Data Engineer VS Data Analyst : Quelles sont les différences entre ces deux métiers ?

Data Engineer vs Data Analyst: découvrez leurs rôles, compétences et outils distincts pour comprendre le monde des données et prendre de meilleures décisions.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
17/6/2024

Le secteur du Big Data est un environnement professionnel qui peut sembler complexe pour les non-initiés.

De nombreux métiers, aux connotations anglophones, se partagent des compétences très techniques.

Qu'est-ce qu'un Data Engineer ou un Data Analyst ? Ces rôles impliquent tout deux l'analyse et la gestion de la data, mais avec des responsabilités distinctes.

Par exemple, les Data Engineers et les Data Analysts mobilisent des outils similaires. Mais leur rôle et leurs missions sont bien différents.

Alors comment s’y retrouver ?

Pour vous aider à bien comprendre la différence entre ces deux experts métiers, nous avons rédigé cet article spécialement pour vous !

Data Engineer VS Data Analyst : Quelles différences entre ces deux métiers ?

Le métier du Data Engineer et ses différences avec le data analyst

Le Data Engineer est un métier qui est primordial aux entreprises. Il déploie des solutions ingénieuses qui permettent non seulement d'accéder à la data de manière fluide, mais aussi de les exploiter de manière efficace. 

En simplifiant les processus et en garantissant la qualité et la fiabilité de la data, il crée un environnement propice à l'innovation et à la découverte de nouvelles opportunités commerciales.

Grâce à son expertise, il transforme la data brute en ressources exploitables, libérant ainsi le potentiel analytique des équipes. On peut donc dire que le Data Engineer contribue à améliorer les prises de décision de la direction.

En somme, le Data Engineer est bien plus qu'un technicien de la donnée : il est le moteur de la transformation digitale et de la croissance durable des entreprises.

Présentation du métier de Data Engineer
Présentation du métier de Data Engineer

Le métier du Data Analyst et ses différences avec le data engineer

Le Data Analyst occupe une place stratégique au cœur des entreprises, où la maximisation de la valeur de la data est devenue un impératif commercial. Il transforme la data en insights exploitables, fournissant ainsi des éclairages précieux pour des prises de décision informées et stratégiques.

En explorant et en interprétant la data avec finesse, il identifie des tendances, des modèles et des opportunités cachées, permettant ainsi aux entreprises de comprendre leur marché, d’anticiper les besoins des clients et de formuler des stratégies efficaces.

Son rôle ne se limite pas à la génération de rapports, mais s’étend à la création de tableaux de bord dynamiques et à l’utilisation d’outils d’analyse avancés pour extraire des informations exploitables.

La maîtrise de la data visualisation est cruciale pour lui, permettant de présenter les analyses de manière claire et précise aux équipes commerciales grâce à des outils comme Power BI, Tableau, et Qlik.

Grâce à sa capacité à traduire les données complexes en informations compréhensibles pour les parties prenantes, le Data Analyst devient un partenaire indispensable dans la formulation et la mise en œuvre de stratégies commerciales avisées.

Il incarne le lien essentiel entre les données et la prise de décision éclairée qui stimule la croissance et la réussite de l’entreprise grâce au big data.

Les différence fondamentales entre ces deux métiers

Dans le vaste domaine de la data science, bien que ces deux métiers travaillent la donnée au sens large, le Data Engineer et le Data Analyst occupent des fonctions bien différentes.

En comparant Data Engineer vs Data Engineer, il est essentiel de souligner que les responsabilités et les outils utilisés par les Data Engineers diffèrent considérablement de ceux des autres rôles dans la science des données, mettant en lumière la spécificité et l'importance de chaque position dans le traitement et l'analyse de la data.

Le Data Analyst récolte et analyse la donnée

Après avoir collecté les données à partir de différentes sources, le Data Analyst doit être capable de sélectionner les données les plus pertinentes pour répondre à des questions spécifiques ou pour résoudre des problèmes commerciaux identifiés.

Une fois les données collectées, le Data Analyst les prépare pour l'analyse en les nettoyant, les transformant et les structurant de manière à ce qu'elles soient prêtes à être exploitées.

Cela peut impliquer l'élimination des doublons, la correction des erreurs, la normalisation des formats, et d'autres processus visant à garantir la qualité et la cohérence des données.

Ensuite, vient l’étape de l'analyse des données, où le Data Analyst utilise une variété de techniques statistiques, informatiques et analytiques pour extraire des insights à partir des données. 

Cela peut inclure la création de tableaux de bord interactifs, la génération de rapports détaillés, l'utilisation de modèles prédictifs et des analyses avancées pour identifier des tendances, des modèles et des anomalies dans les données.

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Le Data Engineer les stocke, les organise et les rend disponibles

Le Data Engineer occupe une position clé au sein de l’équipe data de l’entreprise, avec pour responsabilité principale la conception et le développement des infrastructures nécessaires à la gestion des données. Cette mission commence par une analyse approfondie des besoins de l’entreprise en matière de data, incluant la compréhension des volumes, des types et des sources de données auxquelles l’entreprise fait face.

Ensuite, le Data Engineer élabore des solutions techniques adaptées, en choisissant les outils, les technologies et les architectures les plus appropriés pour répondre à ces besoins. Cela peut impliquer l’utilisation de bases de données relationnelles, de bases de données NoSQL, de plateformes de traitement distribué comme Hadoop ou Spark, ou même de solutions cloud telles que AWS, Azure ou Google Cloud Platform.

Une fois les infrastructures mises en place, le Data Engineer se charge de développer et d’optimiser les pipelines de données.

Ces pipelines représentent le flux de données depuis leur source jusqu’à leur destination finale, en passant par des étapes de collecte, de transformation et de chargement.

Parallèlement, le Machine Learning Engineer se concentre sur l'industrialisation des algorithmes, le dimensionnement des modèles, leur déploiement, la reformation et partage des compétences en ingénierie data, soulignant ainsi les distinctions et les chevauchements dans les responsabilités avec le Data Engineer, notamment dans le contexte du développement et de l'optimisation des pipelines de données.

On peut d'ailleurs comparer le Machine Learning Engineer au data scientist, car leurs compétences sont assez similaires et transverses.

Au-delà de la conception et le développement des infrastructures et des pipelines, le Data Engineer est également responsable de la gestion de la qualité des données. Cela implique la mise en place de processus de validation et de nettoyage des données pour garantir leur intégrité et leur fiabilité.

Aussi, la sécurité des données est une préoccupation constante pour le Data Engineer. Il met en place des mesures de sécurité robustes pour protéger la data contre les accès non autorisés, les altérations et les fuites.

Cela peut inclure l’utilisation de techniques de cryptage, de contrôle d’accès et de surveillance des activités pour garantir la confidentialité et l’intégrité de la data de l’entreprise.

Récapitulatif des différences entre un Data Engineer et un Data Analyst

Le Data Engineer s’apparente à un bâtisseur, qui a un regard global sur la gestion des données au sein de l’entreprise pour construire une structure adéquate.

En collaboration avec les Data Scientists, ils jouent un rôle complémentaire dans la gestion et l'analyse des données, où le scientifique vs data apporte une expertise spécifique dans l'exploration et l'exploitation de la data pour en extraire des connaissances précieuses.

Alors que le Data Analyst a plutôt le rôle de l’enquêteur. Il cherche des tendances et des modèles dans un vaste océan de la data dans le but d’aider la direction dans sa prise de décision.

Par rapport au Data Scientist, le rôle du Data Analyst est distinct mais tout aussi crucial, mettant en lumière la diversité des contributions entre ces professions et soulignant l'importance de chaque position dans l'utilisation de la data de l'entreprise.

Les différences de tâches et missions de ces deux métiers

Les missions du Data Engineer

Pour construire une infrastructure de données robuste, évolutive et sécurisée, le Data Engineer doit réaliser différentes missions data. Voici les principales :  

  • Conception et gestion de l'infrastructure de données et de cloud computing
  • Collecte et intégration de la data 
  • Transformation et nettoyage de la data 
  • Développement de pipelines de données 
  • Optimisation des performances 
  • Sécurisation de du pipeline data 
  • Collaboration avec les équipes 
  • Documentation et maintenance
  • Stocker la donnée dans un data warehouse
  • Effectuer un processus ETL (Extract, Transform, Load)

Les missions du Data Analyst

Pour garantir une analyse de données efficace et fiable, le Data Analyst doit assumer diverses responsabilités. Voici les principales missions qui lui incombent :

  • Collecte et extraction des données pertinentes
  • Nettoyage, transformation et préparation de la data pour analyse
  • Analyse exploratoire de la data 
  • Création de tableaux de bord et de rapports visuels 
  • Collaboration avec les équipes métier pour comprendre les besoins et les objectifs
  • Documentation des processus et des résultats pour assurer la traçabilité
  • Appliquer des concepts de business intelligence

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Un data analyst peut il devenir un data engineer ?

Bien que les rôles du Data Engineer et du Data Analyst soient différents, il est tout à fait possible pour un Data Analyst de devenir un Data Engineer.

En effet, le Data Analyst possède déjà des compétences en manipulation et en analyse de données qui peuvent être transférées au métier de Data Engineer.

Cependant, cela nécessite une formation supplémentaire (comme une formation de Data Engineer) en ingénierie et en programmation pour acquérir les compétences techniques nécessaires à la conception d'une infrastructure de données.

Le Data Analyst devra également se familiariser avec les outils et technologies utilisés par les Data Engineers, tels que Hadoop, Spark, ou encore AWS.

Différence de salaires entre un métier de Data Engineer et un métier de Data Analyst

Salaires : Est ce que les data engineer sont mieux payés que des data analysts ?

En général, les Data Engineers ont tendance à être mieux rémunérés que les Data Analysts en raison de la nature plus technique et complexe de leur travail.

Cependant, cela peut varier en fonction de l'entreprise, du secteur d'activité et des compétences spécifiques requises pour chaque poste.

Quel est le salaire moyen d'un data analyst ?

En France, le salaire d'un Data Analyst est entre 43 800 et 64 800 euros brut annuel. Source Data recrutement.

Quel est le salaire moyen d'un data engineer ?

En France, le salaire d'un Data Engineer est entre 42 000 et 46 000 euros brut annuel. Source Data recrutement.

Fiche de salaire simplifiée du métier de Data Engineer

Et le Data Scientist dans tout cela ? Quelles sont les grosses différences ?

Le Data Scientist est un métier plus complet et plus polyvalent que le Data Analyst.

Il combine les compétences techniques du Data Engineer avec les connaissances en statistiques et en machine learning du Data Analyst.

La différence entre un data scientist et un data engineer réside dans le fait que le rôle d'un Data Scientist est de développer des modèles prédictifs et des algorithmes pour résoudre des problèmes

Présentation du métier de Data Scientist

Les missions et compétences du métier data Data Scientist :

  • Collecter, nettoyer et organiser les données
  • Analyser et interpréter des données pour en tirer des insights pertinents
  • Développer des modèles prédictifs à l'aide de techniques statistiques et de machine learning (intelligence artificielle)
  • Communiquer efficacement les résultats aux équipes métier pour soutenir la prise de décision
  • Être capable d'utiliser divers outils et langages de programmation tels que Python, R, SQL, etc.
  • Avoir une solide compréhension des concepts de Big Data et être familiarisé avec des technologies telles que Hadoop et Spark
  • Posséder des compétences en visualisation de données pour communiquer les résultats de manière efficace
  • Être capable de travailler avec des équipes multidisciplinaires pour résoudre des problèmes complexes liés aux données

Les métiers du Big Data avec lesquel un Data Engineer peut travailler :

  • Data Scientist
  • Business Analyst
  • Machine Learning Engineer
  • Data Architect
  • Deep Learning Engineer
  • Ingénieur Big Data / Big Data Engineer

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