Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer : quelle est la différence ?

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De nombreuses entreprises s’appuient sur les données qu’elles récoltent pour prendre des décisions cruciales. Les quantités de données générées sont telles, qu’on parle généralement de Big Data. Pour gérer ces données, les sociétés ont besoin de personnels qualifiés et notamment de Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer. Seulement, ces trois profils sont souvent confondus alors que leurs rôles sont bien distincts. Alors, pour limiter les imbroglios, par exemple entre chercheurs d’emploi et responsables de recrutements, nous avons pensé qu’un article dédié à ces spécialistes de la data pourrait vous être utile.

Pour commencer, il est intéressant de comprendre pourquoi les données et la science des données (Data Science) deviennent de plus en plus importantes pour les entreprises. Ainsi, nous pourrons identifier comment un Data Analyst, un Data Scientist et un Data Engineer peuvent, chacun à leur façon, tirer parti des données des entreprises.

Comment la Data Science s’applique-t-elle dans les entreprises ?

Dans l’environnement actuel des affaires, les données sont devenues une nécessitée, car elles représentent un avantage concurrentiel de taille. Elles ont, en effet, le pouvoir de maximiser les revenus, prévoir les ventes ou encore de réduire les coûts.

De plus, les applications Web et mobiles, l’Internet des objets (IoT) et le développement des technologies de l’IA offrent des solutions de Big Data si performantes que même les petites et moyennes entreprises peuvent en bénéficier. Toutes les sociétés sont ainsi susceptibles d’utiliser des outils d’analyse de données pour prendre de meilleures décisions et améliorer l’efficacité opérationnelle de plusieurs processus.

Pour ce faire, elles sont nombreuses à embaucher des professionnels de la donnée : Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, etc.

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Un Data Analyst est responsable de la gestion de toutes les données d’une entreprise. Il les collecte et les organise au mieux pour pouvoir les réutiliser et en tirer de la valeur. Il utilise, par exemple, ces données pour créer des tableaux de bord nécessaires aux différents services de l’entreprise (marketing, relation client, production, etc.). Il s’occupe également de la construction de modèles statistiques pour informer les services opérationnels (segmentation de la clientèle, analyses prédictives, etc.).

Responsabilités d’un Data Analyst

La première responsabilité d’un Data Analyst est de reconnaître et de comprendre les objectifs de l’entreprise. Il doit, en effet, être capable d’évaluer les ressources disponibles, de comprendre les problématiques de l’entreprise et de rassembler le bon ensemble de données pour répondre à ses besoins. Cette étape se fait en collaborant avec différents profils de la société tels que des Data Scientists, des développeurs web ou encore des commerciaux. Ses autres principales responsabilités consistent à :

Extraire et structurer des données

Le Data Analyst définit des règles pour optimiser le nettoyage et la structuration des différentes bases de données qu’il gère. Il assure le contrôle de la qualité de ces données pendant tout leur traitement. Grâce à cette gestion, il peut extraire des données à étudier en fonction des besoins de l’entreprise.

Analyser et explorer des données

Le Data Analyst analyse et réalise des tests sur les données à sa disposition. Ainsi, il peut créer des tableaux de bord mais aussi définir des modèles de données et des variables à introduire dans les modèles statistiques.

Communiquer avec les équipes

Le Data Analyst doit comprendre les problématiques métier de l’entreprise pour pouvoir apporter des solutions analytiques aux équipes. Une fois ses analyses réalisées, il présente ses résultats grâce à des outils de data visualisation.

Effectuer de la veille sur les outils et techniques d’analyse de données

Le Data Analyst doit constamment rechercher et tester de nouvelles méthodes d’analyse et de modélisation de données. Cela lui permet de proposer et de mettre en place de nouveaux outils et techniques d’analyse de données pour rester concurrentiel.

Compétences d’un Data Analyst

Généralement, le Data Analyst est titulaire d’un Bac +3 ou +5 en statistiques, traitement de l’information ou informatique décisionnelle. Cependant, selon le domaine d’activité et les besoins de l’entreprise, des profils « métier » peuvent être privilégiés (bagage juridique, linguistique, etc.). Dans tous les cas, le Data Analyst doit maîtriser de nombreuses compétences techniques :

• Bases de données (SQL/NoSQL)
• Statistiques (segmentation, régression, forêt aléatoire, etc.)
• Langages de programmation (Python, R, C++, etc.)
• Data visualisation (Tableau, Glikview, PowerBI, etc.)
• Analyse de données (Dataiku, etc.)
• Framework (Hadoop, etc.)
• Systèmes d’exploitation (Windows, Unix, etc.)

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Un Data Scientist développe des algorithmes de machine learning (d’apprentissage automatique) en fonction des besoins des équipes métiers. Ses compétences statistiques lui permettent de créer des modèles d’apprentissage automatique performants. De même, sa maîtrise des outils informatiques l’aide à intégrer ces modèles en production.

Responsabilités d’un Data Scientist

Le Data Scientist a pour rôle de traiter les données pour en tirer le plus d’informations décisionnelles possibles. Pour cela, ses missions peuvent être variées et demander des compétences techniques poussées :

Extraire et structurer des données

Tout comme le Data Analyst, le Data Scientist est responsable de la structuration et de l’analyse des données qu’il exploite. Il définit des règles pour optimiser le nettoyage et la structuration des différentes bases de données qu’il gère. Il assure également le contrôle de la qualité de ces données pendant tout leur traitement. Grâce à cette gestion, il peut déterminer ou construire des variables importantes à introduire dans des modèles statistiques.

Élaborer des algorithmes d’intelligence artificielle

Le Data Scientist a pour mission d’analyser les données en utilisant des méthodes statistiques. Pour cela, il crée et teste des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning, deep learning, etc.). Pour que ces algorithmes fonctionnent, il construit des bases de données d’entraînement et effectue des améliorations continues de ses modèles de données.

Industrialiser des modèles d’intelligence artificielle dans les applications

Le Data Scientist industrialise ses modèles d’apprentissage automatique et ses modèles statistiques. Il prend part aux vérifications lors de leur mise en production (recette) et définit les règles de gestion pour leur maintenance (monitoring).

Participer activement aux projets

Le Data Scientist participe aux ateliers d’expression des besoins internes. Son but est de comprendre précisément les problématiques métiers et de les traduire de manière analytique. Il échange également sur les résultats et les solutions avec les équipes métiers.

Effectuer une veille technologique sur les outils de data science

Le Data Scientist doit constamment rechercher et tester de nouvelles technologies et solutions de data science. Cela lui permet de régulièrement mettre en place de nouvelles méthodes de modélisation et de data science pour rester concurrentiel.

Compétences d’un Data Scientist

En règle générale, le Data Scientist est titulaire d’un Bac +5 en data science ou big data et dispose d’une solide expertise en :

• Algorithme, méthodes de machine learning et de deep learning
• Architectures de réseaux neuronaux et environnements / librairies de développements associés (TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras, Onnx, etc.)
• Systèmes d’exploitation (Unix, Windows, etc.)
• Frameworks (Hadoop, Spark, etc.)
• Bases de données et gestion de bases de données (SQL, NoSQL, etc.)
• Langages de programmation (C++, Java, Python, R, etc.)

Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?

Un Data Engineer est un développeur informatique dont la mission est d’assurer la collecte et la mise à disposition des données au sein de l’entreprise. Il est également responsable de l’industrialisation et de la production des traitements de données (par exemple : mise à disposition de tableaux de bord, intégration de modèles statistiques, etc.) en collaboration avec les équipes métiers et analytiques.

Responsabilités d’un Data Engineer

Acteur de premier ordre de la Data, la mission principale du Data Engineer est de concevoir des plateformes pouvant traiter des volumes importants de données. Il travaille souvent en collaboration avec les Data Analyst et Data Scientist pour réaliser ses différentes missions :

Acheminer la donnée

Le Data Engineer recueille les besoins métiers des différents services qui utilisent des solutions de collecte et de stockage de données. Il développe des solutions techniques de collecte de la donnée via des API ainsi que des solutions de stockage de la donnée (Hadoop). Enfin, il réalise des tests unitaires et mets en place des automatisations de traitement de données.

Mettre à disposition des données

Le Data Engineer automatise le nettoyage des données selon les spécifications retenues par les Data Analyst et Data Scientist. Il gère, sécurise, maintient et documente de multiples bases de données (via, par exemple, l’importation de données externes en open data ou de données internes). Il gère également le cycle de vie de la donnée conformément aux directives inscrites dans le RGPD et assure le suivi de production et de maintenance.

Mettre en production des modèles statistiques

Le Data Engineer développe l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning conçus par les Data Scientists. Il implémente le suivi de la validité des modèles statistiques et assure le suivi de production et la maintenance.

Suivre des projets de développement

Le Data Engineer établit les spécifications techniques à partir de l’analyse des besoins et assure le suivi de l’activité auprès du chef de projet.

Compétences d’un Data Engineer

Souvent détenteur d’un Bac +5 en informatique, data science ou statistiques, le Data Engineer est une sorte d’architecte et de gardien des données. Son rôle se concentre principalement sur les systèmes de bases de données, mais il maîtrise souvent de nombreuses autres connaissances :

• Frameworks (Hadoop, Hive, Spark, etc.)
• Bases de données et gestion de bases de données (SQL, NoSQL, etc.)
• Langages de programmation (C++, Scala, Java, Python, etc.)
• Outil de gestion de flux (Kafka, Flink, etc.)
• Méthodes de développement agile
• Réglementation concernant les données personnelles et les principes de cybersécurité
• Systèmes d’exploitation (Unix, Windows, etc.)
• Solutions de manipulation des données (ETL, LET, etc.)

Des compétences et responsabilités distinctes

Vous l’aurez certainement compris, le Data Analyst, le Data Scientist et le Data Engineer ont des compétences et responsabilités bien distinctes. Pour résumer, on pourrait dire que :

• Les Data Analyst permettent de prendre des décisions commerciales en analysant les données et en les communiquant aux parties prenantes.
• Les Data Scientist répondent aux problématiques de l’entreprise en se servant des données pour analyser le passé et prédire l’avenir.
• Les data Engineer permettent aux Data Analyst et Data Scientist de faire leur travail en leur fournissant des outils numériques et en mettant en place leurs idées.

Bien que la situation réelle varie en fonction de la taille et de la structure des entreprises, les principales responsabilités de chaque rôle doivent être sensiblement proches de ce que nous avons vu plus haut. Par exemple, il est peu probable de voir un Data Analyst paramétrer un serveur et configurer des pipelines de données. De même, un Data Engineer n’est pas censé analyser des tableaux de bord dans Looker. A contrario, un Data Scientist pourrait être susceptible de faire les deux.

Passer de Data Engineer ou Data Analyst à Data Scientist ?

Jusqu’à récemment, il n’était pas rare de commencer sa carrière dans la Data suite à un parcours de Développeur Web spécialisé dans la Data Visualisation. Après quelque temps, le développeur évoluait vers des missions qui sont désormais celles des Data Engineer, voir même des Data Scientist. Toutefois, désormais, de nombreuses formations spécialisées dans les sciences des données forment des profils spécialisés. Il est donc tout à fait possible de sortir d’une école avec l’objectif de postuler en tant que Data Engineer, Data Analyst ou Data Scientist.

Il est aussi possible de passer de Data Engineer et Data Analyst à Data Scientist. Dans ce cas, des formations complémentaires peuvent être nécessaires si vous ne disposez pas de toutes les compétences nécessaires. Dans le cas contraire, au bout d’un an à réaliser les missions d’un Data Scientist, vous pouvez demander à faire valider vos acquis dans le cadre de la VAE pour obtenir une certification assurant votre légitimité à ce poste.

Conclusion :

Dans tous les cas, ces 3 profils sont de plus en plus recherchés et bénéficient de la hausse constante de besoins pour des technologies comme l’IA et l’apprentissage automatique. Cependant, vous devez garder à l’esprit que ces rôles ne sont pas interchangeables et nécessitent des compétences distinctes. Vous devez apprendre à les différencier, car l’industrie est déjà saturée de généralistes et est maintenant aux prises avec une pénurie de spécialistes. Voici ce que vous pouvez retenir :

Nous espérons donc que cet article aura pu vous être utile pour différencier ces 3 profils souvent confondus. Si vous recherchez un professionnel de la Data, prenez garde à bien spécifier les missions de la personne recherchée afin de limiter tout risque d’embaucher le mauvais profil. Et si vous êtes à la recherche d’un emploi dans la Data, veillez à bien lire la fiche de poste, les compétences et missions proposées pour vérifier que le poste correspond vraiment à vos attentes. Cela pourrait vous éviter bien des désagréments !

Bien entendu, comme d’habitude, nous restons à votre écoute pour toute question ou projet. Alors, n’hésitez pas à contacter les experts en Data de Némésis studio !