Analytics Engineer : en quoi consiste ce nouveau métier ?

L’évolution rapide du monde des données a engendré l’émergence de nouveaux métiers. Parmi ceux-ci, l’Analytics Engineer se distingue en combinant les compétences du data analyst et du data engineer. Ce professionnel polyvalent est au cœur des opérations de data analytics et de data engineering. Il contribue de manière significative à la transformation des données en insights exploitables. Quelles sont les compétences clés de l’Analytics Engineer et les technologies clés qu’il maîtrise ?

Quelles sont les compétences clés de l’Analytics Engineer ?

Plusieurs compétences doivent faire partie des acquis d’un Anlytics Engineer.

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ETL & ELT

L’une des compétences fondamentales de l’Analytics Engineer réside dans sa maîtrise des processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) ainsi que des processus d’extraction, de chargement et de transformation (ELT). 

Ces processus sont nécessaires pour préparer et structurer les données. Ils assurent ainsi leur qualité et leur pertinence pour les analyses ultérieures. L’Analytics Engineer doit être capable de concevoir des pipelines de données efficaces pour gérer le flux de bout en bout, de la source à la destination.

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Cloud

La maîtrise des services Cloud est une compétence indispensable pour l’Analytics Engineer. Surtout dans un environnement dans lequel le stockage et le traitement des données dépassent souvent les capacités des infrastructures locales. 

Rendez-vous sur Fulljoin, un blog data analytics & engineering qui est une référence dans le domaine, pour en apprendre davantage. Des plateformes telles que AWS, Azure ou Google Cloud offrent des solutions scalables pour héberger, traiter et analyser des volumes massifs de données. 

L’Analytics Engineer doit être capable de naviguer efficacement dans ces environnements Cloud pour mettre en œuvre des solutions qui tirent pleinement parti des ressources disponibles.

La visualisation de données

Une autre compétence clé de l’Analytics Engineer réside dans sa disposition à donner vie aux données à travers la visualisation. En utilisant des outils spécialisés tels que Tableau, Power BI ou Looker, l’Analytics Engineer crée des tableaux de bord et des rapports visuels pour présenter les insights de manière accessible. 

Cette compétence va au-delà de la simple création de graphiques ; elle implique une compréhension profonde des besoins des utilisateurs finaux. Elle implique aussi la capacité à traduire des données complexes en informations facilement compréhensibles.

Quelles sont les technologies clés pour l’Analytics Engineer ?

Pour bien faire son travail, l’Analytics Engineer a besoin de :

SQL

Au cœur des compétences techniques de l’Analytics Engineer se trouve le langage SQL (Structured Query Language). La capacité à formuler des requêtes complexes, à manipuler des bases de données relationnelles et à optimiser les performances des requêtes SQL est nécessaire. L’Analytics Engineer utilise SQL pour extraire des données, les transformer selon les besoins spécifiques du projet, et les charger dans les entrepôts de données.

Outil de visualisation de data

Les outils de data visualisation jouent un rôle central dans le travail quotidien de l’Analytics Engineer. Ces outils permettent de créer des représentations visuelles des données qui facilitent la compréhension et l’interprétation des résultats. Parmi les références incontournables, citons :

  • Tableau, qui offre une grande flexibilité dans la création de visualisations interactives
  • Power BI, qui se distingue par son intégration étroite avec les applications Microsoft.