimiser l’utilisation des ressources (stockage, puissance de calcul) ;
• Le nombre d’incidents ou de temps d’arrêt, ainsi que leur impact sur les opérations métier.

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Fournir aux équipes métier les données nécessaires et les former

L'Analytics Engineer sert de médiateur technique entre les équipes métier, qui formulent des demandes basées sur leurs objectifs, et les systèmes de données. Cette collaboration débute par une compréhension des objectifs commerciaux des équipes métier.

Veulent-elles améliorer l’acquisition de clients ? Réduire les coûts ? Optimiser les performances d'une campagne marketing ? Chaque objectif nécessite des données spécifiques, ainsi que des analyses adaptées pour fournir des réponses claires et exploitables.

Une fois les objectifs définis, l’Analytics Engineer travaille main dans la main avec les équipes métier pour identifier les types de données nécessaires à l'accomplissement de ces objectifs. Ici, les missions de l’Analytics Engineer consistent à traduire ces besoins métier en exigences techniques. Il peut s'agir de la mise en place de nouvelles sources de collecte de données (API, intégrations avec des outils tiers…), ou de l’optimisation des pipelines de données existants pour s'assurer que les données soient accessibles en temps voulu et sous un format adapté.

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Mettre en place une Data Governance pour l’ensemble de son département

La mise en place d’une gouvernance des données garantit des données de haute qualité, sécurisées, et correctement gérées tout au long de leur cycle de vie. Dans cet objectif, l’Analytics Engineer est chargé d’établir des politiques et des procédures qui assurent une gestion rigoureuse des données. Voici de quelle manière il aborde chaque aspect de la Data Governance.

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Définition des politiques de gouvernance des données

L'Analytics Engineer définit d’abord les politiques de gouvernance des données pour encadrer leur gestion au sein de l'organisation :

• Il établit une stratégie claire qui précise les objectifs de gestion des données, les responsabilités des parties prenantes, et les standards à respecter. Cela comprend la définition des rôles et des responsabilités pour la gestion des données à travers l'organisation.
• Il met en place des politiques détaillées sur la qualité des données. Ces politiques incluent des règles sur la saisie, la validation, et le maintien des données pour garantir qu’elles répondent aux exigences de qualité définies.

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Gestion de la qualité des données

Normes pour la précision, la suppression des doublons, la mise à jour régulière des informations… L’Analytics Engineer établit des critères clairs pour constituer des données de haute qualité. Il instaure par ailleurs des mécanismes de validation pour vérifier la qualité des données, tout au long de leur cycle de vie. Ceci comprend notamment des vérifications lors de l’entrée des données, leur transformation, et avant leur utilisation dans les rapports. Pour mener à bien ses missions Analytics Engineer, il intègre des outils et technologies spécialisés pour automatiser la détection et la correction des erreurs.

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Sécurité des données

Pour protéger les informations contre les accès non autorisés et les violations, l'Analytics Engineer établit des politiques concernant l’accès aux données, le cryptage, et les procédures de sauvegarde. Ces politiques déterminent qui peut accéder aux données et comment elles doivent être protégées contre les menaces internes et externes.

À l’aide de mécanismes d’authentification et d’autorisation, l'Analytics Engineer restreint l’accès aux données sensibles uniquement aux personnes autorisées. Il applique également des techniques de cryptage pour protéger les données en transit et au repos. Le but est de garantir qu’elles soient bien illisibles en cas de violation de sécurité ou d’accès non autorisé.

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Gestion des métadonnées

L'Analytics Engineer met en place un système de gestion des métadonnées pour cataloguer les informations sur les données disponibles dans l'organisation. Ceci facilite la localisation, la structuration, et l’utilisation des données. Il assure aussi que chaque ensemble de données soit bien documenté, en fournissant des informations sur sa provenance, ses transformations, et ses règles d’utilisation. Cette documentation aide les utilisateurs à comprendre le contexte et la qualité des données.

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Conformité aux réglementations et aux normes

Pour garantir la conformité aux exigences légales et réglementaires, l'Analytics Engineer veille à ce que la gestion des données respecte les exigences légales et réglementaires. Côté audit et contrôle, il met en place des processus rigoureux pour vérifier la conformité aux politiques et aux réglementations. Ce professionnel peut ainsi  mettre en œuvre revues régulières des pratiques de gestion des données, ainsi que des contrôles pour détecter et corriger les non-conformités.

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Formation et sensibilisation

L'Analytics Engineer organise des sessions de formation pour les employés sur les politiques de gouvernance des données, la gestion de la qualité des données, et les pratiques de sécurité, afin de s'assurer que tous les membres de l'organisation comprennent et appliquent ces politiques. Pour sensibiliser aux meilleures pratiques, il promeut notamment une culture de la qualité des données et de la sécurité.

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