L’Analytics Engineer, fusion entre Data Analyst et Data Engineer, est un profil de plus en plus indispensable dans les entreprises modernes depuis son émergence en 2018. Doté d’une double compétence technique et business, il joue un rôle crucial dans l’optimisation de l’exploitation des données, en particulier celles liées aux clients, afin d’améliorer les stratégies commerciales et la prise de décision.
Découvrez dans cet article le rôle, les missions, les compétences, le salaire et comment exercer ce métier en plein essor, souvent appelé par erreur Analytic Engineer.
Qu’est-ce qu’un Analytics Engineer ?
L’Analytics Engineer, métier émergeant depuis 2018, se positionne à l’intersection entre Data Analyst et Data Engineer, devenant ainsi un atout crucial dans la gestion des données au sein des entreprises.
Spécialisé dans la gestion, transformation, et modélisation des données, cet ingénieur fournit des ensembles de données compréhensibles pour tous, en appliquant les meilleures pratiques de visualisation comme le contrôle de version et l’intégration continue.
Par rapport aux métiers traditionnels de la data, l’Analytics Engineer se distingue en collaborant étroitement avec les Data Analysts et Data Scientists pour développer des solutions d’analyse adaptées aux besoins métier.
Faisant face à une demande croissante de ses compétences avancées dans l’analyse de codes et la prise de décision en entreprise, ce rôle, parfois mal orthographié « Analytic Engineer », est essentiel pour l’optimisation stratégique des données, permettant une analyse et une exploitation optimale en vue de résoudre des problèmes complexes et de développer des modèles prédictifs.
Quelles sont les missions d’un Analytics Engineer ?
Contrairement au Data Analyst, qui se focalise principalement sur l’analyse des données, l’Analytics Engineer voit son travail centré sur la modélisation des données pour en faciliter l’accès aux utilisateurs finaux. Cette approche permet aux utilisateurs de répondre à la majorité de leurs questions sur des données de manière autonome. Un Analytics Engineer expérimenté s’occupera donc de transformer, tester, déployer et documenter les données dont il est responsable.
Voici une liste plus détaillée des missions d’un Analytics Engineer :
- Modélisation et transformation des données : Les Analytics Engineers doivent structurer, nettoyer et préparer les données pour les analyses afin d’assurer de leur précision et de leur fiabilité.
- Intégration des données et développement des pipelines : Pour répondre aux besoins de l’entreprise, ils conçoivent des pipelines pour extraire, transformer et charger les données de meilleure qualité.
- Validation et tests des données : Les ingénieurs procèdent à des tests unitaires, d’intégration et de performance pour évaluer la fiabilité des pipelines de données, ils mettent alors en place des procédures de validation pour garantir la fiabilité de leurs données.
- Collaboration avec les parties prenantes : Pour fournir des ensembles de données pertinents et exploitables, ils travaillent en étroite collaboration avec les utilisateurs finaux et autres parties prenantes.
- Documentation des données : Responsables de la documentation des processus de données, les Analytics Engineers s’assurent de la transparence et de la reproductibilité des transformations de données et workflows mis en place.
- Utilisation des meilleures pratiques d’ingénierie logicielle : Ils appliquent des pratiques telles que la modularité, la réutilisabilité du code, et la gestion des versions, pour assurer l’efficacité et l’actualisation des solutions d’analyse.
- Amélioration continue : Engagés dans une démarche d’amélioration continue, les Analytics Engineers restent informés des dernières technologies et tendances de leur marché et de leurs pratiques.
Quelles sont les compétences d’un Analytics Engineer ?
Pour exercer correctement leur métier, les Analytics Engineer doivent maîtriser des compétences clés dans la programmation, l’analyse, la visualisation et le social.
Voici une liste détaillée des compétences requises pour être un Analytics Engineer reconnu :
- Expérience dans le secteur des données : Pour les ingénieurs analytics, il est crucial d’avoir une expérience dans des environnements centrés sur les données. Les personnes souhaitant devenir Analytics Engineer sont, pour la plupart, des Data Analyst ou des Data Engineer cherchant à se spécialiser dans la modélisation des données.
- Compétences avancées en SQL : Maîtriser SQL est essentiel pour un Analytics Engineer, étant donné que la majorité de leurs tâches implique d’interroger, manipuler et transformer des données au sein de bases de données. SQL est crucial pour extraire des informations précises, ce qui prépare les données pour les analyses subséquentes.
- Compétences en programmation : En plus de SQL, la maîtrise de langages de programmation tels que R et Python est cruciale. Ces langages sont essentiels pour visualiser les données, ainsi que pour développer des modèles prédictifs et des algorithmes d’apprentissage automatique.
- Maîtrise de la technologie DBT : Dbt (Data Build Tool) est un outil de transformation de données qui facilite l’implémentation de code d’analyse via SQL. Il permet aux Analytics Engineers de créer et gérer des pipelines de données de manière efficace.
- Connaissance en Software Engineering : Il est essentiel pour un ingénieur analytics de connaître et d’appliquer les meilleures pratiques en génie logiciel, telles que la modularité, la réutilisabilité du code, la documentation, les tests unitaires et la gestion des versions.
L’adoption de ces pratiques permet non seulement d’améliorer la robustesse du code mais aussi de développer des pipelines de données plus efficaces. En outre, elles facilitent la gestion des modifications et renforcent la collaboration avec les autres membres de l’équipe de développement.
- Connaissance des outils de BI et d’ingénierie des données : Il est crucial pour un ingénieur analytics d’avoir une bonne maîtrise des outils d’ingénierie des données et de Business Intelligence (BI). Cela inclut la connaissance des entrepôts de données tels que Snowflake, Amazon Redshift et Google BigQuery, des outils ETL comme AWS Glue et Talend, ainsi que des plateformes de BI telles que Tableau et Looker.
L’expérience pratique avec ces technologies non seulement augmente sa polyvalence, mais permet également une adaptation rapide à l’environnement de l’entreprise.
Quel est le salaire d’un Analytics Engineer ?
Le salaire d’un Analytics Engineer en France est influencé par plusieurs facteurs clés tels que l’expérience, le niveau de compétence, et la localisation géographique. Selon Talent.com, le salaire médian annuel pour ce poste est d’environ 54 000 €. Toutefois, ce montant peut varier considérablement en fonction de l’expérience : les professionnels débutants peuvent s’attendre à commencer avec un salaire autour de 43 625 € par an, tandis que ceux plus expérimentés peuvent atteindre ou dépasser 78 000 € annuellement.
La demande pour les compétences en Analytics Engineering, qui peut fluctuer selon les besoins du marché, joue un rôle dans la détermination des salaires. De plus, la localisation géographique est un facteur significatif : les salaires tendent à être plus élevés dans les grandes métropoles et les régions avec un secteur technologique bien développé. Enfin, l’accumulation d’expérience, les compétences avancées et les certifications peuvent également augmenter le potentiel de gain de ces professionnels.
Comment devenir Analytics Engineer ?
Pour devenir Analytics Engineer en France, bien que les parcours de formation soient diversifiés, il est fréquent de voir des professionnels issus de formations supérieures en mathématiques, statistiques, ou informatique. Des établissements réputés tels que l’Université Paris-Saclay, Sorbonne Université ou Polytechnique sont souvent le point de départ de ces carrières. Pour une spécialisation plus poussée, beaucoup poursuivent avec un Master en sciences des données, analyse commerciale, ou un domaine connexe, disponible dans des institutions comme HEC Paris, Télécom Paris, CentraleSupélec.
En dehors des parcours universitaires, les bootcamps spécialisés de Datascientest en Data Engineering ou en Data Analyse offrent une voie plus rapide et flexible aux professionnels souhaitant se spécialiser ou se reconvertir.
