Dans l’univers de la data, plusieurs métiers coexistent et peuvent parfois prêter à confusion. Parmi eux, les rôles de Data Analyst et de Data Engineer sont souvent mentionnés ensemble. Pourtant, ces deux professions répondent à des missions bien distinctes, même si elles travaillent étroitement l’une avec l’autre.
Avec l’explosion des volumes de données dans les entreprises, ces deux profils sont devenus essentiels. Selon le cabinet IDC, la quantité mondiale de données pourrait atteindre 175 zettaoctets d’ici 2025, contre 33 zettaoctets en 2018.
Dans ce contexte, les entreprises ont besoin à la fois de spécialistes capables d’organiser les données et d’experts capables de les analyser pour en tirer des décisions stratégiques.
Le Data Engineer, architecte des données
Le Data Engineer intervient généralement en amont dans la chaîne de traitement des données. Son rôle consiste à concevoir et maintenir l’infrastructure qui permet de collecter, stocker et organiser les données.
Concrètement, il construit les systèmes techniques qui permettent de gérer de grandes quantités d’informations. Cela peut inclure la mise en place de bases de données, de pipelines de données ou encore d’outils permettant de transférer les données entre différents systèmes.
Les Data Engineers utilisent souvent des technologies comme PostgreSQL, BigQuery ou DBT.
Leur objectif est simple : garantir que les données soient fiables, accessibles et correctement structurées pour les équipes qui vont ensuite les exploiter.
Selon le rapport LinkedIn Jobs on the Rise, les métiers liés à l’ingénierie des données figurent parmi les postes technologiques dont la croissance est la plus rapide ces dernières années.
Le Data Analyst, interprète des données
Une fois les données collectées et organisées par les Data Engineers, le travail du Data Analyst peut commencer.
Son rôle consiste à analyser ces données afin d’identifier des tendances, comprendre certains phénomènes et produire des indicateurs utiles pour l’entreprise.
Les Data Analysts travaillent souvent avec des outils comme Python. Pour partager leurs analyses, ils s’appuient également sur des outils de visualisation comme Tableau, Power BI ou Looker Studio.
Selon le rapport “The Data-Driven Enterprise of 2025” publié par McKinsey, les entreprises qui exploitent efficacement leurs données peuvent améliorer leur performance opérationnelle de 20 à 25 %.
Deux métiers complémentaires
Le métier de Data Analyst a fortement évolué ces dernières années. À mesure que les entreprises multiplient les sources de données et les outils d’analyse, les analystes ne se limitent plus uniquement à l’interprétation des données : ils doivent aussi comprendre comment celles-ci sont collectées, structurées et mises à disposition.
Dans ce contexte, les Data Analysts travaillent en étroite collaboration avec les Data Engineers, dont le rôle consiste à concevoir l’infrastructure permettant de collecter, stocker et organiser les données. Une fois ces données préparées, les analystes peuvent les exploiter afin de produire des indicateurs utiles à la prise de décision. Disposer de notions liées au traitement des données peut ainsi constituer un avantage pour les analystes, qui comprennent mieux l’origine des données qu’ils manipulent et peuvent collaborer plus efficacement avec les équipes techniques.
Des compétences différentes mais de plus en plus liées
Les compétences techniques attendues restent différentes : le Data Engineer se concentre principalement sur l’infrastructure et les flux de données, tandis que le Data Analyst se spécialise dans l’analyse, les statistiques et la visualisation.
Cependant, dans certaines organisations, notamment dans des équipes data de taille réduite, les analystes peuvent être amenés à intervenir sur certaines étapes de préparation ou d’organisation des données. Avoir été initié à ces notions permet alors de gagner en autonomie et de mieux comprendre l’ensemble du cycle de vie des données.
Certaines formations intègrent aujourd’hui cette dimension afin de donner une vision plus complète du métier. C’est notamment le cas de la formation Data Analyst & IA de La Capsule, qui aborde l’analyse de données, la manipulation de bases de données et la visualisation d’indicateurs, tout en introduisant certaines notions liées au traitement et à l’organisation des données.
