La data est devenue une ressource stratégique pour les entreprises. Ventes, finance, marketing, ressources humaines, production, logistique ou relation client : les organisations disposent aujourd’hui d’une quantité considérable de données susceptibles de les aider à mieux comprendre leur activité et à prendre de meilleures décisions. Encore faut-il savoir collecter, organiser, analyser et exploiter ces données. C’est précisément le rôle des professionnels de la data. Parmi les métiers les plus connus figurent le Data Analyst, le Data Engineer et le Data Scientist.

Ces trois profils travaillent avec les données, mais leurs missions sont très différentes. Le Data Engineer construit les infrastructures qui permettent aux données de circuler et d’être exploitables. Le Data Analyst transforme les données en informations utiles à la décision. Le Data Scientist utilise quant à lui des méthodes statistiques, algorithmiques et d’intelligence artificielle pour répondre à des problématiques plus complexes et développer des modèles prédictifs.

Alors, quelle est la différence entre Data Analyst, Data Engineer et Data Scientist ? Quelles compétences faut-il développer pour exercer ces métiers ? Et de quels profils une entreprise a-t-elle réellement besoin ?

Pourquoi les métiers de la data sont-ils devenus stratégiques ?

Pendant longtemps, les entreprises ont principalement utilisé leurs données pour produire des rapports sur leurs activités passées. Aujourd’hui, les attentes sont beaucoup plus importantes. Les organisations souhaitent utiliser leurs données pour :

• suivre leurs performances ;
• comprendre les comportements de leurs clients ;
• identifier des anomalies ;
• anticiper certaines tendances ;
• optimiser leurs opérations ;
• automatiser certaines analyses ;
• alimenter des solutions d’intelligence artificielle ;
• prendre des décisions plus rapidement.

Cette évolution explique la montée en puissance des métiers de la data. Mais toutes les entreprises ne possèdent pas les mêmes besoins. Une PME souhaitant construire ses premiers tableaux de bord Power BI n’aura pas nécessairement besoin des mêmes profils qu’une banque développant des modèles de détection de fraude ou qu’un opérateur télécom gérant d’importants volumes de données. Comprendre les différences entre les métiers constitue donc une première étape.

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Le Data Analyst est probablement le professionnel de la data le plus directement connecté aux besoins opérationnels et décisionnels de l’entreprise. Sa mission consiste à transformer les données disponibles en informations compréhensibles et exploitables. Il répond généralement à des questions telles que :

• Pourquoi les ventes ont-elles diminué ce trimestre ?
• Quels produits génèrent le plus de chiffre d’affaires ?
• Quelle région affiche les meilleures performances ?
• Quels indicateurs RH doivent être surveillés ?
• Comment évoluent les coûts de l’entreprise ?
• Quels comportements observe-t-on chez les clients ?

Le Data Analyst part donc des données pour aider les équipes métier et les décideurs à comprendre une situation.

Quelles sont les principales missions du Data Analyst ?

Selon l’organisation, il peut être chargé de :

• collecter et nettoyer des données ;
• effectuer des analyses ;
• construire des indicateurs de performance ;
• créer des tableaux de bord ;
• identifier des tendances ;
• produire des rapports ;
• présenter les résultats aux décideurs ;
• formuler des recommandations.

Son travail ne s’arrête donc pas aux chiffres. Un bon Data Analyst doit également savoir raconter ce que les données signifient. C’est ici qu’intervient notamment le data storytelling : transformer une analyse complexe en message suffisamment clair pour faciliter une décision.

Quels outils doit maîtriser un Data Analyst ?

Les outils dépendent du niveau du professionnel et de son environnement, mais on retrouve fréquemment :

• Excel avancé ;
• SQL ;
• Power BI ;
• Tableau ;
• Python dans certains postes ;
• outils de visualisation et de reporting.

À ces compétences techniques s’ajoutent la compréhension du métier, la capacité d’analyse et la communication. Un tableau de bord très sophistiqué possède peu de valeur si son créateur n’est pas capable d’expliquer ce que les indicateurs signifient pour l’entreprise.

Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?

Le Data Engineer intervient davantage sur l’infrastructure et la circulation des données. Avant qu’un Data Analyst puisse analyser une information ou qu’un Data Scientist puisse entraîner un modèle, il faut que les données soient accessibles, correctement structurées et suffisamment fiables.

C’est notamment le travail du Data Engineer. Son rôle consiste à construire et maintenir les systèmes permettant de collecter, transformer, stocker et rendre disponibles les données. Imaginez une entreprise disposant de données provenant :

• d’un CRM ;
• d’un ERP ;
• de son site internet ;
• d’applications mobiles ;
• de logiciels financiers ;
• de machines industrielles ;
• de différentes bases de données.

Toutes ces informations ne sont pas nécessairement organisées de la même manière. Le Data Engineer construit les pipelines permettant de les acheminer vers les environnements où elles pourront être exploitées.

Quelles sont les principales missions du Data Engineer ?

Le Data Engineer peut notamment être chargé de :

• concevoir des pipelines de données ;
• connecter différentes sources ;
• automatiser la collecte et la transformation ;
• construire ou maintenir des data warehouses et data lakes ;
• garantir la disponibilité des données ;
• améliorer la qualité des données ;
• optimiser les performances des traitements ;
• participer à la gouvernance des données.

Il travaille généralement en amont du Data Analyst et du Data Scientist. Sans infrastructure fiable, même les meilleurs outils d’analyse ou modèles d’intelligence artificielle restent limités.

Quels outils doit maîtriser un Data Engineer ?

Les compétences techniques sont généralement plus importantes que pour un poste de Data Analyst. Selon les environnements, on peut retrouver :

• SQL ;
• Python ;
• Spark ;
• outils ETL/ELT ;
• bases de données SQL et NoSQL ;
• plateformes cloud comme Azure, AWS ou Google Cloud ;
• data warehouses ;
• technologies de traitement distribué.

Le Data Engineer doit également comprendre l’architecture des systèmes et les problématiques de sécurité, de performance et de qualité des données.

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Le Data Scientist intervient généralement lorsque l’entreprise souhaite aller au-delà de l’analyse descriptive. Il cherche à exploiter les données pour répondre à des problématiques complexes à l’aide des statistiques, du machine learning et de différentes méthodes de modélisation. Il peut travailler sur des questions comme :

• Quels clients présentent un risque élevé de départ ?
• Peut-on prévoir la demande pour les prochains mois ?
• Comment détecter automatiquement certaines fraudes ?
• Quels facteurs influencent le plus un phénomène ?
• Peut-on recommander automatiquement un produit à un client ?

Le Data Scientist cherche donc notamment à utiliser les données pour expliquer, prédire ou modéliser certains phénomènes.

Quelles sont les principales missions du Data Scientist ?

Il peut être amené à :

• explorer de grandes quantités de données ;
• identifier les variables pertinentes ;
• construire des modèles statistiques ;
• développer des modèles de machine learning ;
• entraîner et évaluer des algorithmes ;
• réaliser des expérimentations ;
• interpréter les résultats ;
• collaborer avec les équipes techniques et métier.

Le développement de l’intelligence artificielle renforce également les interactions entre Data Science, Machine Learning et IA.

Quels outils doit maîtriser un Data Scientist ?

On retrouve fréquemment :

• Python ;
• R ;
• SQL ;
• bibliothèques de machine learning ;
• outils statistiques ;
• environnements cloud ;
• notebooks et outils de développement.

Mais les outils ne constituent qu’une partie du métier. Le Data Scientist doit également posséder de solides connaissances en :

• statistiques ;
• probabilités ;
• mathématiques ;
• machine learning ;
• expérimentation ;
• analyse des données.

Data Analyst, Data Engineer et Data Scientist : tableau comparatif

Ce tableau permet de comprendre les grandes tendances, mais les frontières peuvent varier selon la taille et l’organisation des entreprises. Dans certaines structures, un même professionnel peut d’ailleurs remplir plusieurs de ces fonctions.

Un exemple concret pour comprendre les trois métiers

Prenons une entreprise de télécommunications souhaitant réduire le départ de ses clients.

Le Data Engineer

Il rassemble les données provenant de différents systèmes : facturation, consommation, réclamations, historique client et interactions avec le service client. Il construit l’infrastructure permettant de centraliser et fiabiliser ces informations.

Le Data Analyst

Il analyse ensuite les données. Il peut découvrir, par exemple, que certains segments de clients résilient davantage après plusieurs réclamations ou après une évolution particulière de leur consommation. Il crée un tableau de bord permettant aux managers de suivre ces indicateurs.

Le Data Scientist

Il peut aller plus loin en développant un modèle capable d’estimer la probabilité qu’un client quitte prochainement l’entreprise. Les équipes commerciales peuvent ensuite utiliser cette information dans le cadre d’une stratégie de fidélisation, avec les contrôles et règles appropriés. Les trois métiers travaillent donc sur la même matière première, mais à différentes étapes de la chaîne de valeur de la donnée.

Data Analyst ou Data Scientist : quelle différence ?

C’est probablement la confusion la plus fréquente. Le Data Analyst travaille principalement à partir des données existantes pour comprendre une situation et aider à la décision. Le Data Scientist utilise davantage les statistiques avancées et le machine learning pour construire des modèles et répondre à des problématiques prédictives ou complexes.

Prenons une entreprise souhaitant comprendre ses ventes. Le Data Analyst peut répondre à : « Quels produits se sont le mieux vendus au cours des six derniers mois ? ». Le Data Scientist pourrait travailler sur : « À partir de nos données historiques, quelles ventes pouvons-nous anticiper pour les prochains mois ? »

Les deux métiers sont complémentaires.

Data Analyst ou Data Engineer : quelle différence ?

La différence concerne principalement la place occupée dans la chaîne de données. Le Data Engineer prépare l’environnement dans lequel les données deviennent accessibles et exploitables. Le Data Analyst exploite ensuite ces données pour produire des analyses. Dans une organisation disposant de plusieurs systèmes complexes, le travail du Data Analyst dépend donc souvent de la qualité de l’infrastructure construite par les équipes Data Engineering.

Data Engineer ou Data Scientist : quelle différence ?

Ces deux métiers peuvent nécessiter de solides compétences techniques, mais leurs objectifs sont différents. Le Data Engineer s’intéresse principalement à l’architecture, la disponibilité et au traitement des données. Le Data Scientist s’intéresse davantage à l’exploitation statistique et algorithmique de ces données. L’un construit une partie de l’infrastructure nécessaire ; l’autre utilise les données disponibles pour développer des modèles et produire de nouvelles capacités analytiques.

Quel métier de la data choisir ?

Le choix dépend principalement de vos aptitudes et de ce que vous aimez faire.

Devenir Data Analyst si vous aimez…

• analyser des informations ;
• comprendre les performances d’une entreprise ;
• construire des tableaux de bord ;
• travailler avec Power BI ou Excel ;
• communiquer avec les équipes métier ;
• transformer les chiffres en recommandations.

Devenir Data Engineer si vous aimez…

• programmer ;
• travailler sur des infrastructures ;
• manipuler des bases de données ;
• construire des systèmes ;
• automatiser des flux ;
• résoudre des problématiques techniques complexes.

Devenir Data Scientist si vous aimez…

• les statistiques ;
• les mathématiques ;
• Python ;
• le machine learning ;
• l’expérimentation ;
• construire des modèles prédictifs.

Il ne s’agit toutefois pas de trois parcours totalement cloisonnés. Un Data Analyst peut progressivement développer ses compétences en Python et en statistiques pour évoluer vers la Data Science. Un développeur ou administrateur de bases de données peut quant à lui se spécialiser dans le Data Engineering.

Quelles compétences apprendre pour commencer dans la data ?

Pour une personne qui découvre ce domaine, il n’est pas toujours nécessaire de commencer immédiatement par le machine learning. Une progression peut être construite autour de compétences fondamentales :

1. Excel avancé pour développer les premiers réflexes d’analyse ;
2. SQL pour interroger les bases de données ;
3. Power BI pour analyser et visualiser les informations ;
4. Data visualisation et data storytelling pour communiquer les résultats ;
5. Python pour aller plus loin dans l’analyse et l’automatisation ;
6. statistiques et machine learning pour les profils souhaitant évoluer vers la Data Science ;
7. cloud et architecture de données pour ceux qui s’orientent vers le Data Engineering.

Le parcours doit surtout être adapté au métier visé.

Quel profil data une entreprise doit-elle recruter ou former ?

Toutes les entreprises n’ont pas nécessairement besoin d’un Data Scientist. C’est une erreur importante à éviter. Une organisation qui possède des données mal structurées et dispersées dans plusieurs systèmes peut avoir davantage besoin de compétences en Data Engineering. Une PME souhaitant simplement suivre ses ventes, sa rentabilité et ses principaux KPI peut commencer par développer des compétences de Data Analysis et Business Intelligence.

Une organisation disposant déjà d’une infrastructure data mature et souhaitant développer des modèles prédictifs pourra davantage avoir besoin de Data Scientists. Avant de recruter, l’entreprise doit donc commencer par identifier le problème qu’elle souhaite résoudre avec ses données.

L’intelligence artificielle va-t-elle remplacer les Data Analysts et Data Scientists ?

L’intelligence artificielle transforme déjà ces métiers. Des outils peuvent désormais :

• générer des requêtes SQL ;
• proposer des visualisations ;
• aider à écrire du code Python ;
• expliquer certaines tendances ;
• automatiser une partie de la préparation des données ;
• faciliter la création de rapports.

Cela ne signifie pas que l’expertise data disparaît. Au contraire, les professionnels doivent davantage savoir :

• poser les bonnes questions ;
• vérifier la qualité des données ;
• interpréter correctement les résultats ;
• contrôler les analyses générées ;
• comprendre le contexte métier ;
• communiquer les conclusions ;
• utiliser l’IA comme accélérateur de leur travail.

L’IA automatise certaines tâches. Elle augmente également la valeur des professionnels capables de combiner compétences data, compréhension métier, esprit critique et intelligence artificielle.

Pourquoi développer les compétences data en Afrique de l’Ouest ?

En Guinée, au Sénégal, en Côte d’Ivoire et plus largement en Afrique de l’Ouest, de nombreuses organisations accélèrent leur transformation numérique. Banques, télécommunications, entreprises minières, administrations, assurances, PME ou sociétés de services produisent chaque jour des données susceptibles d’améliorer leurs décisions. Le défi consiste désormais à disposer des compétences permettant de les exploiter.

Former des collaborateurs à Excel avancé, SQL, Power BI, Python, Data Analysis, Business Intelligence ou Data Engineering peut permettre aux entreprises de développer progressivement leurs capacités internes. L’objectif n’est pas nécessairement de constituer immédiatement une grande équipe data, mais de construire une culture de la donnée adaptée au niveau de maturité et aux priorités de l’organisation.

Afri-Learning accompagne les entreprises dans le développement des compétences data

Face à l’importance croissante de la donnée, les entreprises ont besoin de collaborateurs capables de passer de fichiers et bases de données parfois dispersés à des informations réellement utiles à la décision. Afri-Learning accompagne les entreprises, administrations, institutions et professionnels dans le développement de leurs compétences data et Business Intelligence. Présent en Guinée, au Sénégal, en Côte d’Ivoire et plus largement en Afrique de l’Ouest, Afri-Learning propose des parcours pouvant être adaptés au niveau des participants et aux besoins opérationnels des organisations.

Les formations peuvent notamment couvrir :

• Data Analysis ;
• Power BI ;
• Excel avancé ;
• SQL ;
• Python pour la data ;
• Data visualisation ;
• Business Intelligence ;
• Data storytelling ;
• Big Data ;
• Data Engineering ;
• Intelligence artificielle appliquée à la data.

Pour les entreprises, les parcours peuvent également être construits autour de cas d’usage et de problématiques proches de leur environnement métier. L’objectif est de développer des compétences directement mobilisables plutôt que de limiter la formation à la maîtrise théorique d’un outil.

Data Analyst, Data Engineer et Data Scientist appartiennent au même univers, mais répondent à trois problématiques différentes. Le Data Engineer construit et fiabilise les infrastructures permettant d’exploiter les données. Le Data Analyst analyse ces informations et les transforme en indicateurs et recommandations utiles aux décideurs. Le Data Scientist utilise des méthodes statistiques, du machine learning et de l’intelligence artificielle pour résoudre des problématiques plus complexes et développer des modèles. Pour les professionnels, comprendre ces différences permet de choisir un parcours de formation cohérent. Pour les entreprises, cette distinction est tout aussi importante : avant de recruter ou de former, il faut déterminer ce que l’organisation souhaite réellement faire avec ses données. Afri-Learning accompagne les entreprises et professionnels en Guinée, au Sénégal, en Côte d’Ivoire et dans toute l’Afrique de l’Ouest dans le développement des compétences en data, Power BI, Business Intelligence, Python, SQL et intelligence artificielle.