De plus en plus d’entreprises s’appuient sur la donnée pour orienter leurs stratégies. En conséquence, les métiers liés à la data sont très prisés par les étudiants, notamment en école de commerce. Parmi les domaines les plus importants, on retrouve la Data Science, la Data Analytics et le Data Engineering. Mais quelles sont les différences entre ces trois disciplines ? Nous expliquerons ici le rôle de chacune, les compétences et outils requis ainsi que les débouchés.
Data Analytics : analyser les données pour la prise de décision
La notion de Data Analytics (souvent incarnée par le métier de data analyst) consiste à analyser des jeux de données existants afin d’en extraire des informations utiles pour la prise de décision. Le data analyst collecte les données disponibles (ventes, trafic web, enquêtes, etc.), les nettoie et les étudie pour dégager des tendances ou des indicateurs clés. L’objectif principal est de répondre à des questions telles que : Que s’est-il passé ? Pourquoi cela s’est-il passé ? En entreprise, ce professionnel présente souvent ses conclusions sous forme de tableaux de bord ou de rapports aux décideurs (par exemple, identifier quels produits se vendent le mieux par région). Il doit donc posséder un bon sens de la communication pour traduire les chiffres en enseignements compréhensibles.
En guise de cas concret, dans une entreprise e-commerce, un data analyst peut analyser les données de ventes du dernier trimestre pour comprendre quels types de produits ont eu le plus de succès, quelles campagnes marketing ont été les plus efficaces et recommander des actions pour le prochain trimestre.
Data Science : modéliser et prédire grâce aux données
La Data Science, elle, se concentre sur l’extraction de connaissances à partir des données, souvent dans le but de faire des prévisions ou de résoudre des problèmes complexes. Le ou la data scientist utilise des techniques avancées de statistiques et de machine learning pour construire des modèles prédictifs. Contrairement à l’analyste, qui se concentre sur l’analyse du passé et du présent, le data scientist cherche à prédire le futur ou à développer de nouvelles méthodes d’analyse. Celui-ci doit posséder un profil technique très poussé : maîtrise des mathématiques, de la programmation (Python, R…) et des bibliothèques de data science (par ex. TensorFlow pour le deep learning). En équipe, le data scientist collabore souvent avec les équipes métier pour comprendre la problématique à modéliser et avec les data engineers pour disposer des données nécessaires.
Par exemple, dans une banque, un data scientist peut développer un modèle de machine learning pour prévoir quels clients sont susceptibles de faire défaut sur un emprunt, afin d’aider à anticiper les risques financiers.
Data Engineering : construire l'infrastructure des données
Contrairement aux autres rôles, le data engineering se focalise sur la technique et l’infrastructure. Un data engineer est chargé de la collecte, du stockage et de la mise à disposition des données pour les autres spécialistes. En d’autres termes, il crée les tuyaux et les plateformes qui transportent la donnée (mise en place d’une base de données ou data warehouse, développement des pipelines pour transférer les données brutes vers des environnements d’exploitation etc.). Le data engineer veille à ce que les données soient propres (nettoyées des erreurs et aberrations), bien structurées et accessibles rapidement. Il travaille avec des outils et technologies spécialisés : bases de données SQL et NoSQL, frameworks Big Data (comme Hadoop, Spark), langages de programmation (Python, Java, Scala) et plateformes cloud (AWS, Azure, etc.). Ce rôle est souvent moins visible car en coulisses, mais il est essentiel : sans une infrastructure fiable créée par le data engineer, les analystes et data scientists ne peuvent pas faire correctement leur travail.
En guise d’exemple, dans une startup qui gère une application mobile, un data engineer va concevoir l’architecture qui collecte chaque interaction utilisateur (clics, achats, temps de connexion), stocke ces données dans un entrepôt de données (data warehouse) et automatise les flux pour que les data analysts et data scientists puissent y accéder en temps réel.
Comparatif global des trois métiers
Critère Data Analyst Data Scientist Data Engineer
Objectif principal Extraire des informations du passé pour éclairer les décisions présentes. Construire des modèles pour prédire l’avenir ou résoudre des problèmes complexes. Assurer la disponibilité et la qualité des données via une infrastructure robuste.
Compétences clés Statistiques de base, visualisation, SQL, compréhension métier, communication. Statistiques avancées, machine learning, programmation (Python/R), mathématiques. Programmation (Python, Java…), bases de données SQL/NoSQL, Big Data, cloud computing.
Outils typiques Excel, SQL, Tableau/Power BI, Python (pandas). Python (pandas, Scikit-learn), R, TensorFlow, Jupyter Notebook. Bases de données (MySQL, MongoDB), Hadoop/Spark, Kafka, services cloud (AWS, Azure).
Débouchés Analyste BI, Analyste marketing, Consultant en données. Data Scientist, Spécialiste IA, Analyste prédictif. Ingénieur Big Data, Architecte Data, Ingénieur Cloud/Data.
Trois rôles complémentaires pour exploiter la data
Les rôles de data analyst, data scientist et data engineer sont ceux de trois spécialistes de la donnée aux missions différenciées mais complémentaires. Ils travaillent souvent de concert : le data engineer fournit une base solide, le data analyst transforme les données brutes en informations exploitables et le data scientist utilise ces informations pour créer des prédictions et des modèles innovants. Dans le cadre d’une formation en Grande École, vous pourrez vous orienter vers l’un de ces domaines en fonction de votre profil : un esprit curieux aimant les chiffres et la stratégie appréciera l’analyse de données, un passionné de mathématiques et d’IA s’épanouira en data science, et un profil technique aimant la programmation choisira l’ingénierie des données.
De nombreuses écoles proposent aujourd’hui des Master of Science (MSc) ou Mastères Spécialisés (MS) en Data Science, Big Data ou Business Analytics, accessibles pour les étudiants de niveau Licence ou Master souhaitant se spécialiser. En comprenant bien les différences entre ces métiers, vous serez à même de choisir la voie qui correspond le mieux à vos aspirations professionnelles.
