Cet article vise à clarifier les distinctions entre les rôles de Data worker, Data analyst et Data engineer au sein d’une organisation. L’objectif est de fournir une compréhension claire des responsabilités, des compétences et des niveaux d’expertise associés à chaque fonction, ainsi que de souligner l’importance de chaque rôle dans une stratégie data globale.
Qu’est-ce qu’un « data worker » et quelles sont ses responsabilités principales ?
Un « data worker » est une personne qui utilise quotidiennement des feuilles de calcul et extrait des données de systèmes pour créer des rapports et des présentations à destination de ses collègues.
Bien que ce ne soit rarement son titre de poste officiel, il contribue de manière significative à la gestion de l’information.
Ses responsabilités incluent l’application de fonctions (y compris logiques et agrégées) aux données, la recherche des informations nécessaires dans les systèmes de données de l’entreprise, et l’utilisation d’outils comme Power Query dans Excel, les tableaux croisés dynamiques et les visualisations simples.
Un « data worker » efficace possède également des compétences en documentation et en communication pour présenter clairement ses analyses. Il est considéré comme une ressource précieuse pour les initiatives d’amélioration des données au sein de l’entreprise.
Comment distinguer un « data analyst » d’un « data worker » ?
Un « data analyst » possède une compréhension plus approfondie des systèmes de données et de la conception des bases de données qu’un « data worker ».
Il a généralement un accès plus large aux tables et visualisations de ces bases de données et maîtrise les requêtes SQL pour accéder aux données. Contrairement au « data worker », l' »data analyst » comprend et travaille dans le cadre du plan de gouvernance des données de l’entreprise.
Il est capable de nettoyer et de transformer les données pour répondre aux besoins spécifiques des projets, de créer des fonctions plus complexes et d’utiliser des statistiques descriptives.
De plus, il sait comment connecter ses données pour automatiser la mise à jour de ses rapports et visualisations.
L’écoute active, la capacité à raconter une histoire avec les données et l’esprit critique sont des compétences clés pour un « data analyst ».
Quel est le rôle d’un « data engineer » et en quoi diffère-t-il de celui d’un « data analyst » ?
Le rôle principal d’un « data engineer » est de créer et de préparer les ensembles de données pour qu’ils soient exploitables par d’autres, notamment les « data analysts » et les « data scientists ».
Alors qu’un « data analyst » affine et analyse des ensembles de données existants, le « data engineer » est responsable de leur conception et de leur construction. Il a une compréhension approfondie des données structurées et non structurées et sait comment les convertir en jeux de données utilisables.
Le « data engineer » maîtrise les méthodes de conception des bases de données relationnelles et comprend les processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) ou ELT (Extraction, Chargement, Transformation) pour transférer les données entre les systèmes, comme d’un système de production vers un entrepôt de données.
Il a souvent un accès plus large aux données et comprend les enjeux de sécurité et de confidentialité dans le cadre de la gouvernance des données.
Bien qu’il partage certaines compétences de base avec le « data analyst », son expertise se situe davantage au niveau de l’infrastructure et de la préparation des données.
Qu’est-ce qui caractérise un « data scientist » et comment se positionne-t-il par rapport aux autres rôles ?
Un « data scientist » possède en principe les compétences d’un « data analyst » et d’un « data engineer », ayant souvent exercé ces rôles.
Cependant, il se distingue par des compétences plus avancées en codage, en mathématiques et en statistiques.
Le « data scientist » est essentiel dans la conception d’outils qui fournissent des informations prédictives et prescriptives aux organisations, notamment par le développement de modèles de machine learning et l’interprétation de grands ensembles de données.
Il joue un rôle stratégique dans la gouvernance des données et peut être à la tête d’équipes data.
La différence principale réside dans la profondeur de ses connaissances en programmation (souvent en Python), en statistiques avancées et en modélisation.
Pour de nombreuses organisations, l’efficacité d’un « data scientist » dépend de la présence et du bon fonctionnement des rôles de « data worker », « data analyst » et « data engineer », qui fournissent les données brutes et préparées nécessaires à son travail.
Quelles sont les compétences clés pour progresser du rôle de « data worker » vers celui de « data analyst » ?
Pour progresser de « data worker » à « data analyst », il est crucial de développer une compréhension plus poussée des systèmes de données et de la conception des bases de données.
L’acquisition de compétences de base en requêtes SQL est indispensable pour accéder et manipuler les données directement.
Il est également important d’approfondir sa compréhension du plan de gouvernance des données et d’apprendre à nettoyer et transformer les données de manière plus avancée.
La maîtrise des jointures dans les bases de données et l’utilisation de statistiques descriptives sont également essentielles.
Sur le plan des compétences personnelles, l’amélioration de l’écoute active, de la capacité à communiquer des informations à travers les données (« storytelling ») et de l’esprit critique sont bénéfiques.
Enfin, se perfectionner dans des outils d’analyse et de visualisation de données au-delà d’Excel est un atout majeur.
Quelles voies un « data analyst » peut-il emprunter pour évoluer vers un rôle de « data engineer » ?
Un « data analyst » souhaitant évoluer vers un rôle de « data engineer » devra approfondir sa compréhension de l’infrastructure des données, notamment les données structurées et non structurées et les méthodes pour les convertir en jeux de données exploitables.
La connaissance des méthodes de conception des systèmes de bases de données relationnelles et la compréhension des processus ETL/ELT sont fondamentales.
Il est également important de développer des compétences en programmation, de se familiariser avec les outils et les technologies utilisés pour la construction et la maintenance des pipelines de données, et de comprendre les enjeux de sécurité et de confidentialité des données à un niveau plus systémique.
Les compétences de communication, d’efficacité lors des présentations, d’esprit critique et d’écoute active restent importantes dans ce rôle.
Est-il nécessaire pour toutes les organisations d’avoir un « data scientist » ?
Non, il n’est pas nécessaire pour toutes les organisations d’avoir un « data scientist ».
La pertinence de ce rôle dépend des objectifs et de la maturité de l’entreprise en matière de données. Souvent, les organisations commencent par avoir des « data workers » et des « data analysts » pour gérer leurs besoins d’information et d’analyse courants.
Si l’entreprise a besoin de développer des modèles prédictifs, d’appliquer des techniques de machine learning ou d’interpréter de très grands ensembles de données pour obtenir des insights avancés, alors l’embauche d’un « data scientist » devient pertinente.
Cependant, il est crucial de noter que sans les autres rôles (data workers, data analysts, data engineers) pour fournir des données de qualité et préparées, un « data scientist » risque de devoir consacrer une grande partie de son temps à des tâches qui ne relèvent pas directement de la data science, réduisant ainsi son efficacité.
La mise en place d’une équipe pluridisciplinaire couvrant tous ces rôles est souvent plus bénéfique pour exploiter pleinement le potentiel des données.
Quelles sont les compétences transversales importantes pour tous les rôles liés à la data ?
Bien que chaque rôle ait des compétences techniques spécifiques, plusieurs compétences transversales sont cruciales pour réussir dans n’importe quel domaine lié à la data.
La communication efficace est essentielle pour comprendre les besoins des parties prenantes et pour présenter clairement les résultats des analyses ou les solutions techniques.
L’esprit critique permet d’évaluer la qualité des données, de poser les bonnes questions et d’interpréter correctement les résultats.
L’écoute active est importante pour comprendre les problèmes et les besoins des utilisateurs de données. La capacité à raconter une histoire avec les données (« data storytelling ») est fondamentale pour rendre les informations complexes accessibles et engageantes.
Enfin, une certaine rigueur et un souci du détail sont nécessaires pour garantir la fiabilité et l’exactitude du travail effectué sur les données.
Conclusion
Il existe un spectre de rôles liés à la donnée au sein des organisations, allant du « Data worker » essentiel et souvent non reconnu, aux experts plus spécialisés comme le Data analyst, le Data engineer et le Data scientist. Chaque rôle possède des compétences spécifiques et contribue de manière unique à la création de valeur à partir des données.
Il est importance de reconnaître et de valoriser chaque fonction, ainsi que de comprendre les complémentarités nécessaires pour une stratégie data efficace et mettre en évidence les trajectoires d’évolution possibles entre ces différents rôles.