Analytics Engineer VS Data Engineer : Quelle est la différence ?

Les enjeux liés à la récupération, au traitement, à l'analyse et à la création de modèles basés sur les données et le Big Data ont permis l'émergence de nombreux postes. Parmi eux, les métiers d'Analytics Engineer vs Data Engineer sont très souvent confondus. Découvrez les principales différences sur les missions, leur rôle et leurs responsabilités au sein d'une entreprise.

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Définition et responsabilités des deux rôles

Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?

Concrètement, le Data Engineer est un professionnel de la donnée chargé de concevoir, construire et maintenir l'infrastructure nécessaire pour collecter, stocker et traiter des volumes importants de données. Les missions d’un Data Engineer sont principalement axées sur les aspects techniques et structurels des données :

• Concevoir et mettre en place des architectures de données (Data Warehouses, Data Lakes, pipelines ETL).
• Optimiser les processus de collecte, de transformation et de chargement des données.
• Garantir la qualité, la fiabilité et la sécurité des données.
• Travailler avec des technologies, telles que Hadoop, Spark, SQL, et des outils de cloud (AWS, GCP, Azure).
• Assurer la maintenance des infrastructures de données pour garantir leur performance et leur évolutivité.

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Qu’est-ce qu’un Analytics Engineer ?

Métier plus récent, l’Analytics Engineer allie des compétences techniques en ingénierie de données à une approche axée sur l’analyse : 

• Concevoir des modèles de données adaptés aux besoins d’analyse, souvent en collaboration avec des Data Analysts et des Data Scientists.
• Transformer les données brutes en modèles organisés et documentés, facilitant l'analyse (souvent via dbt).
• Travailler sur des processus de gouvernance de données pour garantir la fiabilité et la compréhension des données par les utilisateurs.
• Documenter et démocratiser l'accès aux données, permettant aux équipes métiers de réaliser des analyses autonomes.
• S'assurer que les modèles de données sont compatibles avec les outils de BI et respectent les normes de qualité des données.

Les missions de l’Analytics Engineer se situent donc à la croisée du Data Engineering et de l’Analytique.

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Différences fondamentales entre un Data Engineer et un Analytics Engineer

Axes de travail : Infrastructures de données VS Modélisation analytique

Les Data Engineers sont responsables de l’infrastructure qui rend les données disponibles, fiables et performantes, en créant des pipelines de traitement et en optimisant les flux de données. Ils s’assurent que les systèmes de stockage répondent aux besoins en volume et en rapidité d’accès pour les analyses ultérieures.

Les Analytics Engineers, quant à eux, transforment ces données en modèles clairs et structurés, adaptés aux besoins d’analyse. Leur rôle est de faciliter l’utilisation de ces données par les équipes métiers, en les rendant exploitables et documentées pour permettre une analyse efficace et compréhensible.

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Les compétences techniques : Quelles technologies sont utilisées ?

Data Engineers : Expertise en pipelines, ETL et bases de données

Les Data Engineers construisent et maintiennent des pipelines de données robustes et des infrastructures adaptées aux grandes volumétries. Ils utilisent des outils de Data Engineer, comme Apache Airflow et AWS Glue, pour l'automatisation des flux de données. Ces professionnels maîtrisent les bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que des technologies Big Data (Hadoop, Spark). Leurs compétences incluent également la programmation (Python, Java) pour garantir des données accessibles et fiables.

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Analytics Engineers : Spécialisation en modélisation et transformation de données

De leur côté, les Analytics Engineers se concentrent sur la transformation des données en modèles exploitables pour l’analyse. Avec des outils comme dbt et SQL avancé, ces experts organisent, documentent et modélisent les données en fonction des besoins métiers. Ils assurent la qualité et l’accessibilité via des outils de Business Intelligence (Tableau, Looker).

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Quel profil correspond à vos besoins ?

Besoin d'infrastructure robuste pour vos données : Data Engineer

Votre entreprise doit gérer des volumes de données importants ou intégrer des données de diverses sources ? Le Data Engineer sera votre meilleur allié ! Ce profil, spécialisé dans la création de pipelines de données (ETL/ELT), permet d’ingérer et de transformer les données pour qu’elles soient stockées de manière sécurisée et optimisée. 

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Besoin de modèles analytiques exploitables : Analytics Engineer

Votre priorité est de transformer les données en informations directement exploitables par les équipes métiers ? Un Analytics Engineer sera alors plus adapté. Axé sur la modélisation et la structuration des données, son rôle est de faciliter l’utilisation de ces dernières dans des analyses et des rapports.

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Voici également un tableau comparatif entre les différents métiers pour vous aider à choisir :

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Compétences partagées par les Data Engineers et Analytics Engineers

Maîtrise des outils de transformation des données (SQL, dbt, etc.)

L’Analytics Engineer vs le Data Engineer sont tous deux experts en SQL, pour extraire, transformer et manipuler les données. Ils sont souvent également amenés à utiliser des outils comme dbt (data build tool) afin de gérer les transformations de données de manière structurée et automatisée. Une compétence commune qui garantit que les données soient manipulées de manière cohérente et efficace, pour répondre aux besoins analytiques.

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Collaboration avec les équipes de Data Science et d'analystes

Ces deux profils travaillent en étroite collaboration avec le Data Scientist et les Data Analyst. Alors que le Data Engineer prépare l'infrastructure et les pipelines de données, l'Analytics Engineer modélise et transforme ces données pour créer des visualisations et des rapports. Ce travail permet aux équipes de Data Science et d’analyses de générer des insights significatifs et de prendre des décisions basées sur des données fiables.

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Comment choisir entre un Analytics Engineer et un Data Engineer ?

Facteurs de décision : Type de projet, taille de l'équipe, budget

Pour choisir entre le recrutement d’un Analytics Engineer vs Data Engineer, certains critères sont déterminants. À titre d’exemple, si votre projet nécessite une infrastructure de données pour des volumes élevés et des intégrations multiples, un Data Engineer serait plus adapté. Un Analytics Engineer conviendrait effectivement mieux pour transformer et structurer les données pour l’analyse. 

Au sein d’une petite équipe, un Analytics Engineer peut couvrir plusieurs aspects du cycle de données, mais dans une équipe plus large, il est préférable de spécialiser les rôles.

Si vous avez un budget limité, l’Analytics Engineer est capable de répondre aux besoins analytiques. À contrario, un projet de plus grande envergure pourrait justifier le recrutement d’un Data Engineer pour garantir une infrastructure robuste.

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Cas d’usage : Quand recruter un Data Engineer ?

• Mise en place d’une infrastructure de données capable de traiter de gros volumes et d’intégrer des données en continu ou depuis plusieurs sources.
• Optimisation des pipelines de données pour garantir la qualité, la sécurité et la performance des flux de données sur le long terme.
• Support des équipes analytiques avec des systèmes évolutifs, notamment dans des entreprises où les volumes de données et les besoins en traitement sont importants.

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Cas d’usage : Quand recruter un Analytics Engineer ?

• Transformation des données brutes en modèles exploitables pour des équipes métiers et d’analyse, afin de rendre les données directement interprétables pour des rapports ou la visualisation.
• Structure et documentation des données pour garantir leur fiabilité et faciliter leur utilisation par des utilisateurs finaux.
• Maximisation de l'autonomie des équipes métiers, en leur fournissant des données accessibles et compréhensibles, adaptées aux outils de Business Intelligence.

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Salaire d'un Data Engineer                Salaire d'un Analytics Engineer

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Exemples concrets de collaboration entre les deux rôles

Exemple 1 : Mise en place d’un pipeline de données

Le Data Engineer crée et gère un pipeline de données en configurant des processus ETL pour extraire, transformer et charger les données dans un entrepôt. L’Analytics Engineer prend ensuite le relai pour optimiser la structure des données et collaborer sur les transformations.

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Exemple 2 : Transformation des données pour l’analyse métier

Ici, le Data Engineer collecte des données de divers systèmes, et les charge dans un entrepôt. L’Analytics Engineer utilise ces données pour créer des modèles analytiques adaptés aux besoins métiers, en collaborant avec le Data Engineer pour transformer les données brutes en rapports et tableaux de bord exploitables.

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