Data Science, Big Data Engineering et Data Analytics, quelles différences ?

Au sein même de la grande famille des métiers de la data, plusieurs expertises existent. On en retrouve trois principales : la Data Science, le Big Data Engineering et la Data Analytics. Bien que chacun de ces champs d’application soient différents, ils ont tous un même objectif final : collecter, exploiter et analyser la donnée pour la mettre au service d’une entité. Ces différentes sciences au service de la donnée recouvrent des métiers très précis.

Les différents métiers dans le monde de la data

Il faut néanmoins bien les différencier pour mieux comprendre l’écosystème du big data. En haut de la pyramide, il y a tout d’abord le Data Analyst, un poste clé dans le domaine du Big Data. Comme son nom l’indique, il est chargé d’analyser les données. Grâce à son analyse des données brutes, il permet à son équipe de dégager des grandes tendances et des informations utiles pour appuyer une stratégie, un lancement de produit ou simplement pour prendre un avantage compétitif.

Des formations existent pour se former aux métiers de la data. Data ScienceTech Institute permet notamment d’acquérir les compétences nécessaires pour devenir Data Scientist, Data Engineer ou Data Analyst. Contrairement au Data Analyst, le Data Engineer a pour mission de construire les structures de données et les architectures technologiques utiles à l’acquisition, l’analyse et l’implémentation des données. Il fait le lien entre le Data Analyst et le Data Scientist.

Justement, le Data Scientist est un véritable spécialiste des mathématiques appliquées. Il doit avoir des connaissances solides et approfondies dans les aspects scientifiques et techniques de l’intelligence artificielle. Le Data Scientist construit des modèles d’intelligence artificielle grâce au machine learning. Pour faire simple, il est chargé de convertir les données brutes en idées précises. Il fait parler les données pour les mettre au service de son entreprise. Un Data Scientist efficace maîtrise les langages de programmation comme Python ou R.

Comment ces experts interagissent-ils ensemble et avec le reste de l’entreprise ?

Tous les membres de l’équipe data vont évidemment travailler main dans la main pour atteindre leurs objectifs. Ensemble, ils doivent échanger, communiquer et construire des modèles adaptés à la problématique de leur entreprise ou de leur client. Comme souvent, quel que soit le métier, une bonne collaboration permet de faire la force d’une équipe.

Dans le cadre de leurs missions, les différents experts de la data seront amenés à travailler avec toutes les parties prenantes de l’entreprise. Autant les développeurs, qui vont réfléchir à la modélisation de la data pour qu’elle soit facilement interprétable après. Les équipes marketing, qui vont exploiter les données récoltées pour leurs actions de retargeting ou de remarketing. Ils pourront également travailler avec des membres de l’équipe finance, les sales, ou encore la direction pour appuyer des décisions stratégiques.