Le Data Analyst : traducteur des données
Le Data Analyst occupe une place essentielle dans le domaine de la Data. Il est chargé de collecter, trier, nettoyer et rendre les données interprétables afin de réaliser des analyses et des corrélations. Il va être l’interlocuteur privilégié d’un grand nombre de métiers qui cherchent à piloter et suivre leur activité grâce aux données.
Collecte et Tri des Données
Le Data Analyst est responsable de la collecte des données à partir de diverses sources, puis de les trier en fonction des besoins spécifiques du projet ou de l'analyse en cours.Nettoyage des Données
Une fois les données collectées, le Data Analyst doit les nettoyer en éliminant les incohérences, les doublons et en s'assurant de leur qualité pour garantir des analyses précises et fiables.
Interprétation et Analyse
Après avoir préparé les données, le Data Analyst les analyse pour les rendre intelligibles et les transformer en informations exploitables, fournissant ainsi des insights précieux pour la prise de décision au sein de l’organisation.
Outils du Data Analyst
Pour la partie collecte, on utilise surtout le langage SQL. Pour la partie transformation de données, le langage utilisé est Python. Pour rendre ces données intelligibles, le Data Analyst utilise les outils de reporting et de visualisation, pour permettre aux décideurs de comprendre les activités de leur entreprise.
Le Data Scientist, l’inspecteur de Données
Une fois que les données ont été traitées par le Data Analyst, c'est au tour du Data Scientist d'intervenir. Le data scientist est un expert polyvalent dont le métier est centré autour de l’intelligence artificielle. Son rôle consiste à récupérer les données traitées et non biaisées pour les transformer en une solution technique exploitable. Ses missions incluent notamment la construction de modèles prédictifs en utilisant des techniques d'apprentissage machine.
Le rôle d’un Data Scientist est donc d’optimiser la manière dont un algorithme d’intelligence artificielle va fonctionner pour répondre à un besoin métier. La compréhension du besoin métier est donc primordiale afin de mettre en place les bons algorithmes.
Utilisation de Méthodes Avancées
Le Data Scientist utilise des méthodes plus complexes que celles employées par le Data Analyst. Utilisant des méthodes statistiques et des algorithmes d'apprentissage machine, le Data Scientist crée des modèles qui peuvent prédire des tendances ou classifier des informations. Il peut mettre en place des réseaux de neurones ou des Large Language Models (LLM) pour résoudre des problématiques de données.
Évaluation des Performances du Modèle
En plus de développer des solutions techniques, le Data Scientist doit constamment mesurer les performances de son modèle. Cela lui permet de vérifier l'absence de biais dans les données et de garantir la fiabilité des résultats.
Outils du Data Scientist
Le Data Scientist utilise principalement le langage Python et va utiliser des bibliothèques dédiées à l’intelligence artificielle (Machine Learning ou Deep Learning).
Le Data Engineer, architecte de la donnée
Le Data Engineer joue un rôle crucial dans l'administration du processus de la donnée au sein de l'organisation. Il est chargé de développer, maintenir et améliorer les infrastructures nécessaires à la centralisation, au stockage et à l'accès aux données. Il s'assure de mettre en place une solution qui permet le traitement de volumes importants de données tout en garantissant leur sécurité.
Le Gardien des Clés
Le Data Engineer est le gardien des clés au niveau des bases de données, assurant la sécurité, l'intégrité et la disponibilité des données pour les utilisateurs et les applications.
Gestion et administration de la base de Données
Le Data Engineer est chargé de l'administration complète de la base de données, veillant à ce qu'elle fonctionne de manière optimale pour répondre aux besoins de l'organisation. Cela inclut la création, la maintenance et l'optimisation des bases de données pour garantir une performance maximale.
Intégration de Nouvelles Données
En tant que gestionnaire de données, le Data Engineer est responsable de l'intégration de nouvelles tables et de nouvelles bases de données au sein du système existant. Il s'assure que ces nouvelles données s'intègrent de manière cohérente et efficace, contribuant ainsi à une infrastructure de données solide.
Sécurité et Intégrité des Données
Le Data Engineer est aussi chargé de mettre en place des mesures de sécurité robustes et des protocoles de sauvegarde pour garantir la protection des données et prévenir les pertes potentielles.
Optimisation des Performances
Outre la gestion quotidienne des données, le Data Engineer s'efforce d'optimiser en permanence les performances du système de base de données, en identifiant et en corrigeant les goulots d'étranglement potentiels pour garantir une accessibilité et une fiabilité maximales des données.
Collaboration avec les Autres Experts en Données
En tant que gestionnaire de données, le Data Engineer collabore étroitement avec les Data Analysts et les Data Scientists pour s'assurer que les données sont disponibles, accessibles et prêtes à être utilisées pour des analyses et des solutions techniques avancées.
Les Rôles Complémentaires de la Data
Le Data Analyst, le Data Scientist et le Data Engineer, travaillent en étroite collaboration pour assurer la gestion, l'analyse et l'exploitation efficaces des données au sein d'une organisation.
Chacun de ces experts apporte des compétences uniques et complémentaires au cycle de vie de la Data, contribuant ainsi à la création de valeur à partir des données.
Si le Data Analyst a pour mission d’interpréter et d'analyser les données, le Data Scientist se chargera ensuite de construire des modèles prédictifs pour faire des prévisions. Le Data Engineer, quant à lui, facilite l’accès à la donnée en donnant tous les outils nécessaires aux Data Analysts et Data Scientists pour bien exploiter leurs ressources.
Tous ces métiers ont en commun de collecter, nettoyer et transformer les données pour atteindre leurs objectifs.
