#6 - Le nouveau job à la mode: l'Analytics Engineer

Analytics Engineer : un nouveau rôle dans le monde Data (Crédits)

👋 Hello la communauté Dataque

🙌 Bienvenue dans cette édition #6 de notre newsletter ! Que tu sois un débutant ou un expert en Data, merci de nous lire chaque semaine.

🚀 Dans cet article nous allons parler du tout nouveau métier à la mode en Data: le métier d’Analytics Engineer. Nous avons la chance de pouvoir échanger avec Alban Veaute, Data Analyst chez Alma.

👨‍💻 Alban va partager avec nous son expérience et nous expliquer qu’est-ce qu’un Analytics Engineer.

☝️ Avant de commencer, comme promis une petite note de vocabulaire pour vous aider à comprendre tous les termes :

• Analytics Engineer: Il intervient après que le Data Engineer a stocké les données. Le rôle de l'Analytics Engineer consiste à organiser ces données de manière optimale, de sorte qu'elles soient faciles à utiliser par les Data Analysts ou les Data Scientists. En d'autres termes, leur travail vise à rendre les données plus accessibles et exploitables pour les professionnels qui les utilisent pour des analyses et des études.

• Une "stack d'entreprise"¹ : L'ensemble des technologies, des logiciels, des outils et des services informatiques que l'entreprise utilise.

👋 Hello Alban,

Est-ce que tu peux nous présenter ton parcours professionnel et expliquer pourquoi tu as décidé de continuer ta carrière en Data ?

Mon chemin vers l’univers de la Data a été un peu tortueux. J’ai d’abord commencé par une formation qui me préparait au conseil en stratégie.

C’est lors d’un premier stage au sein de l’équipe stratégie de Frichti, une start-up parisienne que j’ai été amené à travailler avec le département Data. J’ai toujours été très attiré par les sujets analytiques et ça a été une vraie révélation ! Il s’agissait d’un projet de segmentation de la base clients en fonction de leurs habitudes de consommation afin de proposer une page d’accueil personnalisée à chaque visiteur. Quand j’ai vu ce que cette équipe était capable de produire des analyses impressionnantes à partir de données, je me suis dit que c’était ce que je souhaitais faire.

J’ai enchainé par un stage en tant que Business Analyst, puis par un master exclusivement dédié à la Data. C’est ainsi que j’ai rejoint Alma il y a un peu plus d’un an.

Comment as-tu connu le rôle d’Analytics Engineer ?

Dans le petit monde de la Data, j’ai l’impression qu’il y a une multitude d’intitulés de postes qui recouvrent des réalités très différentes. Pour être honnête, en rejoignant Alma, je ne connaissais pas le rôle d’Analytics Engineer.

J’ai découvert le terme en lisant cet article sur Spotify et comment ils avaient construit ce poste.

Pourquoi les entreprises recherchent aujourd’hui autant d’Analytics Engineer selon toi ?

Je pense que cette demande grandissante des entreprises pour ce type de profil est très liée à l’évolution des jobs de la Data depuis quelques années maintenant. Les entreprises sont de plus en plus gourmandes en données d’autant plus que celles-ci sont omniprésentes. On peut quasiment tout mesurer aujourd’hui.

Mais passée cette étape de la collecte, il y a un vrai sujet d’organisation et d’interprétation de la donnée. C’est là qu’intervient l’Analytics Engineer.

C’est LA personne qui est capable d’organiser la donnée, de la rendre facilement accessible tout en étant sûr qu’elle est correctement utilisée. Avec l’augmentation de la quantité de données, il est facile de commettre des erreurs d’interprétation.

Quelles sont les compétences recherchées par les entreprises chez un Analytics Engineer ?

Ce rôle est vraiment clé au sein d’une organisation où la donnée est centrale. L’Analytics Engineer doit bénéficier d’une double compétence technique et business. Il doit être en mesure d’assurer toute la partie ingénierie ainsi que de garantir la qualité de la donnée et parallèlement comprendre les besoins business pour identifier la donnée pertinente.

C’est également une personne qui doit être curieuse. En tant qu’Analytics Engineer, il est impératif d’être capable de comprendre tout le Business Model de son entreprise sur le bout des doigts. À la différence d’un Data Scientist qui peut être amené à travailler sur un pan très précis de l’activité, l’Analytics Engineer peut être amené à répondre à n’importe quelle problématique métier.

Est-ce que tu as des bonnes pratiques à partager ou des conseils à donner aux personnes qui veulent en apprendre plus sur l’Analytics engineering ?

Étant donnée la jeunesse de cette dénomination, le plus important pour moi est de lire des articles de blog sur le sujet (Medium, Towards Data Science, Blog de l'entreprise Alan et etc.) !

Il y a sans cesse des nouvelles technologies qui permettent d’accomplir davantage ou d’aller plus vite. Un aspect intéressant, c’est qu’il n’y a pas une seule bonne manière d’exercer le métier. Si tu regardes les stacks¹utilisées par les différentes entreprises, tu te rends compte rapidement que les approches sont parfois différentes.

Merci beaucoup pour votre lecture et à la semaine prochaine pour un nouvel article.

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