Rôles dans les données
Raconter une histoire avec les données est un parcours qui ne commence généralement pas par vous. Les données doivent provenir de quelque part. L’importation de ces données à un emplacement que vous pouvez utiliser nécessite des efforts susceptibles de dépasser le cadre de votre poste, en particulier dans les grandes entreprises.
Les applications et projets actuels peuvent se révéler vastes et complexes, impliquant souvent l’utilisation des compétences et connaissances de nombreuses personnes. Chacune apporte un talent et une expertise qui lui sont propres, participe aux efforts de collaboration et de coordination des tâches et des responsabilités tout au long d’un projet, de la phase conceptuelle à la production.
Récemment encore, les rôles tels que les analystes métier et les développeurs en business intelligence étaient dévolus au traitement et à la compréhension des données. Toutefois, la croissance excessive de la taille des données et des types de données possibles ont fait évoluer ces rôles vers des compétences spécialisées qui modernisent et rationalisent les processus d’engineering données et d’analytique des données.
Les sections suivantes présentent les différents rôles dans les données et leur responsabilité respective dans le cycle global de la découverte et de la compréhension des données :
Analyste métier
Analyste de données
Ingénieur de données
Ingénieur d’analyse
Scientifique des données
Analyste métier
Bien qu’il existe des similitudes entre un analyste de données et un analyste métier, la principale différence entre les deux rôles réside dans leur exploitation des données. Un analyste métier est plus proche du métier et spécialisé dans l’interprétation des données issues de la visualisation. C’est souvent la même personne qui occupe les rôles d’analyste de données et d’analyste métier.
Analyste de données
Un analyste de données permet aux entreprises d’optimiser la valeur de leurs ressources de données grâce à des outils de visualisation et de reporting tels que Microsoft Power BI. Les analystes de données sont chargés du profilage, du nettoyage et de la transformation des données. Leurs responsabilités comprennent aussi la conception et la création de modèles sémantiques évolutifs et performants, ainsi que l’activation et l’implémentation de fonctionnalités d’analyse avancée dans les états à des fins d’analyse. Un analyste de données travaille avec les parties prenantes concernées pour identifier les besoins en données et reporting appropriés, puis il est chargé de convertir les données brutes en insights utiles et pertinents.
Un analyste de données est également responsable de la gestion des ressources Power BI, y compris les états, les tableaux de bord, les espaces de travail et les modèles sémantiques sous-jacents utilisés dans les états. Il est chargé d’implémenter et de configurer des procédures de sécurité appropriées, conjointement avec les besoins des parties prenantes, afin d’assurer la protection de toutes les ressources Power BI et de leurs données.
Ingénieur de données
Les ingénieurs de données approvisionnent et configurent les technologies de plateforme de données locales et cloud. Ils gèrent et sécurisent le flux de données structurées et non structurées provenant de plusieurs sources. Les plateformes de données qu’ils utilisent peuvent inclure des bases de données relationnelles, des bases de données non relationnelles, des flux de données et des magasins de fichiers. Les ingénieurs de données s’assurent également que les services de données s’intègrent en toute sécurité et facilement sur toutes les plateformes de données.
Les principales responsabilités des ingénieurs de données incluent l’extraction, la transformation et le chargement de données provenant de plusieurs sources à l’aide de services et d’outils de données locaux et cloud. Les ingénieurs de données collaborent avec les parties prenantes métier afin d’identifier les besoins en données et d’y répondre. Ils conçoivent et implémentent des solutions.
Bien qu’il y ait parfois des similitudes entre les tâches et les responsabilités d’un ingénieur de données et celles d’un administrateur de base de données, le travail d’un ingénieur de données va bien au-delà de la gestion d’une base de données et du serveur d’hébergement, et n’inclut probablement pas la gestion globale des données opérationnelles.
Un ingénieur de données peut apporter une valeur ajoutée considérable aux projets de business intelligence et de science des données. Lorsque l’ingénieur de données rassemble toutes les données, tâche souvent appelée data wrangling, les projets avancent plus vite, car les scientifiques des données peuvent se concentrer sur leurs propres domaines de travail.
En tant qu’analyste de données, vous travaillez en étroite collaboration avec un ingénieur de données pour veiller à avoir accès aux diverses sources de données structurées et non structurées. Vous en avez besoin pour optimiser les modèles sémantiques qui proviennent généralement d’un entrepôt ou lac de données moderne.
Ingénieur d’analyse
Les ingénieurs d’analyse comblent le fossé entre l’engineering données et l’analytique des données en organisant les ressources de données dans des lacs de données ou des lakehouses, garantissant ainsi la qualité des données et permettant l’analytique en libre-service. Ils créent des modèles sémantiques dans Power BI pour préparer et servir efficacement les données. Ils peuvent également préparer d’autres magasins de données tels que des entrepôts de données ou des lakehouses.
Il existe un certain chevauchement avec le rôle d’ingénieur de données, car les deux peuvent utiliser SQL comme langage de requête dans les entrepôts de données et les deux se concentrent sur la qualité des données. Les ingénieurs de données créent souvent les pipelines et l’infrastructure de base. Les ingénieurs d’analyse sont plus proches du métier et se concentrent sur la modélisation et la mise à disposition des données à des fins de reporting et de prise de décision.
Scientifique des données
Les scientifiques des données effectuent des analyses avancées pour créer de la valeur à partir des données. Leur travail peut aller de l’analyse descriptive à l’analyse prédictive. L’analyse descriptive évalue des données au moyen d’un processus appelé analytique exploratoire des données (EDA). Dans le cadre du Machine Learning, l’analyse prédictive permet d’appliquer des techniques de modélisation qui peuvent détecter des anomalies ou des modèles. Ces analyses sont des parties importantes des modèles de prévision.
L’analyse descriptive et l’analyse prédictive ne représentent qu’un aspect partiel du travail des scientifiques des données. Certains scientifiques des données peuvent travailler dans les domaines du Deep Learning, en expérimentant de façon itérative pour résoudre un problème de données complexe à l’aide d’algorithmes personnalisés.
Il a été prouvé que l’essentiel du travail consacré à un projet de science des données repose sur le data wrangling et l’ingénierie de caractéristiques. Les scientifiques des données peuvent accélérer le processus d’expérimentation si les ingénieurs de données mener à bien le data wrangling à l’aide de leurs compétences.
Au premier abord, le travail du scientifique des données et de l’analyste de données peut sembler très différent, mais ce n’est pas le cas. Un scientifique des données examine les données pour définir les questions auxquelles répondre et imagine souvent une hypothèse ou une expérimentation, puis collabore avec l’analyste de données pour la visualisation des données et le reporting.