Fiche Métier Analytics Engineer : rôle, outils, salaire et formation

Qu’est-ce qu’un Analytics Engineer ?

L’Analytics Engineer joue un rôle clé au sein des organisations modernes, en se positionnant comme un pont entre le Data Analyst et le Data Engineer. Ce métier hybride combine la capacité d’analyser des données propres — c’est-à-dire des données préalablement nettoyées et structurées pour éviter les incohérences — avec les meilleures pratiques du développement logiciel telles que le versioning et la testabilité du code.

En pratique, l’Analytics Engineer se charge de transformer des données brutes en modèles exploitables, qu’il intègre dans un Data Warehouse. Ces données optimisées deviennent ainsi une source fiable pour les Data Analysts, les Data Scientists et les décisionnaires, leur permettant de répondre à leurs questions stratégiques en toute autonomie. L’Analytics Engineer assure également la maintenance de cette chaîne de données pour garantir sa pérennité et sa qualité.

Qu’est-ce que l’Analytics Engineering ?

L’Analytics Engineering est une étape du Data Processing qui consiste à donner forme aux données brutes pour les rendre facilement lisibles. Pour ce faire, l’Analytics Engineer construit, teste et optimise des modèles, tout en s’assurant de l’intégrité des données initiales.

Grâce à ce travail, les utilisateurs finaux disposent de données propres et compréhensibles, qui répondent aux questions qu’ils se posent et/ou les aident à prendre les meilleures décisions.

Quelle est la différence entre Data Analytics Engineer, Data Analyst et Data Engineer ?

L’émergence du métier d’Analytics Engineer a redéfini les rôles au sein des équipes Data. Le Data Engineer se concentre aujourd’hui sur les intégrations complexes : pipelines impliquant plusieurs clouds, API intégrant du Machine Learning, ou encore systèmes nécessitant un haut niveau de personnalisation technique.

L’Analytics Engineer, quant à lui, prend en charge des intégrations plus simples et répétitives, comme la gestion d’un Data Warehouse à l’aide d’outils tels que Fivetran ou dbt. Ces outils facilitent la manipulation des données brutes pour les transformer en jeux de données fiables et bien structurés, tout en nécessitant principalement une bonne maîtrise de SQL et des bases en automatisation.

Ce rôle intermédiaire est essentiel pour optimiser la collaboration au sein des équipes. L’Analytics Engineer :

• Allège la charge des Data Engineers, leur permettant de se concentrer sur des tâches techniques à forte valeur ajoutée.
• Facilite le travail des Data Analysts, en leur fournissant des données prêtes à être explorées, sans avoir à gérer les processus de nettoyage ou de transformation.

De plus, l’Analytics Engineer joue souvent un rôle transversal en accompagnant les équipes métier et décisionnaires. Il les forme à utiliser des outils analytiques ou à écrire des requêtes SQL adaptées, rendant ainsi les utilisateurs non techniques plus autonomes dans leur exploitation des données.

Ce tableau comparatif devrait vous aider à comprendre les spécificités de ces trois rôles :

Quelles sont les missions d’un Analytics Engineer ?

Les missions quotidiennes d'un Analytics Engineer sont diverses :

• Création, gestion et optimisation des pipelines de données entre les différentes sources et systèmes.
• Collaboration avec les différentes parties prenantes (notamment les Data Analysts, les Data Engineers et les décideurs) pour mettre au point des produits qui répondent aux besoins de leurs métiers.
• Développement de modèles et produits de données (tableaux de bord, rapports de suivi…) en lien avec les KPIs définis par l’organisation.
• Amélioration des processus de traitement des données pour gagner en rapidité et en efficacité.
• Automatisation des tests de contrôle et surveillance de la qualité pour garantir l’intégrité des données traitées.
• Création et mise à jour de la documentation pour aider à l’utilisation des produits de données.
• Formation des managers et décisionnaires aux bonnes pratiques Data, en leur apprenant à formuler des requêtes SQL adaptées ou à exploiter les outils analytiques pour les rendre plus autonomes dans leurs analyses.

En optimisant la structure des données pour les rendre compréhensibles, l’Analytics Engineer facilite le travail des autres acteurs de l’organisation et anticipe même parfois des problématiques complexes.

Quelles sont les qualités et compétences requises pour devenir Analytics Engineer ?

Les qualités essentielles aux Data Analytics Engineers

Quelques soft skills sont essentiels aux aspirants Analytics Engineers :

• Leur esprit analytique doit être particulièrement développé pour qu’ils puissent résoudre des problèmes complexes et en extraire des insights pertinents.
• Leur rigueur les aide à assurer la qualité et l'exactitude des données traitées.
• Leur sens de la communication leur permet d’expliquer des concepts techniques de manière claire aux équipes non-techniques.
• Leur adaptabilité les aide à appréhender rapidement les nouvelles technologies et les éventuels changements dans leur environnement de travail.
• Leur esprit collaboratif leur permet de comprendre les besoins métiers de leurs collaborateurs pour leur fournir des solutions adaptées.

Quels sont les outils utilisés par les Analytics Engineers ?

Les Analytics Engineers doivent posséder plusieurs compétences techniques pour mener à bien leurs missions. Cela inclut la maîtrise d’outils spécifiques, et notamment :

• De langages de programmation comme SQL, un langage essentiel pour gérer les bases de données relationnelles.
• D’outils ELT/ETL comme dbt (pour Data Build Tool), dont ils se servent pour rendre les données de data warehouse exploitables.
• D’outils de data visualisation comme le logiciel Tableau, qu’ils utilisent pour créer des tableaux de bord interactifs, mais aussi des graphiques et des rapports, qui facilitent l’analyse et l’interprétation des données.
• De Git, un système de versioning qui aide à suivre et à gérer les modifications du code de transformation des données.
• De bases de données comme MySQL, BigQuery ou encore PostgreSQL.

Comment se former au métier d’Analytics Engineer ?

Certifications en analyse de données

Pour faire évoluer votre carrière, vous pouvez faire certifier vos compétences en Analytics Engineering. Voici quelques-unes des certifications les plus reconnues :

• Google Data Analytics Professional Certificate, une formation complète axée sur les fondamentaux de l’analyse, de la collecte et de la visualisation de données.
• Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, une formation certifiante axée sur la gestion et l’intégration de données avec la plateforme Azure.
• dbt Certification, une certification spécifique à l’outil dbt qui valide la maîtrise des transformations de données et de la gestion des pipelines.

Se former dans en Data Analytics 

Vous souhaitez vous former au métier d’Analytics Engineer rapidement ? Alors suivre une formation en Data Analytics lors de laquelle des professeurs qualifiés pourront alors vous transmettre leurs savoirs est probablement la meilleure option. Chez Jedha, nous vous proposons plusieurs cursus pour vous former aux méthodes d’analyse de la data :

• Notre formation Data Essentials qui permet aux débutants d’acquérir les bases en Data Science et en gestion des données en seulement 2 semaines.
• Notre formation Data Analyst Fullstack qui vous transmettra les clés pour piloter un projet Data et vous permettra de développer les compétences nécessaires au métier d’Analytics Engineer en 3 mois. À son issue, vous obtiendrez également un diplôme de niveau bac+4 reconnu par l’État.

Quel est le salaire moyen d’un Analytics Engineer ?

En France en 2024, un Data Analytics Engineer peut espérer un salaire compris entre 38 000 et 77 000 euros bruts par an. Le niveau de rémunération dépend de votre expérience dans ce métier :

• En début de carrière, le salaire varie entre 38 000 et 50 000 euros bruts par an.
• Un profil confirmé, qui a entre deux et cinq ans d’expérience, peut espérer toucher entre 50 000 et 60 000 euros bruts par an.
• Le salaire d’un Analytics Engineer expert peut lui monter jusqu’à 85 000 euros bruts par an.

Quelles sont les perspectives d’évolution pour un Data Analytics Engineer ?

Apparu récemment, le métier de Data Analytics Engineer est encore en constante évolution. Vous aurez ainsi l’occasion d’évoluer sur votre poste, ou de vous orienter vers d’autres métiers du data engineering pour par exemple devenir :

• Data Architect ; vous aurez alors la charge de la structuration et du maintien des systèmes de données de votre organisation.
• Data Engineering Manager ; vous superviserez alors une ou des équipes de data engineering.

Si vous souhaitez prendre davantage de responsabilités, après quelques années d’expérience vous pourriez également intégrer votre équipe dirigeante et devenir Chief Data Officer. 

Conclusion : comment devenir un expert dans l’analyse de données ?

Vous souhaitez faire évoluer votre carrière et développer vos compétences en analyse de données ? Jedha est là pour vous aider !

• Formez-vous gratuitement grâce à notre plateforme d’apprentissage JULIE.
• Posez toutes vos questions à nos experts lors de nos prochaines portes ouvertes en ligne
• Affinez votre projet en réservant votre rendez-vous personnalisé.

Questions fréquentes à propos du métier d’Analytics Engineer

Où trouver des offres d’emploi d’Analytics Engineer ?

Vous pourrez trouver de nombreuses offres d’emploi d’Analytics Engineer sur des plateformes spécialisées comme LinkedIn, Indeed, Welcome to the Jungle ou Hired, et aussi sur notre Discord où plusieurs entreprises publient régulièrement des offres en Data Analysis.

Qu’est-ce qu’un Cloud Engineer ?

Un Cloud Engineer s’occupe des infrastructures cloud d’une organisation. Il est ainsi responsable de la conception des systèmes de cloud computing, et s’occupe de leur mise en place et de leur gestion.

Les ingénieurs d’analyse codent-ils ?

Oui, coder fait partie intégrante du rôle d’un ingénieur d’analyse. Ils travaillent principalement en SQL, un langage essentiel pour manipuler et transformer les données stockées dans les bases relationnelles. Cependant, ils utilisent également fréquemment Python, notamment pour automatiser des processus, effectuer des tests ou manipuler des jeux de données plus complexes. Le code est donc une compétence clé pour ce métier.

Comment se reconvertir dans l’Analytics Engineering ?

Si vous souhaitez vous reconvertir pour travailler dans l’Analytics Engineering, vous devrez d’abord vous former en data analysis et maîtriser certains outils (comme dbt, le SQL ou encore Python). Pour vous insérer plus facilement sur le marché de l’emploi, il est également recommandé de passer des certifications reconnues en analyse de données.