Le guide ultime des outils utilisés par l’Analytic Engineer dans son quotidien

Vous vous intéressez au métier d’Analytic Engineer ?

Vous aimeriez connaître en détail les outils utilisés par cet ingénieur en analyse ?

Dans l'univers de la gestion et de l'analyse des données, son rôle est essentiel. Et pour justifier de son salaire, l'Analytics Engineer doit connaitre et utiliser les outils suivants au cours de ses missions !

Découvrez dans ce guide pratique un mapping de tous les outils de l’Analytic Engineer ! 

‍Rappel de base : le travail d’un Analytic Engineer

Par définition, un Analytic Engineer est chargé de concevoir, développer et maintenir les infrastructures d'analyse de données au sein d'une entreprise. Ce professionnel collabore au quotidien avec les Data Analysts, les Data Scientists, ainsi que les décideurs.

Voici les principales missions de l’Analytic Engineer :

• La conception et l’implémentation de systèmes de stockage de données provenant de diverses sources ;
• Le développement de pipelines de données permettant d’extraire des informations exploitables ;
• La création d’architectures de données robustes et évolutives, pour gérer des volumes importants de données ;
• L’optimisation des performances des systèmes d’analyse afin de garantir rapidité et précision ;
• La collaboration avec d’autres équipes techniques pour intégrer les systèmes d’analyse de données à d’autres applications.

Vous l’aurez compris, l’Analytics Engineer veille à ce que les données soient transformées en informations utiles.

Pour plus d'information, n'hésitez pas à découvrir notre formation Analytics Engineer.

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Tous les outils utilisés par l’Analytic Engineer

Si les compétences d’un Analytic Engineer varient en fonction de l’entreprise et de l’industrie pour lesquelles il travaille, ce professionnel doit maîtriser un certain nombre d’outils pour mener à bien ses missions.

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Les services Cloud : un impératif pour gérer son pipeline de données 

Les services Cloud se révèlent indispensables pour la gestion des infrastructures de données modernes. Ils permettent aux Analytics Engineers de déployer et de maintenir des pipelines de données à grande échelle, tout en offrant flexibilité, sécurité et capacité d’évolution.

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Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services compte parmi les plateformes de cloud les plus populaires. Doté de puissants outils pour le traitement et le stockage des données, les Analytics Engineers l’utilisent à différentes fins : 

• L'hébergement de bases de données (Amazon RDS).
• Le traitement de données massives (Amazon EMR).
• Le stockage sécurisé (Amazon S3). 

Notez qu’AWS offre aussi des services de calcul intensif pour l’analyse des données (EC2, Lambda).

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Microsoft Azure

Parmi les autres grands acteurs du cloud, Microsoft Azure délivre une gamme complète de services adaptés aux besoins de gestion de données : 

• Azure Data Factory est notamment utilisé pour construire des pipelines ETL (Extract, Transform, Load). 
• Azure Synapse Analytics fournit une plateforme unifiée pour l’analyse des données massives.
• Azure Data Lake permet le stockage de grandes quantités de données brutes prêtes à être traitées.

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Google Cloud Platform

Google Cloud Platform (GCP), quant à lui, est très apprécié pour ses performances dans le domaine du Big Data. Ce service de cloud computing met à disposition BigQuery pour des analyses de données ultra-rapides et à grande échelle, ainsi que Google Cloud Storage pour stocker et accéder à la data. GCP est redoutable pour les solutions qui nécessitent une analyse de données en temps réel.

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Talend

De son côté, Talend est une plateforme open-source qui permet de gérer les processus d’intégration des données (ETL & ELT). Elle est le plus souvent utilisée pour créer des pipelines ETL complexes, dont le but est de connecter plusieurs sources de données. Grâce à Talend, les Analytics Engineers ont la possibilité de transformer et charger des données dans les systèmes de stockage Cloud.

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Snowflake

Snowflake s’appuie sur des instances de calcul virtuelles pour répondre aux besoins en traitement, ainsi que sur un service de stockage dédié pour conserver les données. Rien de tel pour aider les équipes à scaler leurs opérations, selon les besoins. Snowflake est un choix populaire pour les entreprises qui cherchent à centraliser et analyser leurs données de manière évolutive et rentable.

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Les langages de programmation, obligatoire pour parler avec les données 

SQL

Langage incontournable pour interagir avec les bases de données relationnelles, SQL permet de récupérer, manipuler et gérer les données stockées. Maîtriser cet outil se révèle crucial pour l'extraction et la transformation des données dans le cadre des pipelines ETL.

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Python

En raison de sa flexibilité et de sa richesse en bibliothèques (pandas, NumPy...), Python est largement plébiscité en Data Engineering. Il est majoritairement utilisé pour l'automatisation des processus de traitement de données, le développement de pipelines de données, ainsi que l’intégration avec des services Cloud.

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DAX pour Power Bi (Facultatif)

Utilisé dans Power BI, DAX est un langage de calcul permettant de créer des colonnes calculées, des mesures et des calculs personnalisés dans les tableaux de bord. Même si DAX est généralement utilisé pour la visualisation, il peut s’avérer bien utile pour les Analytics Engineers qui travaillent sur des projets de reporting et de dashboarding.

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BigQuery

Proposé par Google Cloud, BigQuery est un service d’entrepôt de données sans serveur. Il permet de traiter des quantités massives de données très rapidement, en utilisant SQL. BigQuery est particulièrement adapté aux Analytics Engineers qui traitent des ensembles de données volumineux et nécessitent des temps de requête très rapides.

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FiveTran

FiveTran est un outil d’intégration de données conçu pour automatiser les flux de données en temps réel. À partir de diverses sources (bases de données, applications, API), il simplifie le processus d’extraction de données et leur intégration dans un entrepôt de données, tel que Snowflake ou BigQuery. Les Analytics Engineers l’utilisent pour gérer facilement les connexions entre les systèmes de données.

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Data Build Tool (DBT)

DBT permet aux professionnels de la data de transformer des données directement dans leur entrepôt de données, via des requêtes SQL. DBT se veut particulièrement utile pour orchestrer des transformations de requêtes complexes, tout en maintenant une documentation claire du pipeline. Il sert également à gérer les tests et la qualité des données.

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GitHub / Gits

Système de gestion de version distribué (DVCS), Git permet de suivre les modifications dans le code source. Alors qu’il héberge des projets Git, GitHub est essentiel pour : 

• collaborer sur des pipelines de données ; 
• gérer les versions du code ; 
• faciliter le travail en équipe. 

Pour améliorer le flux d’informations et la collaboration, les Analytics Engineers utilisent GitHub dans le but de sauvegarder, partager et documenter leur travail.

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Airflow

Apache Airflow permet d’automatiser et de planifier des pipelines de données. Cette solution entièrement open source est idéale pour concevoir et orchestrer des pipelines de données complexes, ainsi que pour exécuter des tâches. Airflow offre par ailleurs une grande flexibilité, ce qui permet aux équipes de Data Engineers de gérer l'exécution de milliers de tâches différentes quotidiennement.

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Les outils de Data Analyst pouvant être utilisés par l’Analytic Engineer 

Les logiciels de Business Intelligence et Data Visualisation 

Power Bi

Développé par Microsoft, Power BI est un outil de Business Intelligence utilisé pour créer des rapports interactifs et des tableaux de bord visuels à partir de diverses sources de données. Les Analytics Engineers ont l'habitude d'utiliser Power BI pour partager des insights dérivés de leurs pipelines de données. L’occasion pour les utilisateurs métiers d'explorer les données grâce à des visualisations interactives. Cette solution de pointe s'intègre parfaitement avec les autres outils cloud.

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Tableau Software

Tableau Software permet de créer des tableaux de bord dynamiques et des graphiques interactifs. Ce puissant outil de visualisation de données est capable de tester et afficher les résultats de leurs pipelines d’analyse ou les tendances dans les données brutes. En local ou dans le cloud, Tableau se dote d’une grande facilité d’utilisation et d’une capacité à traiter de grandes quantités de données.

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Qlik

Pour analyser et interpréter leurs données, Qlik se distingue par sa capacité à effectuer des analyses en mémoire. Il est possible de construire des visualisations de données avancées ou valider les résultats des pipelines ETL. Qlik Sense, l'un des produits de Qlik, aide par ailleurs à la manipulation de données complexes via une interface intuitive.

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Looker Studio

Anciennement Google Data Studio, Looker Studio est un outil de visualisation de données qui s'intègre parfaitement avec les produits Google. Les Analytics Engineers aiment utiliser Looker Studio pour créer des rapports personnalisés et interactifs à partir des données stockées dans les plateformes Google. Sa facilité d'intégration avec des outils cloud en fait un choix pratique pour ceux qui travaillent dans des environnements basés sur Google Cloud Platform (GCP).

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Google Sheet & Excel

Même s'ils ne sont pas aussi avancés que les autres outils de Business Intelligence, Google Sheets et Excel restent très populaires pour l'analyse et la manipulation de données. Les Analytics Engineers s’en servent pour prototyper des pipelines de données ou pour effectuer des analyses rapides sur de petits ensembles de données. Excel, plus particulier, présente de puissantes fonctionnalités pour créer des tableaux croisés dynamiques, effectuer des analyses statistiques de base, et automatiser certaines tâches via des scripts (VBA pour Excel et Apps Script pour Google Sheets).

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Mapping des logiciels de l’Analytic Engineer

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