Différences : Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer

📊 Data Analyst : celui qui explique

🎯 Rôle et mission

Le Data Analyst aide l’entreprise à prendre des décisions basées sur des faits.

Son rôle est de transformer des données brutes en informations compréhensibles et exploitables.

Il fait le lien entre :

• Les données techniques (bases de données, outils, chiffres)
• Les équipes métier (marketing, produit, finance, direction)

Le Data Analyst répond à des questions et problématiques métier concrètes :

• Pourquoi les ventes baissent ?
• Quels sont les clients les plus rentables ?
• Quelle campagne marketing est la plus efficace ?
• Où les utilisateurs abandonnent dans le parcours ?
• Quels produits génèrent le plus de marge ?

👉 C’est le pont entre la data et le business.

🎯 Son objectif : expliquer le passé et le présent pour améliorer les décisions futures.

🛠️ Tâches et outils

Son travail s’organise en plusieurs étapes.

1. Extraire les données

Le Data Analyst extrait les données depuis différentes sources :

• Requêtes SQL
• APIs
• Données issues de CRM et outils marketing
• Data Lakes ou Data Warehouses
• Sources externes (logs, IoT, etc.)
• Etc.

2. Nettoyer et préparer

Le Data Analyst nettoie et prépare les données pour qu’elles soient utilisables :

• Correction d’erreurs
• Gestion des valeurs manquantes
• Fusion de plusieurs sources
• Etc.

Il utilise pour cela des langages et outils comme : SQL, Python (Pandas), Excel, Google Sheets, etc.

3. Analyser

Le Data Analyst analyse les données pour répondre aux questions métier :

• Identifier les tendances et évolutions
• Comparer des périodes ou segments
• Détecter des anomalies ou corrélations
• Etc.

4. Visualiser et partager

Le Data Analyst transforme les données en informations compréhensibles et produit des supports clairs pour aider aider à la prise de décision :

• 📊 Dashboards de suivi des performances : KPIs + visualisations (Power BI, Tableau, Looker)
• 📄 Rapports d’analyse sur un sujet précis
• 💡 Recommandations basées sur les données

👉 Il ne donne pas juste des chiffres, il donne du sens aux chiffres.

🤖 Data Scientist : celui qui prédit

🎯 Rôle et mission

Le Data Scientist utilise les données pour prédire, modéliser et automatiser des décisions complexes.

Son rôle est d’extraire des patterns cachés dans les données, souvent trop volumineuses ou complexes pour une simple analyse classique.

Il fait le lien entre :

• Les données techniques (bases, algorithmes, modèles mathématiques)
• Les équipes métier (marketing, produit, ops) pour anticiper des tendances ou risques

Le Data Scientist aide à résoudre des enjeux complexes et souvent stratégiques :

• Quels clients risquent de partir ? (churn)
• Quel produit recommander à quel utilisateur ?
• Cette transaction est-elle une fraude ?
• Quel sera le chiffre d’affaires dans 6 mois ?
• Etc.

👉 C’est le pont entre la data et l’intelligence artificielle.

🎯 Son objectif : anticiper le futur pour automatiser et optimiser les décisions.

🛠️ Tâches et outils

Le Data Scientist suit un workflow en plusieurs étapes.

1. Extraire les données

Le Data Scientist récupère les données brutes via :

• Requêtes SQL
• APIs
• Données issues de CRM et outils marketing
• Data Lakes ou Data Warehouses
• Sources externes (logs, IoT, etc.)
• Etc.

2. Nettoyer et préparer

Le Data Scientist doit préparer les données pour l’apprentissage machine :

• Correction d’erreurs et valeurs manquantes
• Feature engineering (création de variables pertinentes)
• Transformation, normalisation et réduction de dimension

Il utilise pour cela des langages et outils comme : SQL, Python (Pandas et NumPy), R, etc.

3. Modéliser et entraîner

C’est la phase clé : le Data Scientist va ici créer et entraîner des modèles d’apprentissage machine.

• Choix des algorithmes (régression, classification, clustering, deep learning)
• Entraînement et validation des modèles
• Optimisation des hyperparamètres
• Tests statistiques pour valider les résultats
• Librairies clés : Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch

4. Déployer et monitorer

Le Data Scientist doit ensuite déployer ses modèles dans un environnement de production et les monitorer.

• Mise en production des modèles (API, batch, temps réel)
• Surveillance de la performance et dérive des modèles
• Collaboration avec les Data Engineers pour l’intégration

5. Visualiser et partager

Le Data Scientist transforme les données techniques en informations compréhensibles orientées business. Il produit des supports clairs pour aider à décider :

• 📊 Modèles prédictifs (code, APIs, dashboards)
• 📈 Rapports d’analyse avancée avec insights sur les modèles
• 💡 Recommandations stratégiques basées sur la data science
• 🛠️ Scripts et pipelines pour automatiser l’exploitation des données

🏗️ Data Engineer : celui qui construit

🎯 Rôle et mission

Le Data Engineer construit et maintient l’infrastructure qui permet de collecter, stocker, transformer et rendre disponibles les données.

Son rôle est de s’assurer que la donnée circule correctement dans l’entreprise, depuis sa source jusqu’aux outils d’analyse et de machine learning.

Il fait le lien entre :

• Les sources de données (applications, APIs, logs, IoT, bases de prod)
• Les équipes data (Data Analysts, Data Scientists) qui vont exploiter ces données

Le Data Engineer répond à des problématiques techniques essentielles :

• Comment récupérer les données de plusieurs systèmes différents ?
• Comment traiter des millions d’événements par jour ?
• Comment stocker la data de manière fiable et scalable ?
• Comment garantir que les données sont propres et à jour ?
• Comment rendre les requêtes rapides sur de gros volumes ?

Le Data Engineer ne produit pas d’analyses, il construit l’infrastructure et les pipelines qui permettent à toute la chaîne data de fonctionner correctement.

Sans lui, pas de décisions basées sur des données propres, pas de dashboards fiables, pas de modèles de machine learning exploitables.

👉 C’est le pont entre les systèmes techniques et les équipes data.

🎯 Son objectif : rendre la donnée fiable, accessible et exploitable à grande échelle.

🛠️ Tâches et outils

Le travail du Data Engineer s’organise en plusieurs étapes.

1. Intégrer et orchestrer les sources de données

Le Data Engineer ne se contente pas de “collecter” des données. Son objectif est de rendre l’ingestion automatique, fiable et traçable.

Il met en place des systèmes capables de récupérer les données en continu depuis des sources variées :

• Connexion aux APIs et outils SaaS (connecteurs managés ou développés en Python)
• Réplication de bases de données (CDC – Change Data Capture)
• Ingestion de fichiers et de logs (JSON, CSV, Parquet…)
• Capture de flux temps réel (streaming avec Kafka, Pub/Sub…)
• Etc.

2. Construire les pipelines de données (ETL / ELT)

Le Data Engineer développe des pipelines pour transformer la donnée brute en donnée exploitable.

On distingue deux approches :

• ETL (Extract → Transform → Load) : transformation avant stockage (ancien modèle)
• ELT (Extract → Load → Transform) : transformation dans le Data Warehouse (modèle moderne)

Les étapes clés :

• Extraction & Load : déplacer la donnée de façon sécurisée vers un Data Lake ou un Data Warehouse
• Transformation : nettoyage, normalisation, jointures, logique métier (SQL, dbt, Spark…)
• Orchestration : planification des tâches et gestion des dépendances (Airflow, Dagster…)

Il utilise pour cela des langages et outils comme Python, SQL, Airflow, dbt, Spark

3. Stocker, modéliser et organiser la donnée

Le Data Engineer conçoit l’architecture de stockage et modélise la donnée pour l’analyse.

Son objectif est d’obtenir des données faciles à comprendre, avec des requêtes rapides et des structures adaptées aux besoins des Data Analysts et Data Scientists.

Il utilise pour cela des technologies de stockage :

• Data Warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift…)
• Data Lakes (S3, GCS, Azure Blob…)
• Bases orientées analytics

Mais surtout, il structure les données avec des modèles adaptés à l’analyse :

• Schémas en étoile (star schema)
• Tables de faits et dimensions
• Modèles optimisés pour la BI et le machine learning

4. Gérer la performance, la scalabilité… et les coûts

Quand les volumes explosent, le Data Engineer garantit que le système tient la charge sans faire exploser la facture cloud.

Il s’occupe notamment de :

• L’optimisation des requêtes SQL
• Le partitionnement et le clustering des tables
• Le choix des formats efficaces (Parquet > CSV, par exemple)
• Le traitement distribué (Spark, Hadoop…)
• La gestion des flux temps réel (Kafka, Pub/Sub…)
• Etc.

5. Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance

Le Data Engineer met en place tout ce qui rend la plateforme data robuste et digne de confiance :

• Tests de qualité des données
• Détection d’anomalies dans les pipelines
• Monitoring et alertes en cas d’échec de jobs
• Reprise automatique sur incident

Mais aussi la gouvernance des données :

• Gestion des évolutions de schémas
• Documentation des datasets
• Gestion des accès (IAM, RBAC)
• Suivi du lineage (savoir d’où vient une donnée et qui l’utilise)

Une manière imagée de comprendre

• Data Engineer → il construit l’autoroute 🛣️
• Data Analyst → il lit les panneaux et explique le trafic 📊
• Data Scientist → il prédit où il y aura des bouchons demain 🤖

Tableau comparatif : Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer