Data analyst vs data engineer : quelles différences ?

Vous avez déjà entendu parler des termes data scientist, data analyst ou encore data engineer, mais savez-vous véritablement ce qui les distingue ? Chacun de ces professionnels joue un rôle crucial dans la transformation des données brutes en insights pertinents pour l'entreprise, mais avec des missions, des outils et des compétences qui leur sont propres. 

Les missions du data analyst et du data engineer

Quand il s'agit de données, l'analyse et l'engineering sont deux facettes d'une même pièce, mais avec des contributions distinctes au sein de l'entreprise.

Data analyst : le décrypteur de données

Le data analyst, ou analyste de données, est celui qui se charge de faire parler les données data. Sa mission principale est d'analyser les chiffres collectés par l'entreprise afin d'en extraire des informations concrètes qui seront utilisées pour orienter les décisions stratégiques. 

Les data analysts transforment ainsi les données brutes en histoires compréhensibles, en s'appuyant sur des logiciels tels que Power BI, Tableau ou Looker Studio. 

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Data engineer : l'architecte des données

À l'opposé, le data engineer, ou ingénieur de données, est le bâtisseur des fondations sur lesquelles les data analysts et data scientists vont s'appuyer. Sa spécialité est la conception, la construction et la maintenance des systèmes de data engineering qui permettent de collecter, de stocker et de préparer les données pour l'analyse. 

Les missions du data engineer exigent une expertise des bases de données, des infrastructures big data comme Hadoop ou Spark et des compétences avancées en programmation, souvent avec Java, Scala ou Python. Il est essentiel qu'ils soient aussi agiles avec les solutions de cloud computing comme AWS, Google Cloud Platform ou Azure.

Les outils et compétences nécessaires

Pour mener à bien leurs missions, les data analysts et data engineers doivent maîtriser des outils et développer des compétences qui leur sont propres, bien que certains puissent se chevaucher.

Le data analyst utilise principalement des outils de visualisation des données, comme les déjà mentionnés Power BI, Tableau et Looker Studio, pour interpréter et communiquer les données data

Pour le data engineer, les outils de construction et de maintenance de systèmes d'engineer data sont multiples. Il doit être à l'aise avec des outils d'ETL, des bases de données SQL et NoSQL, et des plateformes de traitement de big data comme Apache Spark. 

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