Quelle différence entre un Data Engineer et un Data Analyst ?

Pour tous ceux qui sont passionnés par le Big Data, les métiers le concernant sont en plein essor en ce moment, notamment depuis que la transition numérique touche tous les secteurs d’activité. Presque chaque entreprise possède une quantité élevée de données. Ce qui les pousse à envisager d’élaborer un projet Big Data.

Afin de réaliser un tel projet, de nombreux intervenants doivent être déployés pour la mettre en place et effectuer les différents traitements. Différents postes sont donc créés dans cette optique. Parmi eux, il y a le Data Engineer et le Data Analyst.

Tous les métiers sont interdépendants et présentent quelques ressemblances. Cela peut parfois porter à confusion sur la nature et l’occupation exactes de certains. Nous allons remédier à cela en apportant quelques explications sur la différence entre Data Engineer et Data Analyst.

Il est indispensable de le savoir si vous souhaitez vous orienter vers l’un de ces métiers. Que vous soyez à la recherche de votre vocation ou que vous soyez en reconversion.

Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?

Le Data Engineer fait partie des acteurs techniques du Big Data. Si vous avez toujours été passionné par l’envers du décor, les technologies et les techniques derrière les traitements de données, éventuellement du Big Data, cela peut être ce que vous recherchez.

Il intervient dans la collecte des données, dans la réorganisation de celles-ci et dans leur stockage. Lors de la collecte de données, il va devoir gérer les nombreux formats de données qui puissent exister selon l’architecture mise en place par le Data Architect.

Certaines technologies, Frameworks et logiciels sont à maitriser si l’on veut devenir Data Engineer. Parmi eux, on peut citer Hadoop, les langages de programmation spéciaux du Big Data, les SGBD, etc.

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Le Data Analyst, quant à lui, fait plutôt partie des intervenants relationnels du Big Data. En effet, si vous êtes bon en communication et que le Big Data vous intéresse, ce sera vers ce métier que vous devez vous tourner.

Il recueille les indicateurs venant de ses confrères ou consœurs, notamment des Data Scientists. Il va effectuer des analyses à partir de ceux-là pour en déduire une stratégie optimale. Il fera part du résultat aux différentes applications de l’entreprise afin que ces derniers puissent orienter leur prise de décision vers un chemin ou un autre.

Pour bien faire ce métier, vous devez donc comprendre les besoins de l’entreprise en matière de Data. Vous devez également comprendre vos collègues de travail et les méthodes qu’ils utilisent.

Data Engineer vs Data Analyst : qui fait quoi ?

À partir de ces descriptions, nous pouvons déjà constater que ce sont deux métiers complètement différents, mais également complémentaires. En effet, sans le travail de l’un, l’autre ne sert à rien.

En tant que Data Engineer, vous vous trouverez au début de la chaine. C’est-à-dire que vous intervenez dans l’élaboration du centre de données lui-même. Cela commence par le désilotage des données venant de chaque département et service. Ensuite, vous allez les uniformiser si cela est nécessaire, les stocker et les maintenir à disposition pour qu’elles soient consommables. Pour se faire, il devra manipuler des Frameworks, des plateformes, des langages de programmation et de gestion des bases de données, etc.

Dès que ceux qui prendront la relève, les Data Scientists, finissent leurs tâches, le Data Analyst commence les siennes. En effet, le Data Analyst, quant à lui, se trouve à la fin de la chaine. Il réceptionne les données déjà traitées et mieux agencées dans les centres de données Data Warehouse ou Data Lake.

Toutefois, son travail commence bien avant cela, car ce qu’il effectue en premier est la récolte des besoins des différentes applications sur lesquelles il va intervenir. Il collectera par la suite les données et les trie selon leur pertinence. Il effectuera des analyses qui peuvent être statistiques ou sous forme d’indicateurs de performance. Pour cela utilisera un certain nombre d’outils, de logiciels, des bases de données et de langages de programmation.

Data Engineer vs Data Analyst : quelles sont leurs compétences ?

Le Data Engineer est plus un technicien tandis que le Data Analyst est un communicateur et un penseur. Les compétences de chacun varient donc selon cette orientation.

Parmi les cordes qu’un Data Engineer devrait avoir à son arc, nous avons :

• Les Frameworks (Hadoop, Spark, etc.) ;
• Les langages de programmation (Scala, Python, VBA, Java, etc.) ;
• Les bases de données (SQL et NoSQL) ;
• Les OS (Windows, Linux, Solaris, etc.) ;
• Les systèmes de requête et de Business Intelligence ;
• Le Cloud ;

En ce qui concerne les compétences qu’un Data Analyst doit avoir, on retrouve la maitrise :

• Du domaine dans lequel exercer (Finance, Commerce, etc.) ;
• Des techniques d’analyse (statistique, construction d’indicateurs, etc.) ;
• Des langages de programmation (R, Python, etc.) et de base de données (SQL, Access, etc.) ;
• Des outils d’analyse (Power BI, QlikView, Tableau Software, etc.) ;
• Des ficelles de la communication.

Data Engineer vs Data Analyst : qui a le plus d’opportunité ?

Vu la croissance du monde du Big Data, les offres concernant ceux qui œuvrent dans ce domaine ne cessent également de croitre. Les deux métiers vus dans cet article font partie du top des métiers à potentiel du Big Data. Ce milieu est un terrain presque vierge pour ceux qui souhaitent se lancer dedans.

Le Data Engineer est considéré comme le plus demandé et la demande le concernant connait une hausse importante de nos jours. Les chiffres affichés sur Glassdoor pour le mois de mars 2021 sont de 3333 demandes d’emploi. Ces demandes sont au nombre de 604 sur Indeed pour les 2 dernières semaines du mois de mars 2021.

Quant au Data Analyst, ce métier est utile, voire indispensable, pour les entreprises souhaitant profiter pleinement de la quantité de données dont elles possèdent. Ce qui fait que les offres ne manquent pas non plus. Ceci est prouvé par le nombre de demandes d’emploi existant sur les plateformes de recherche d’emploi. Ce nombre est de 2311 sur Glassdoor et de 243 sur Indeed. L’unité de temps est le même que pour ceux du Data Engineer.

Data Engineer vs Data Analyst : combien ils gagnent ?

Les données massives étant devenues incontournables dans une entreprise, cette dernière n’hésite pas à mettre les moyens pour mieux en profiter. Cependant, le salaire varie selon l’entreprise, son emplacement, les compétences et les expériences que le postulant leur propose.

Pour un Data Engineer, le salaire minimum est d’environ 36 000 euros par an, le salaire moyen est de 45 271 euros par an et le maximum est d’environ 61 000 euros par an, selon Glassdoor
En ce qui concerne le Data Analyst, toujours selon Glassdoor, le minimum est d’environ 35 000 euros par an, la moyenne est de 41 350 euros par an et le maximum est d’environ 50 000 euros.

Nous pouvons constater que le Data Engineer est un peu mieux payé que le Data Analyst. Cela peut être dû à l’écart entre les deux en ce qui concerne les offres. Mais également, la raison peut être leurs compétences respectives.

Ce qui est sûr, c’est que peu importe le domaine dans lequel vous souhaitez vous engager, la porte est encore grande ouverte.