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Les data engineers sont des spécialistes de la résolution de problèmes, curieux et compétents, qui aiment à la fois les données et la construction de choses utiles pour les autres.  D’une manière ou d’une autre, les data engineers, ainsi que les data scientists et les business analysts, font partie de l’équipe qui transforme les données brutes de manière à donner à leur entreprise un avantage concurrentiel.

Dans cet article, j’aborderai la différence entre un data engineer et un data scientist, ce qui les unit et comment leurs rôles se complètent.

Data Engineer/ Data Scientist : les différences 

Il existe une différence importante entre les data engineers et les data scientists en ce qui concerne les compétences et les responsabilités. La principale différence est celle de l’orientation.  Les data engineers se concentrent sur la construction d’infrastructures et d’architectures pour la génération de données.  En revanche, les data scientists se concentrent sur les mathématiques avancées et l’analyse statistique de ces données générées.  

 Les data scientists sont engagés dans une interaction constante avec l’infrastructure de données construite et maintenue par les ingénieurs de données, mais ils ne sont pas responsables de la construction et de la maintenance de cette infrastructure. Ils sont plutôt des clients internes, chargés de mener des études de marché et d’opérations commerciales de haut niveau afin d’identifier les tendances et les relations, ce qui les oblige à utiliser une variété de technologies et de méthodes sophistiquées pour interagir avec les données et agir sur elles.

En revanche, les data engineers assistent les data scientists et les analystes, en fournissant l’infrastructure et les outils qui peuvent être utilisés pour fournir des solutions de bout en bout aux problèmes de l’entreprise.  Les data engineers construisent une infrastructure évolutive et performante pour fournir des informations commerciales claires à partir de sources de données brutes ; ils mettent en œuvre des projets analytiques complexes en se concentrant sur la collecte, la gestion, l’analyse et la visualisation des données ; et ils développent des solutions analytiques par lots et en temps réel.

 En clair, les data scientists dépendent des data engineers. Alors que les data scientists ont tendance à travailler dans des outils d’analyse avancés tels que R, SPSS, Hadoop, et la modélisation statistique avancée, les data engineers se concentrent sur les produits qui supportent ces outils. Par exemple, l’arsenal d’un data engineer peut comprendre SQL, MySQL, NoSQL, Cassandra et d’autres services d’organisation des données.

Comme indiqué au début de cet article, les data engineers sont les artisans de la chaîne de production de valeur des données.  Et, comme pour toute infrastructure, si les artisans ne sont pas souvent sous les feux de la rampe, sans eux, personne ne peut travailler.

 

Les data engineers et les data scientists se complètent

Tirer parti du Big Data n’est plus «agréable à avoir», c’est «indispensable».   Les deux compétences, celle d’un data engineer et celle d’un data scientist, sont essentielles au bon fonctionnement de l’équipe chargée des données. Il est très improbable que vous puissiez trouver une «licorne», c’est-à-dire une personne qui soit à la fois un data engineer compétent et un data scientist expert. Vous devrez donc constituer une équipe où chaque membre complète les compétences de l’autre. Et il est essentiel qu’ils travaillent bien ensemble.

Pour ce faire, il est important de reconnaître les rôles différents et complémentaires que les data engineers et les data scientists jouent dans les efforts de big data de votre entreprise.  Il est difficile de surestimer l’importance de la communication entre un data engineer et un data scientist, mais aussi l’importance de s’assurer que les rôles et les équipes de data engineering et de data scientist sont bien envisagés et dotés de ressources.  En effet, les données doivent être optimisées en fonction du cas d’utilisation du data scientist.

Si vous ne vous y préparez pas suffisamment dès le début, les efforts de votre entreprise en matière de big data peuvent être réduits à néant.  Une situation à éviter est celle dans laquelle les scientifiques des données sont embarqués sans qu’un flux de données ait été correctement établi.  Ils se retrouvent alors dans une position inconfortable – et coûteuse – où ils sont obligés de se plonger dans l’ingénierie des données, ou restent inactifs.  Aucune de ces options n’est une bonne utilisation de leurs capacités ou des ressources de votre entreprise. 

Dans le secteur du gaming, deux métiers qui semblent similaires s’unissent aussi pour constituer une équipe presque parfaite : L’UX designer et le Game designer. Je vous invite donc à cliquer sur ici pour en savoir plus !