Ingénieur en analytique 101 : Description de poste, salaire et plus
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- Omar C. Williams
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Dans le monde des données, le rôle d'un ingénieur en analytique est devenu essentiel. Faisant le lien entre l'ingénierie des données et l'analyse des données, les ingénieurs en analytique sont les maillons indispensables qui veillent à ce que les données soient non seulement accessibles mais également optimisées pour des performances optimales. Cet article examinera le rôle d'un ingénieur en analytique, les compétences requises et les outils qu'ils utilisent. Nous explorerons également en quoi un ingénieur en analytique diffère des autres rôles dans le domaine des données, tels que les ingénieurs en données et les analystes de données.
Que fait un ingénieur en analytique ?
Un ingénieur en analytique joue un rôle crucial dans la gestion et la transformation des données. Ils sont responsables du déplacement et de la transformation des données à partir de la source afin qu'elles puissent être facilement analysées, visualisées et utilisées par les analystes de données ou les utilisateurs professionnels. Ils traitent à la fois les données elles-mêmes et le déplacement des données. Leur travail consiste à s'assurer que les données sont ingérées, transformées, planifiées et prêtes à être utilisées pour l'analyse. De nombreux ingénieurs en analytique sont les cerveaux derrière "la pile de données moderne". Ils décident quels outils utiliser pour l'ETL/ELT, puis les mettent en place.
En essence, un ingénieur en analytique est un rôle hybride qui combine les compétences techniques d'un ingénieur en données avec l'expertise métier d'un analyste de données. Ils participent aux décisions stratégiques concernant les données, à l'architecture du data warehouse et à l'automatisation des modèles de données. Ce rôle nécessite une collaboration entre différentes équipes au sein d'une entreprise, leur permettant d'interagir avec les équipes de croissance et de marketing tout en codant en SQL et en Python et en développant leurs compétences en matière de codage.
Compétences nécessaires pour devenir ingénieur en analytique
Pour devenir ingénieur en analytique, il faut posséder un mélange unique de compétences techniques et métier. Voici les principales compétences requises pour l'ingénierie analytique :
- SQL : SQL est le langage des données. Les ingénieurs en analytique utilisent des fonctions d'analyse SQL chaque jour pour écrire leurs transformations au sein des modèles de données.
- Expérience avec dbt : Dbt est l'outil de transformation de données leader de l'industrie. Il est utilisé par les ingénieurs en analytique pour écrire leurs modèles de données.
- Python : Bien que les ingénieurs en analytique n'aient pas besoin d'être des codeurs experts, il est tout de même important qu'ils sachent coder en Python. La majorité des outils de traitement de données utilisent Python.
- Expérience avec les outils de la pile de données moderne : La connaissance des outils les plus populaires d'une pile de données moderne est cruciale. Cela inclut des outils tels que Snowflake, Google Big Query, Fivetran, Matillion, Airbyte, Looker, ThoughtSpot, etc.
- Communication : En tant qu'ingénieur en analytique, vous devez tenir tout le monde au courant de l'état de vos données. Vous devez communiquer lorsque la qualité des données est compromise, qu'un flux de données est interrompu, et surtout, pour comprendre les besoins de l'entreprise.
Ingénieur en analytique vs Ingénieur en données
Bien que les deux rôles soient essentiels au sein d'une équipe de données, il existe des différences distinctes entre un ingénieur en analytique et un ingénieur en données. Un ingénieur en données est quelqu'un qui construit l'infrastructure pour prendre en charge le stockage et le déplacement des données. Ils se concentrent sur la manière dont ils peuvent prendre en charge les données, en utilisant Python pour écrire des pipelines de données, Spark pour traiter les données et des technologies cloud telles qu'AWS pour déployer l'infrastructure. Un ingénieur en données travaille en étroite collaboration avec d'autres développeurs tels que les ingénieurs logiciels.
D'autre part, un ingénieur en analytique est plus impliqué dans le côté métier des choses. Ils interagissent avec les équipes métier et les analystes de données, en aidant à définir les priorités de l'équipe. Ils ne se contentent pas de construire l'infrastructure, mais ils examinent également les données elles-mêmes, en s'assurant qu'elles sont prêtes pour l'analyse et la prise de décision.
Salaire d'un ingénieur en analytique
Le salaire d'un ingénieur en analytique peut varier en fonction de l'emplacement, de la taille de l'entreprise et de l'expérience individuelle. Cependant, selon Glassdoor, le salaire médian des ingénieurs en analytique aux États-Unis est de 111 665 $. Ce chiffre peut être plus élevé dans les pôles technologiques tels que la région de la baie et pour les grandes entreprises technologiques. Il est important de noter que le salaire ne devrait pas être le seul facteur décisif lors du choix d'une carrière. Le rôle d'un ingénieur en analytique est stimulant et gratifiant, offrant de nombreuses opportunités de croissance et d'apprentissage.
Le rôle de SQL dans l'ingénierie analytique
SQL (Structured Query Language) est un outil essentiel dans l'arsenal d'un ingénieur en analytique. Il est utilisé pour gérer et manipuler des bases de données, et est le langage standard pour les systèmes de gestion de bases de données relationnelles. Les commandes SQL peuvent être utilisées pour rechercher des données, créer des tables, supprimer des données, mettre à jour des données et effectuer des requêtes complexes, entre autres tâches.
Dans le contexte de l'ingénierie analytique, SQL est utilisé pour écrire des transformations au sein des modèles de données. Cela permet à l'ingénieur en analytique de structurer les données de manière la plus utile pour l'analyse. Par exemple, un ingénieur en analytique peut utiliser SQL pour agréger des données, calculer des moyennes ou filtrer des données en fonction de certains critères.
L'importance de la communication dans l'ingénierie analytique
La communication est une compétence clé pour un ingénieur en analytique. Ils doivent être capables de communiquer efficacement avec les parties prenantes techniques et non techniques. Cela inclut tenir tout le monde au courant de l'état des données, communiquer lorsque la qualité des données est compromise ou qu'un flux de données est interrompu, et comprendre les besoins de l'entreprise en matière d'analyse des données.
De bonnes compétences en communication aident également un ingénieur en analytique à travailler efficacement au sein d'une équipe. Ils doivent être capables de collaborer avec des analystes de données, des ingénieurs en données et d'autres membres de l'équipe des données, ainsi qu'avec des parties prenantes d'autres parties de l'entreprise.
Outils utilisés par les ingénieurs en analytique
Les ingénieurs en analytique utilisent une variété d'outils pour gérer et transformer des données. Ces outils font partie de la "pile de données moderne", un ensemble de technologies utilisées pour ingérer, transformer, stocker et analyser des données. Voici quelques-uns des outils clés utilisés par les ingénieurs en analytique :
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SQL : Comme mentionné précédemment, SQL est un outil fondamental pour les ingénieurs en analytique. Il est utilisé pour écrire des transformations dans les modèles de données et pour gérer et manipuler des bases de données.
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dbt (data build tool) : dbt est un outil en ligne de commande qui permet aux ingénieurs en analytique de transformer plus efficacement les données dans leurs entrepôts. Il permet aux ingénieurs d'écrire des transformations sous forme de scripts SQL, puis d'exécuter ces scripts dans un ordre spécifié, avec un suivi complet des dépendances.
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Python : Python est un langage de programmation polyvalent largement utilisé dans l'analyse de données. Les ingénieurs en analytique utilisent Python pour écrire des pipelines de données et automatiser les tâches de traitement des données.
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Outils de la pile de données moderne : Il s'agit notamment de solutions d'entreposage de données comme Snowflake et Google Big Query, d'outils d'intégration de données comme Fivetran et Matillion, et d'outils de visualisation de données comme Looker et RATH (opens in a new tab).
Ingénieur en analytique vs Ingénieur en intelligence d'affaires
Bien que les deux rôles impliquent de travailler avec des données, il existe des différences clés entre un ingénieur en analytique et un ingénieur en intelligence d'affaires (BI). Un ingénieur BI se concentre principalement sur la conception et la mise en œuvre de systèmes permettant aux autres de l'organisation d'analyser des données. Ils travaillent avec des outils BI pour créer des tableaux de bord et des rapports, et ils travaillent souvent en étroite collaboration avec les parties prenantes métier pour comprendre leurs besoins en matière de données.
D'autre part, un ingénieur en analytique est plus impliqué dans les aspects techniques de la gestion des données. Ils travaillent sur l'ingestion, la transformation et la préparation des données pour l'analyse. Ils travaillent également souvent avec SQL et Python, et ils peuvent être impliqués dans la sélection et la mise en œuvre des outils utilisés dans la pile de données.
Comment devenir ingénieur en analytique
Devenir ingénieur en analytique nécessite généralement un parcours dans un domaine tel que l'informatique, la science des données ou un domaine connexe. Cependant, ce n'est pas seulement une question d'avoir le bon diplôme. Voici quelques étapes pour devenir ingénieur en analytique :
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Apprendre SQL et Python : Ce sont deux des outils les plus importants pour un ingénieur en analytique, il est donc crucial de les comprendre parfaitement.
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Se familiariser avec la pile de données moderne : Cela inclut les outils d'ingestion, de transformation, de stockage et d'analyse des données.
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Développer vos compétences en communication : En tant qu'ingénieur en analytique, vous devrez être capable de communiquer efficacement avec des parties prenantes techniques et non techniques.
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Acquérir de l'expérience : Que ce soit par le biais de stages, d'expériences professionnelles ou de projets personnels, acquérir une expérience pratique des tâches d'ingénierie des données est inestimable.
FAQ
Quelle est la différence entre un analyste de données et un ingénieur en analytique ?
Un analyste de données se concentre sur l'analyse des données et la fourniture d'informations pour aider à la prise de décision. Ils utilisent généralement des outils tels que SQL et Excel, et créent souvent des rapports et des tableaux de bord. Un ingénieur en analytique, en revanche, travaille sur les aspects techniques de la gestion et de la transformation des données. Ils utilisent des outils tels que SQL, Python et dbt, et ils sont impliqués dans la sélection et la mise en œuvre des outils utilisés dans la pile de données.
Combien gagne un ingénieur en analytique ?
Selon Glassdoor, le salaire médian des ingénieurs en analytique aux États-Unis est de 111 665 dollars. Cependant, cela peut varier en fonction de facteurs tels que la localisation, la taille de l'entreprise et l'expérience individuelle.
Quelles compétences sont nécessaires pour devenir ingénieur en analytique ?
Les compétences clés pour devenir ingénieur en analytique comprennent SQL, Python, la familiarité avec la pile de données moderne et de bonnes compétences en communication. Ils doivent également comprendre les termes commerciaux et être capables de travailler efficacement avec des parties prenantes techniques et non techniques.