Qu'est-ce qu'un ingénieur en analyse ? Tout ce que vous devez savoir

Avant l'essor de l'ingénierie analytique, les analystes de données utilisaient des outils de visualisation tels que Tableau ou Power BI pour fournir des informations aux parties prenantes. Ces outils sont d'excellents moyens de présenter des données, mais ne sont pas les meilleurs pour les transformer et les stocker. 

Imaginez un scénario dans lequel un ingénieur de données déploie un pipeline de données qui charge des données de marketing, mais la qualité des données laisse à désirer. Seuls les analystes de données de l'équipe marketing possèdent les connaissances nécessaires pour transformer et améliorer la qualité des données. Cependant, ils n'utiliseront pas la même pile technologique que l'ingénieur des données. 

Pendant ce temps, les ingénieurs de données n'ont pas la connaissance du domaine pour comprendre rapidement quelles transformations sont nécessaires et sont très probablement inondés par des tâches plus prioritaires venant de toute l'entreprise. Par conséquent, les analystes peuvent être amenés à transformer les données dans Tableau ou Power BI en construisant leur propre tableau temporaire dans une base de données relationnelle. Il en résulte un manque d'efficacité et une lenteur dans la prise de conscience. 

Entrez dans la peau de l'ingénieur analyste. L'ingénieur analyste se situe entre l'analyste de données et l'ingénieur de données. Dans le scénario ci-dessus, ils possèdent les compétences techniques nécessaires pour optimiser les transformations de données, ainsi qu'une connaissance du domaine. 

En travaillant en étroite collaboration avec l'analyste de données, l'ingénieur d'analyse peut fournir des données propres à l'analyste de données en transformant les données à l'aide des outils et des technologies appropriés. 

En quoi les ingénieurs en analyse sont-ils différents des autres rôles liés aux données ? 

Les lignes de démarcation entre les différents rôles sont floues. En quoi les ingénieurs analytiques diffèrent-ils des autres rôles liés aux données et travaillent-ils ensemble ?

Ingénieur en analyse vs Analyste de données

Les analystes de données sont chargés d'analyser les données et de rendre compte des résultats de leur analyse. Ils ont une connaissance approfondie du processus d'analyse des données et rendent compte de leurs observations à l'aide d'une combinaison d'outils de codage et de non-codage. Les analystes de données sont généralement très compétents en SQL et en outils de veille stratégique tels que Power BI ou Tableau, avec une utilisation limitée d'outils tels que R ou Python.

Les ingénieurs en analyse travaillent avec les analystes de données pour optimiser les modèles de données qui sont prêts à être utilisés. Ils sont également chargés de maintenir la documentation autour des données, ce qui permet aux analystes de données de trouver des informations plus rapidement. 

Ingénieur en analyse vs ingénieur en données

Les ingénieurs de données sont chargés de mettre les bonnes données entre les mains des bonnes personnes. Ils créent et maintiennent l'infrastructure et les pipelines de données qui prennent des téraoctets de données brutes provenant de différentes sources dans un emplacement centralisé avec des données propres et pertinentes pour l'organisation. 

Il est vrai que cette définition se recoupe largement avec la fonction d'ingénierie analytique. Toutefois, en reprenant l'exemple des armoires, les ingénieurs des données sont chargés de veiller à ce que les ingénieurs analytiques disposent des bonnes sources de données pour les organiser et les modéliser en vue de leur utilisation par les analystes de données d'une équipe de données. 

En outre, les ingénieurs de données sont responsables de la mise en place d'API personnalisées et de pipelines ETL à partir de sources propriétaires - alors que les ingénieurs de données consacrent beaucoup plus de temps à l'amélioration des pipelines à partir d'API de fournisseurs tels que Google Analytics. 

Ingénieur en analyse vs Data Scientist

Les Data Scientists étudient, extraient et rapportent des informations significatives sur les données de l'organisation. Ils communiquent ces informations aux parties prenantes non techniques et ont une bonne compréhension des flux de travail d'apprentissage automatique et de la manière de les relier aux applications commerciales. Ils travaillent presque exclusivement avec des outils de codage comme SQL, Python et R, effectuent des analyses et travaillent souvent avec des outils de big data. 

La relation entre les scientifiques des données et les ingénieurs analytiques est similaire à celle qui existe entre les analystes des données et les ingénieurs analytiques. Les ingénieurs analytiques permettent aux scientifiques des données de se concentrer davantage sur les connaissances et moins sur le nettoyage et l'optimisation des ensembles de données. 

Ingénieur en analyse vs ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique conçoivent et déploient des systèmes d'apprentissage automatique qui font des prédictions à partir des données de l'organisation. Ils résolvent des problèmes tels que la prévision de l'attrition des clients et de la valeur de leur cycle de vie et sont chargés de déployer des modèles que l'organisation peut utiliser. Ils travaillent exclusivement avec des outils de codage et sont beaucoup plus axés sur la technologie que leurs homologues. 

Les ingénieurs en analyse se concentrent davantage sur le soutien aux analystes et aux scientifiques des données, qui sont chargés de fournir des informations aux parties prenantes de l'entreprise. 

Comparaison des emplois d'ingénieur en analyse

Salaires de l'ingénieur en analyse

Le rôle de l'ingénieur en analyse est naissant, ce qui signifie qu'il y a peu de personnes sur le marché qui possèdent la combinaison exacte de compétences en ingénierie et en analyse nécessaires pour réussir dans ce rôle. Cela rend la fonction d'ingénieur analyste très attrayante du point de vue de la rémunération. Vous trouverez ci-dessous les fourchettes de salaires auxquelles vous pouvez vous attendre pour les postes d'ingénieurs analytiques aux États-Unis. 

• Glassdoor: Selon Glassdoor, les ingénieurs en analyse gagnent en moyenne 91 080 dollars par an. En outre, selon le lieu et l'entreprise, les salaires peuvent atteindre 208 000 dollars par an.
• Comparativement: Selon Comparably, les ingénieurs en analyse gagnent en moyenne 100 305 dollars par an. En outre, selon le lieu et l'entreprise, les salaires peuvent atteindre 185 000 dollars par an.

Si les chiffres ci-dessus représentent des fourchettes approximatives pour les fonctions d'ingénierie analytique, il convient également de noter que les entreprises de données très matures comme Netflix versent des salaires dans la fourchette supérieure du marché de la rémunération personnelle pour les fonctions liées aux données. Par exemple, selon levels.FYI, les ingénieurs analytiques de Netflix gagnent jusqu'à 375 000 dollars par an. 

Comment devenir ingénieur en analyse ? 

À mesure que les fonctions liées aux données se spécialisent, les voies de perfectionnement deviennent elles aussi plus étroites. Contrairement à la plupart des fonctions liées aux données évoquées ci-dessus, les ingénieurs en analyse ont besoin d'un large éventail de compétences qui leur permet d'apprendre des outils et des concepts tels que les suivants 

SQL

SQL est sans doute l'un des outils les plus utilisés dans le domaine de l'analyse, quel que soit le rôle des données. Heureusement, c'est aussi l'un des plus faciles à apprendre et à maîtriser. Consultez cet article pour savoir comment apprendre le langage SQL, ainsi que d'autres ressources d'apprentissage ici. 

• Curus de carrière: Analyste de données en SQL
• Cursus de compétences : Principes fondamentaux de SQL 

Python

Python est le langage de programmation le plus populaire à l'heure actuelle. Que vous entriez dans des rôles d'ingénierie analytique, ou tout rôle de données mentionné ci-dessus, Python sera sûrement utile. Retrouvez ici toutes les ressources dont vous aurez besoin pour apprendre Python et lancez-vous avec les cours suivants.

• Curus de carrière : Programmeur Python
• Curus de carrière : Analyste de données avec Python

Outils ETL

ETL signifie "Extract, Transform, and Load" (extraction, transformation et chargement). Il s'agit d'outils qui permettent aux ingénieurs de mettre en place des pipelines de données qui extraient des données de différentes sources, les transforment en données consommables et les chargent dans des bases de données. Airflow est l'un des outils ETL open-source les plus populaires. Découvrez Airflow en action dans ce cours.

Outils de cloud computing

Bien que le terme "outils de cloud computing" soit définitivement un terme générique, les ingénieurs analytiques comme les autres rôles liés aux données exploitent régulièrement des services de cloud computing tels que AWS, Azure, Google Cloud ou Snowflake. Ces outils permettent aux équipes chargées des données de stocker, traiter et déployer des données & des solutions de données dans le cloud. L'outil de cloud computing le plus populaire est AWS. Vous pouvez en apprendre davantage sur AWS en consultant les cours AWS de DataCamp listés ci-dessous.

• Cours : Concepts du cloud AWS
• Cours : Introduction à AWS Boto en Python

Contrôle des versions

Le contrôle des versions est sans doute l'épine dorsale des meilleures pratiques en matière d'ingénierie logicielle. En bref, il permet aux praticiens de garder une trace de ce qu'ils ont fait et à quel moment, d'annuler toute modification qu'ils décident de ne pas vouloir et de collaborer à l'échelle avec d'autres personnes. 

Des outils de ligne de commande tels que Git vous permettent d'appliquer les meilleures pratiques en matière de contrôle de version. Apprenez-en plus sur Git en consultant cet aide-mémoire! 

Compétences en matière de communication

Alors que toutes les fonctions liées aux données nécessitent des compétences en communication dans une certaine mesure, l'ingénierie analytique requiert le même niveau de compétences en communication qu'une fonction d'analyste de données, ainsi que les compétences techniques d'un ingénieur en données. Devenir un meilleur communicateur est une compétence, pas un talent. Consultez Data Communication Concepts pour améliorer vos compétences en matière de communication technique. 

Devenez ingénieur en analyse 

L'ingénierie analytique, tout comme MLOps, est extrêmement récente. Pour garder une longueur d'avance, consultez les ressources ci-dessous.