Deep Dive : La tendance de l’analytics Engineering : Un changement durable ?

L'Analytics Engineering est l'une des grandes tendances data 2024 et 2025. Bien plus qu'une mode, il s’agit d’un changement structurel dans la façon dont les entreprises utilisent les données. Voici tout ce qu’il faut savoir sur le métier d’Analytics Engineer !

‍Qu’est ce que la grande tendance analytics Engineering ?

Les équipes Data se heurtaient à un problème

Popularisée en 2024, l'Analytics Engineering s'attaque à un problème majeur auquel les équipes data se sont longtemps heurtées à un problème : le fossé entre les équipes techniques, responsables de la gestion des infrastructures et des pipelines, et les utilisateurs finaux qui ont besoin des données pour en tirer des insights. Les données étaient souvent éparpillées, mal documentées, ou nécessitaient trop de travail manuel pour être exploitables rapidement.

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Qu’est ce qu’un Analytics Engineer ?

Au sein d'une équipe data, l'Analytics Engineer est chargé de concevoir et de maintenir les flux de transformation des données. Il occupe le rôle d’intermédiaire entre les Data Engineers, qui s'occupent des infrastructures de données, et les Data Analysts, qui analysent les données pour produire des insights. Le rôle d'un Analytics Engineer est de s’assurer que les données sont bien structurées, fiables et accessibles, grâce à des outils tels que dbt (Data Build Tool).

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Quelles différences entre un Analytics Engineer, un Data Analyst et un Data Engineers ?

Concrètement, un Analytics Engineer se concentre sur la transformation des données brutes en données prêtes à l’analyse, en automatisant et structurant les pipelines de données pour assurer leur qualité et accessibilité. Il fait le lien entre l'infrastructure technique et les besoins métier. De son côté, le Data Analyst utilise ces données déjà préparées pour en extraire des insights, créer des rapports et des visualisations afin de guider les décisions stratégiques. Le Data Engineer, quant à lui, est responsable de l'infrastructure sous-jacente. Il crée et maintient les pipelines de données, afin de garantir leur stockage, leur disponibilité et leur traitement à grande échelle.

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Analytics Engineer VS Data Engineer                      Analytics Engineer VS Data Analyst  

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Pourquoi la tendance Analytics Engineering apparaît ?

1. Un besoin de redonner la main à l'équipe métier sur sa donnée

Dans le but de prendre des décisions rapides et informées, les équipes métiers souhaitent bénéficier d’un accès direct et simplifié aux données. L'analytics engineering facilite donc la création de pipelines transparents et automatisés, afin de rendre la data plus accessibles et actionnables pour les équipes non techniques.

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2. Les Data Analysts sont moins proches des équipes métiers, ce qui entraîne des incompréhensions

Au fil du temps, les Data Analysts se sont éloignés des équipes métiers. Des incompréhensions et des décalages se créent alors entre les besoins des utilisateurs et les données disponibles. L'Analytics Engineer permet justement de fournir des données prêtes à l'emploi, en phase avec les besoins spécifiques des métiers.

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3. Les entreprises avaient du mal à connaître toutes leurs sources données et de comprendre leurs sources de données

Les entreprises rencontrent souvent des difficultés à identifier et à comprendre toutes leurs sources de données, surtout avec la multiplication des systèmes différents. L'Analytics Engineer organise ces sources en les unifiant et en les modélisant, ce qui les rend plus claires et plus faciles à utiliser pour les équipes d'analyse.

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Quelles compétences faut-il pour devenir Analytic Engineer ?

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Quels sont les changements qu’opère l’analytics engineer pour une équipe data ?

L'Analytics Engineer transforme profondément le fonctionnement d'une équipe data, en optimisant la gestion et l'utilisation des données. Cet expert met en place des pipelines de données automatisés, fiables et bien documentés. Résultats : 

• Le temps passé à nettoyer et préparer les données est nettement réduit. 
• En rendant les données plus accessibles et compréhensibles, l’Analytics Engineer facilite l’analyse des données et améliore la prise de décision. 
• Il introduit également une meilleure gouvernance des données, garantissant leur qualité, traçabilité et cohérence, tout en comblant le fossé entre les équipes techniques et les besoins métiers.

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Fiche de salaire d'un Analytics Engineer : quels salaires ?

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Self-Service Analytics : pourquoi c’est pertinent aujourd’hui ?

Le self-service est l'avenir de l'analytics. En raison de la nécessité croissante pour les équipes métiers d'accéder directement aux données, sans dépendre constamment des équipes techniques, le Self-Service Analytics a aujourd’hui toute son importance. Dans un environnement où la réactivité et l'agilité deviennent indispensables, les entreprises doivent prendre des décisions rapidement en s'appuyant sur des données fiables. 

Le Self-Service Analytics permet aux utilisateurs non techniques d'explorer, analyser et visualiser les données via des outils simplifiés. Ce modèle réduit les délais d'attente, améliore la prise de décision, et favorise une meilleure autonomie des équipes métiers. De quoi décharger les équipes data des tâches répétitives liées à la préparation et l'interprétation des données !

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Quels sont les avantages du self service analytics ?

Le self service analytics désigne un modèle d'analyse de données où les utilisateurs non techniques, comme les employés métiers, peuvent accéder, explorer et interpréter des données sans dépendre des équipes IT ou des data scientists.

Grâce à des outils conviviaux et intuitifs, ils peuvent créer des rapports, visualiser des tendances et prendre des décisions éclairées, ce qui permet de démocratiser l'accès aux informations stratégiques au sein de l'organisation.

Les analytics engineers sont au coeur de ce changement, etcela pour plusieurs points :

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Meilleure propagation des données

Avec des données accessibles à un plus grand nombre d'utilisateurs, les insights se diffusent plus rapidement au sein de l'organisation. Les entreprises encouragent également une culture axée sur les données, où chaque salarié, quel que soit son niveau de compétence, peut exploiter ces informations afin d’améliorer ses performances. 

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Meilleure gouvernance des données

Avec des outils bien structurés et des processus définis, les entreprises parviennent à mieux gérer et suivre l'accès et l'utilisation des données. Le but étant d’améliorer la traçabilité, la qualité et la conformité des données. Il devient également plus facile de répondre aux exigences réglementaires et aux attentes des clients en matière de transparence et de sécurité des données.

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Meilleure gestion de la donnée de la part de l'équipe métier

Les équipes métiers peuvent accéder directement aux données et créer leurs propres analyses, ce qui réduit leur dépendance aux équipes techniques et favorise une meilleure compréhension et utilisation des données. Ces équipes sont ainsi en mesure d'identifier rapidement des opportunités et des défis, ce qui améliore leur agilité et leur capacité à réagir aux évolutions du marché.

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Libère du temps pour le Data Analyst pour se concentrer sur l'analyse globale

En automatisant certaines tâches répétitives et en permettant aux utilisateurs de faire leurs propres analyses, les Data Analysts peuvent se concentrer sur des analyses plus complexes et stratégiques. Cette réallocation de leur temps et de leurs ressources leur permet de fournir des insights plus approfondis.

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Permet d'avoir un pipelines de données beaucoup plus propre

Le Self-Service Analytics encourage l'automatisation et la standardisation des pipelines de données, dans le but de réduire les erreurs et améliorer  la qualité des données disponibles pour l'analyse. Cette approche garantit également une cohérence dans les processus de traitement des données, ce qui permet aux équipes d'obtenir des résultats fiables et d'accélérer le processus décisionnel.

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Comment s’intègre l’analytics engineering dans une Data Governance globale ?

L’Analytics Engineering permet une meilleure compréhension de l’écosystème data

Grâce à l'Analytics Engineering, les pipelines de données sont mieux documentés et standardisés, pour faciliter la compréhension de l'origine, des transformations et de l'usage des données à travers toute l'organisation. Vous renforcez ainsi la visibilité sur l'ensemble de l'écosystème des données, ce qui permet une meilleure traçabilité et auditabilité, tout en respectant les principes de gouvernance.

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L’Analytics Engineering permet une meilleure distribution de la donnée dans le SI

Cette discipline structure et modélise les données de manière appropriée. Les utilisateurs ont donc accès aux bonnes informations au bon moment ! L'accès aux données conduit à une meilleure collaboration interservices et optimise les processus décisionnels. Une circulation des données mieux organisée aide les organisations à tirer pleinement parti de leurs ressources d'information et à obtenir des analyses plus précises, ainsi que des décisions stratégiques éclairées.

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Quels sont les outils d'un Analytics Engineer ?

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Comment devenir Analytics Engineer ?

Formation certifiante et Bootcamp DataBird

Vous êtes à la recherche d’une formation pour devenir Analytic Engineer ? Participer à des bootcamps data permet d'acquérir les compétences techniques nécessaires, notamment en matière de transformation des données, d'outils et de pratiques de data management. Pour monter les échelons, DataBird propose également un programme interactif de 6 semaines, flexible selon votre emploi du temps. Conçu en collaboration avec DataGen, ce cursus Analytic Engineer combine leur vision du marché à notre expertise, pour faire de vous un véritable expert !

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Reconversion ou déjà en poste avec la montée en compétences

Vous aimeriez vous perfectionner ou vous reconvertir en Analytics Engineer ? La montée en compétences désigne l'acquisition de nouvelles compétences nécessaires à l'exécution optimale de vos missions d’un analytics engineer. L'objectif est de vous former pour élargir vos connaissances et améliorer vos compétences !

Pour valider vos compétences et vous distinguer sur le marché du travail, n'hésitez pas à vous renseigner sur les certifications suivantes : 

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

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Évolué depuis un métier data (Data Analyst, Data Engineer, etc...)

De nombreux professionnels de l'analyse de données font le choix d’évoluer vers un poste d'Analytics Engineer, en élargissant leurs compétences à la gestion des pipelines de données, à la modélisation et à l'optimisation des processus de transformation. Cette transition repose souvent sur des projets internes et des formations spécifiques qui renforcent leur expertise technique et leur compréhension des besoins métiers. 

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