L’Analytics Engineer est l’enfant prodige du Data Analyst et du Data Engineer. Il a un pied dans la data et un autre dans le business. Autant dire que c’est un profil très recherché par les entreprises voulant mieux exploiter leurs données (clients notamment) à des fins business.
Découvrez l’essentiel à savoir sur le métier d’Analytics Engineer : missions, compétences clés, salaire, formation…
- L’essentiel à retenir sur le métier d’Analytics Engineer
- Un Analytics Engineer, c’est quoi ? [Définition]
- Les 7 principales missions d’un Analytics Engineer
- Les 7 compétences clés d’un ingénieur analytics
- Le salaire d’un Analytics Engineer – entre 45k€ et 70k€+ par an
- La formation d’un Analytics Engineer
- Les réponses à vos questions au sujet des Analytics Engineers
L’essentiel à retenir sur le métier d’Analytics Engineer
- Un Analytics Engineer est responsable de la création et de la maintenance des infrastructures de données nécessaires à l’analyse et à l’interprétation des données. Il travaille en étroite collaboration avec d’autres métiers pour répondre aux besoins en matière de données et d’analyses.
- Les ingénieurs analytics jouent un rôle clé dans l’autonomisation des utilisateurs finaux en leur fournissant des ensembles de données propres et des modèles de données adaptés à leurs besoins.
- Les compétences essentielles comprennent une expertise en SQL, en programmation (comme Python ou R) et en outils d’ingénierie de données et de Business Intelligence. La connaissance des outils de gestion des données et des entrepôts de données tels que Snowflake, Amazon Redshift et Google BigQuery est un atout.
- Le métier d’Analytics Engineer est en forte demande et offre des opportunités de carrière dans une variété d’industries et d’entreprises.
- Les certifications et les formations supplémentaires, comme celles offertes par la communauté dbt ou les programmes universitaires spécialisés, peuvent aider à renforcer les compétences et à rester à jour avec les dernières tendances et technologies.
Un Analytics Engineer (ou ingénieur analytics), c’est quoi ? [Définition]
Un Analytics Engineer (ingénieur en analyse) est un professionnel spécialisé dans la gestion, la transformation et la modélisation des données. Les ingénieurs analytics fournissent aux utilisateurs finaux des ensembles de données propres. Ils appliquent des best practices, telles que le contrôle de version et l’intégration continue, et sont donc des experts de l’analyse de codes.
Métier en forte évolution au sein du paysage de la gestion des données, on observe une demande croissante des Analytics Engineers avancées au sein des entreprises.
Comparé aux trois autres métiers classiques de la data, à savoir les Data Engineers, les Data Analysts et les Data scientists, l’Analytics Engineer présente certaines différences significatives ! Les Data Engineers construisent et maintiennent les pipelines de données, les Data Analysts analysent les données pour obtenir des informations exploitables et les Data Scientists utilisent des de machine learning pour résoudre des problèmes complexes et développer des modèles prédictifs.
L’ingénieur analytics, lui, est à l’intersection de ces métiers : il travaille en étroite collaboration avec les analystes de données et les data scientists pour comprendre les besoins métier et développer des solutions d’analyse.
Les 7 principales missions d’un Analytics Engineer
#1 Modélisation et transformation des données
Les Analytics Engineers sont responsables de la modélisation et de la transformation des données. Ils sont compétents pour structurer les données de manière cohérente, de les nettoyer et de les préparer pour les analyses ultérieures. Grâce à leurs compétences en manipulation de données, ils veillent à ce que les informations soient précises, fiables et prêtes à être utilisées.
#2 Intégration des données et développement des pipelines
Les Analytics Engineers conçoivent des pipelines de données pour extraire, transformer et charger les données à partir de différentes sources vers des référentiels centralisés. Lors du développement des pipelines, les Analytics Engineers doivent prendre en compte plusieurs aspects. Ils évaluent les besoins spécifiques de l’entreprise en matière de données, identifient les sources pertinentes et définissent les flux de données optimaux.
Ils veillent à ce que les données soient extraites de manière fiable, qu’elles soient nettoyées, transformées et enrichies conformément aux exigences de l’analyse. Ces pipelines garantissent une gestion efficace des données et facilitent leur accès aux utilisateurs finaux.
#3 Validation et tests des données
La qualité des données est primordiale pour des analyses précises ! Les ingénieurs analytics vérifient la qualité et la fiabilité des données grâce à des processus rigoureux de tests et de validation : les tests unitaires, les tests d’intégration et les tests de performance pour évaluer la fiabilité et les performances des pipelines de données. Ils mettent en place des procédures de validation et des mécanismes de contrôle pour s’assurer que les données utilisées sont exactes, complètes et conformes aux normes établies.
Ces tests permettent de détecter les éventuelles erreurs pour prendre des décisions éclairées basées sur des informations précises et de confiance.
#4 Collaboration avec les parties prenantes
Les Analytics Engineers travaillent en étroite collaboration avec les parties prenantes au sein de l’organisation. Ils cherchent à comprendre les besoins des utilisateurs finaux et collaborent avec eux pour fournir des ensembles de données pertinents et exploitables. Par exemple, lors de la mise en place de pipelines de données, les Analytics Engineers tiennent compte des besoins spécifiques des parties prenantes (fréquences de mise à jour, formats de données requis, niveau de confidentialité).
Les Analytics Engineers veillent à ce que les ensembles de données soient structurés de manière à faciliter l’analyse et à répondre aux questions métier. Cette collaboration favorise une meilleure compréhension des exigences et contribue à la création de solutions d’analyse adaptées aux besoins spécifiques de chaque utilisateur.
#5 Documentation
Une documentation claire et détaillée est essentielle pour garantir la traçabilité et la transparence des processus de données. La documentation est un élément clé du travail des ingénieurs analytics. Responsables de la documentation des processus de données, ils effectuent des transformations effectuées sur l’ensemble des données et des workflows mis en place. Cette documentation vise à assurer la transparence, la reproductibilité et le partage des connaissances au sein de l’équipe de données.
Cette documentation décrit les règles de validation appliquées, les transformations réalisées et permet aux membres de l’équipe de comprendre les processus en place et de suivre les étapes effectuées sur les données.
#6 Application des meilleures pratiques d’ingénierie logicielle
Les Analytics Engineers appliquent les meilleures pratiques d’ingénierie logicielle à leurs travaux d’analyse de données. Ils utilisent des techniques telles que la modularité, la réutilisabilité du code, les tests unitaires et la gestion des versions pour garantir la scalabilité, l’efficacité et la maintenabilité des solutions d’analyse.
Par exemple, quand les Analytics Engineers mettent en place des processus d’intégration continue (CI) et de déploiement continu (CD), ils assurent la fiabilité des pipelines de données. Cela leur permet de détecter rapidement les erreurs et de les corriger avant qu’elles n’affectent les analyses ultérieures. L’application de ces pratiques permet de développer un code robuste et fiable, facilitant ainsi les processus d’analyse des données.
#7 Amélioration continue
Dans le domaine de l’analyse des données, il est important de rester à jour avec les dernières technologies et tendances. Les Analytics Engineers s’inscrivent dans une démarche d’amélioration continue car ils doivent se tenir informés des nouveautés émergentes. Pour cela, ils participent à des formations, des conférences et des communautés en ligne pour rester à jour sur les nouvelles technologies, les frameworks d’analyse de données et les bonnes pratiques.
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Prendre contact avec CartelisLes 7 compétences clés d’un ingénieur analytics
Expérience dans le domaine des données
Les ingénieurs analytics doivent avoir de l’expérience dans les environnements axés sur les données. Il s’agit souvent de Data Analysts/Data Engineers qui cherchent à se spécialiser dans la modélisation des données. Ils doivent avoir une connaissance des technologies et une expérience pratique de l’extraction des informations.
Comme on l’a montré dans notre article sur les Data Engineers qui revient sur les compétences techniques des ingénieurs en data, une formation en Data est souvent un préalable pour se former par la suite dans le métier d’ingénieur analytics. L’expérience dans le domaine des données offre une bonne connaissance défis liés aux données (manipulation, transformation, nettoyage et modélisation des données).
Solides compétences en SQL
Il est impératif d’être un expert en SQL : une grande partie du travail de l’Analytics Engineer consiste à interroger, manipuler et transformer des données stockées dans des bases de données. SQL permet d’extraire des informations spécifiques à partir d’une base de données en utilisant des requêtes SELECT pour préparer les données avant l’analyse.
Un ingénieur analytics est responsable de la construction de modèles de données logiques et physiques et dans ce cas SQL permet de définir la structure des tables, les relations entre les entités et les contraintes d’intégrité pour assurer l’intégrité des données. SQL permet également d’optimiser les requêtes pour améliorer les performances.
Expérience dans les langages de programmation
Outre SQL, il est important de posséder des compétences en programmation dans des langages tels que R et Python : ces langages de programmation offrent des fonctionnalités pour visualiser les données et pour construire des modèles prédictifs et des algorithmes d’apprentissage automatique.
La maîtrise de R permet d’effectuer des analyses statistiques avancées et de créer des visualisations de données interactives. Python offre une grande variété de bibliothèques et de frameworks, tels que Pandas, NumPy et scikit-learn, qui facilitent l’analyse de données, la manipulation et la visualisation. Python est également utilisé pour développer des modèles d’apprentissage automatique et des algorithmes avancés.
Connaissance de la technologie dbt
Dbt, ou Data Build Tool, est un outil de transformation de commandes qui permet d’implémenter du code d’analyse en utilisant SQL. En utilisant dbt, les Analytics Engineers peuvent créer et gérer des pipelines de données de manière plus efficace, en automatisant les tâches de transformation, en appliquant des règles de validation et en garantissant la cohérence des données.
La connaissance de dbt permet aux Analytics Engineers de collaborer avec d’autres membres de l’équipe et de maintenir des flux de travail d’analyse de données plus robustes et reproductibles.
Connaissance des meilleures pratiques en software engineering
Un ingénieur analytics doit posséder une solide connaissance des best pratices en software engineering tels que la modularité, la réutilisabilité du code, la documentation, les tests unitaires et la gestion des versions. En mettant en pratique des best pratices, il peut améliorer la robustesse de leur code robuste pour développer des pipelines de données efficaces, de gérer les modifications de manière contrôlée et de collaborer de manière efficace avec d’autres membres de l’équipe de développement.
Ces best practices en software engineering garantissent la qualité et la fiabilité des solutions d’analyse de données, ce qui est essentiel pour prendre des décisions éclairées basées sur des résultats précis et cohérents.
Expertise en Git
Git est le système de contrôle de version le plus couramment utilisé, il doit donc nécessairement figurer parmi les outils avec lesquels un Analytics Engineer se sent à l’aise. Git permet de suivre les modifications apportées aux données et permet à plusieurs utilisateurs de collaborer pour apporter des modifications.
En utilisant Git, les Analytics Engineers peuvent enregistrer leurs modifications de manière organisée et documentée. En cas de problème ou d’erreur dans les modifications apportées aux données, il est possible de retracer l’ensemble du processus d’analyse, y compris les transformations, les manipulations et les modèles utilisés.
Cela permet de mieux partager leurs travaux avec d’autres membres de l’équipe ou des parties prenantes, en garantissant la traçabilité et la compréhension des résultats obtenus.
Connaissance des outils d’ingénierie des données et de BI
Il est essentiel pour un ingénieur analytics de posséder une bonne connaissance des outils d’ingénierie des données et de Business Intelligence (BI). Cela comprend des entrepôts de données tels que Snowflake, Amazon Redshift et Google BigQuery, des outils ETL tels qu’AWS Glue, Talend, et des outils de BI tels que Tableau, Looker. Une expérience pratique avec ces outils rend plus polyvalent, permet de s’adapter facilement aux environnements spécifiques de l’entreprise, tout en améliorant l’efficacité et la qualité des analyses réalisées.
Le salaire d’un Analytics Engineer – entre 40k€ et 70k€+ par an
Le salaire d’un Analytics Engineer en France varie en fonction de différents facteurs tels que l’expérience, le niveau de compétence et la localisation géographique. D’après Talent.com, le salaire médian d’un Analytics Engineer est d’environ 53 250 € par an.
Cette moyenne dépend également de l’expérience : selon Glassdoor, si les professionnels débutants peuvent espérer débuter avec un salaire d’environ 40 000€ par an, les employés expérimentés peuvent gagner jusqu’à 66 000€+ par an.
La formation d’un Analytics Engineer
En France, il n’existe pas encore de formations précises pour devenir ingénieur analytics. Généralement, les Analytics Engineers possèdent une formation en mathématiques, statistiques, informatique de haut niveau, obtenue au sein d’universités telles que l’Université Paris-Saclay, Sorbonne Université ou Polytechnique.
Certains ingénieurs en analyse poursuivent leurs études supérieures et obtiennent un Master en sciences des données, en analyse commerciale ou dans un domaine connexe, dans des établissements tels que HEC Paris, Télécom Paris ou CentraleSupélec. L’Université Dauphine propose également un Master en « Data Analyse », une première base théorie pour ensuite se spécialiser dans l’analytics engineering.
La communauté dbt propose quelques cours d’auto-apprentissage gratuits ainsi que des cours payants pour les clients d’entreprises. On peut notamment citer les 10 semaines de cours du « Analytics engineers club ». La plateforme Udemy propose un cours spécial pour apprendre dbt à partir de zéro.
Les réponses à vos questions au sujet des Analytics Engineers
#1 Qu’est-ce qu’un Analytics Engineer en 2 mots ?
Un Analytics Engineer est un professionnel spécialisé dans l’agencement et l’organisation des données. Il collabore avec les Data Engineers, qui sont chargés de collecter et de structurer les données, pour donner du sens aux informations brutes.
#2 Quelle différence entre Analytics Engineer et Data Engineer ?
La différence principale entre un Analytics Engineer et un Data Engineer réside dans leur rôle et leurs responsabilités au sein de l’équipe de données. Le Data Engineer est responsable de la conception, de la construction et de la gestion de l’infrastructure des données tandis qu’un ingénieur analytics se concentre sur l’analyse et l’exploitation des données pour générer des insights et prendre des décisions éclairées.
Ils travaillent avec les données collectées par les Data Engineers, les transforment, les modélisent et les préparent pour l’analyse.
#3 Quelle différence entre Analytics Engineer et Data Analyst ?
Les Data Analysts sont responsables de l’analyse des données et de la communication des insights issus de leurs analyses. Ils possèdent une compréhension approfondie du flux de travail de l’analyse de données et présentent leurs conclusions à l’aide d’une combinaison d’outils de codage et d’outils non codés.
Les Analytics Engineers collaborent avec les Data Analysts pour optimiser les modèles de données prêts à être utilisés. Ils sont également responsables de la documentation autour des données, ce qui permet aux Data Analysts de trouver plus rapidement des insights.
#4 Quelle différence entre Analytics Engineer et Data Scientist ?
On explique dans notre fiche métier sur le Data Analyst qu’ils assurent l’extraction et le reporting des informations significatives sur les données de l’organisation et ils communiquent ces insights aux parties prenantes non techniques. Les Data Scientists travaillent presque exclusivement avec des outils de codage tels que SQL, Python et R, effectuent des analyses et travaillent souvent avec des outils de big data.
La relation entre les Data Scientists et les Analytics Engineers est similaire à celle entre les Data Analysts et les ingénieurs analytics : les Analytics Engineers fournissent les infrastructures, les outils et les modèles de données nécessaires pour que les Data Scientists puissent mener leurs analyses de manière efficace et exploiter pleinement leur expertise en matière de science des données.
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