… et de tous ceux qui pourraient être conduits à travailler avec les métiers de la data.

En tant que DSI, j’ai souvent l’occasion d’échanger avec des dirigeants sur les besoins en compétences data de leur entreprise. Une question revient fréquemment : « Quelle est la différence entre un Data Engineer, un Data Analyst et un Data Scientist ? » Cette confusion est compréhensible tant ces métiers peuvent sembler similaires de l’extérieur. Dans cet article, je vous propose d’y voir plus clair.

Comprendre la chaîne de valeur de la data

Pour bien comprendre ces différents rôles, imaginons la data comme une matière première qu’il faut extraire, raffiner, puis transformer en produits finis. Dans cette analogie :

• Le Data Engineer est l’exploitant minier qui extrait et achemine la matière première
• Le Data Analyst est le chimiste qui analyse la composition de cette matière
• Le Data Scientist est l’ingénieur qui crée de nouveaux produits à partir de cette matière

Le Data Engineer : l’architecte des données

Imaginez que vous construisez une maison. Avant de pouvoir y vivre confortablement, il faut des fondations solides, l’électricité, la plomberie… Le Data Engineer joue ce rôle fondamental pour vos données.

Ses responsabilités principales :

• Mettre en place les « tuyaux » qui collectent les données de différentes sources
• S’assurer que les données sont propres, fiables et facilement accessibles
• Construire et maintenir les infrastructures de stockage et de traitement

Pour reprendre notre analogie de la maison, si vos analystes et scientifiques des données ne trouvent pas les données dont ils ont besoin, ou si ces données sont de mauvaise qualité, c’est comme avoir une belle maison mais sans eau courante ni électricité.

Le Data Analyst : l’expert qui donne du sens aux données

Le Data Analyst est comme un détective qui enquête dans vos données pour répondre à des questions business concrètes : « Pourquoi nos ventes ont-elles baissé le mois dernier ? », « Quels sont nos produits les plus rentables ? », « Dans quelles régions devons-nous concentrer nos efforts ? »

Son rôle au quotidien :

• Analyser les données pour identifier des tendances et des opportunités
• Créer des tableaux de bord pour suivre les KPIs importants
• Produire des rapports et des recommandations actionnables

L’analyst est souvent le premier profil data qu’une entreprise recrute, car il apporte une valeur immédiate en transformant les données en insights business concrets.

Le Data Scientist : l’expert des modèles prédictifs

Si le Data Analyst regarde le passé et le présent, le Data Scientist se projette dans le futur. Son rôle est de créer des modèles mathématiques pour prédire des comportements ou automatiser des décisions.

Ses missions types :

• Prédire le risque de churn des clients
• Optimiser les prix en temps réel
• Détecter les fraudes
• Recommander des produits personnalisés

Le Data Scientist combine des compétences en statistiques, en programmation et en business pour créer des solutions qui s’appuient sur l’intelligence artificielle et le machine learning.

Les rôles complémentaires

Le Chief Data Officer (CDO)

C’est le stratège qui définit la vision data de l’entreprise. Il s’assure que les initiatives data sont alignées avec les objectifs business et gère les aspects de gouvernance et de conformité.

Le Data Product Manager

Il fait le pont entre les équipes techniques et les besoins business. Il définit les priorités, s’assure que les projets data créent de la valeur, et gère leur déploiement auprès des utilisateurs.

Le Data Architect

Il conçoit la vision technique globale : comment les différents systèmes doivent interagir, quels standards utiliser, comment assurer la scalabilité des solutions.

La réalité du terrain : des frontières floues

Si cette présentation semble bien ordonnée, la réalité est souvent plus nuancée :

Dans les petites structures

Une même personne peut porter plusieurs casquettes. Il n’est pas rare de voir un « Data Scientist » qui fait aussi de l’ingénierie de données et de l’analyse, ou un « Data Analyst » qui développe également des modèles prédictifs simples.

Dans les grandes organisations

Les rôles peuvent être très spécialisés, avec par exemple des Data Engineers focalisés uniquement sur un type spécifique de données ou de technologies.

Conseils pratiques pour constituer votre équipe data

Par où commencer ?

1. Commencez par un Data Analyst si vous avez besoin de mieux comprendre vos données existantes
2. Recrutez un Data Engineer si vous avez des problèmes de qualité ou d’accès aux données
3. Ajoutez un Data Scientist quand vous êtes prêt à passer aux use cases prédictifs

Points d’attention

• La maturité data de votre organisation doit guider vos choix
• Les compétences techniques ne sont pas tout : cherchez des profils qui comprennent vos enjeux business
• Privilégiez la polyvalence dans les petites équipes
• Investissez dans les outils et l’infrastructure nécessaires

Conclusion

Les métiers de la data forment un écosystème où chaque rôle apporte sa valeur spécifique. Si les frontières entre ces rôles peuvent être floues dans la pratique, comprendre leurs différences aide à mieux structurer ses équipes et ses projets data.

L’essentiel est de ne pas se focaliser sur les titres mais sur les besoins réels de votre organisation. Un petit nombre de profils polyvalents peut être plus efficace qu’une grande équipe de spécialistes, selon votre contexte.