Data analyst, data ingénieurs et data scientists : quelles différences ?

Qu'est-ce qu'un data analyst ?

La responsabilité fondamentale d'un data analyst est d'aider une organisation à prendre des décisions à l'aide de data. Cela se traduit souvent par l'élaboration de modèles de data, de visualisations, de tableaux de bord et de rapports. À cette fin, les analystes doivent s'engager dans le processus suivant : collecte des data, intégration des data, analyse des data, présentation des data, exploitation des data.

Au fur et à mesure que l'organisation gagne en complexité et en taille, les analystes peuvent se spécialiser dans des domaines spécifiques et être rattachés à des unités fonctionnelles spécifiques. Parallèlement, il peut y avoir une équipe centrale de data analysts qui répondent directement aux besoins des dirigeants de l'organisation.

Qu'est-ce qu'un ingénieur data ?

Les entreprises s'orientant de plus en plus vers les data, elles doivent mettre en place une base solide et une approche systémique pour la collecte, l'analyse et la modélisation des data.

L'ingénieur en data a pour mission principale la construction et la maintenance de pipelines de données qui ingèrent des data à partir de sources externes et les déplacent vers un référentiel, tel qu'un data stack ou un datalake. Cela implique également de créer des pipelines vers les applications de production et de mettre en production les modèles d'apprentissage automatique élaborés par les data scientists. Le déplacement des datas à l'aide d'un processus d'extraction, de chargement et de transformation (ELT) commence par des datas brutes, c'est-à-dire qu'elles n'ont pas encore été traitées ou organisées. En règle générale, ce processus se présente comme suit : extraction, chargement et transformation.

Qu'est-ce qu'un data scientist ?

Les data scientists utilisent des outils d'analyse et de reporting pour identifier et extraire des informations significatives à partir de grandes quantités de datas. Contrairement aux analystes, les data scientists créent également des modèles prédictifs pour produire des prévisions basées sur des datas historiques, ainsi que des prototypes de systèmes automatisés basés sur des datas. Leur travail permet aux entreprises de tirer parti de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML).

Une data science plus avancée peut inclure des produits sophistiqués qui intègrent des agents artificiellement intelligents, des recommandations, des prises de décision automatisées, etc.

Embaucher des data analysts, des ingénieurs data et des data scientists

Le fondement d'une opération de datas robuste implique d'embaucher des analysts et de les équiper d'une modern data stack, composée d'un pipeline de données, d'un data warehouse sur le cloud, d'un outil de transformation et d'une plateforme de veille stratégique. Ces éléments permettent à votre équipe de produire des rapports réguliers, de fournir des tableaux de bord aux unités fonctionnelles et aux départements de votre organisation, de promouvoir la démocratisation des datas et d'évoluer.

Au fur et à mesure que les opérations de datas de votre organisation se développent, il sera judicieux d'engager des ingénieurs de données pour concevoir une architecture de données robuste en produisant des processus personnalisés que vous ne pouvez pas facilement acheter sur l'étagère.

Enfin, vous serez prêt à embaucher des data scientists pour explorer et prototyper des utilisations innovantes de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique sur la base des données produites et collectées par votre organisation.