Qu’est-ce que l’Analytics Engineering ?5 min read

L’Analytics Engineering est une discipline à la croissance exponentielle dans le domaine de la gestion des données. Elle consiste à appliquer des principes d’ingénierie logicielle à la transformation, l’organisation et la mise à disposition des données à des fins analytiques. Ce domaine se situe à l’intersection du data engineering et de l’analyse métier, comblant le fossé entre la collecte brute de données et leur exploitation concrète.

Dans un environnement où les données jouent un rôle crucial dans les prises de décision, l’Analytics Engineering garantit que les données sont prêtes à être consommées par les outils de Business Intelligence (BI) ou par les décideurs. Elle repose sur des outils modernes comme dbt, Snowflake, ou BigQuery, permettant une mise en place rapide et scalable.

Pourquoi l’Analytics Engineering est-il essentiel ?

L’Analytics Engineering est essentiel car il permet de transformer les données brutes issues de différentes sources en un actif analytique centralisé et facilement exploitable. Voici les raisons principales :

1. Automatisation et robustesse

• Standardisation des processus : En utilisant des frameworks comme dbt (Data Build Tool), les transformations deviennent répétables et testées, assurant une cohérence dans le traitement des données.
• Réduction des erreurs humaines : Les pipelines sont surveillés et validés en continu, minimisant les anomalies dans les modèles de données.

2. Approche centrée sur les utilisateurs finaux

• Les données préparées sont directement adaptées aux besoins des analystes et des équipes métiers.
• Cela permet d’accélérer le développement de rapports, tableaux de bord et KPI fiables.

3. Optimisation des coûts et des ressources

Les transformations cloud-native éliminent les besoins d’infrastructures on-premises complexes.

En rendant les données accessibles et pertinentes, les équipes évitent de répliquer les efforts.

Les étapes clés de l’Analytics Engineering

1. Transformation des données

L’étape de transformation est au cœur de l’Analytics Engineering :

• Les données sont nettoyées, enrichies et modélisées via des frameworks comme dbt (Data Build Tool).
• Les transformations s’effectuent directement dans des entrepôts de données comme Snowflake, BigQuery, ou Redshift.

Avantages :

• Modélisation en couches : brut → intermédiaire → analytique.
• Tests automatisés pour garantir l’exactitude et la cohérence des données.

2. Modélisation analytique

Cette phase implique la création de modèles optimisés pour répondre à des besoins métiers spécifiques. Par exemple :

• Modèles en étoile pour les analyses BI.
• Agrégations pour le suivi des KPI financiers.

3. Validation et assurance qualité

Des outils comme Great Expectations ou Monte Carlo permettent de :

• Détecter les anomalies dans les données.
• Automatiser les tests unitaires SQL (ex. : vérifier que les valeurs d’une colonne sont dans une plage attendue).

4. Mise à disposition des données

Les données transformées sont publiées dans :

• Des outils BI comme Tableau, Looker, ou Power BI.
• Des applications métiers via des APIs analytiques.

Les outils clés de l’Analytics Engineering

1. Frameworks de transformation

• dbt : Leader du secteur pour développer et automatiser les transformations SQL.
• Apache Airflow : Orchestration avancée des pipelines complexes.

2. Entrepôts de données cloud

• Snowflake : Connu pour sa scalabilité et ses performances.
• BigQuery : Optimisé pour le traitement de données massives.
• Databricks : Combine SQL et Machine Learning dans un environnement unifié.

Ces outils sont très populaires dans l’écosystème moderne des données, mais d’autres solutions peuvent être adaptées selon les besoins spécifiques des organisations, comme Redshift, Azure Synapse, ou encore des entrepôts de données plus spécialisés.

3. Outils de data observability

• Monte Carlo et Great Expectations pour le suivi de la qualité des données.
• Amundsen et Datahub pour la gestion des métadonnées.

Les avantages stratégiques pour l’entreprise

L’Analytics Engineering apporte des avantages significatifs :

1. Agilité et réactivité

• Les pipelines modulaires permettent des mises à jour rapides.
• Les données sont directement accessibles aux équipes métiers.

2. Traçabilité des transformations

• Documentation automatique des transformations via dbt.
• Gestion des dépendances pour un audit complet.

3. Optimisation des performances

• Scalabilité des entrepôts cloud.
• Réduction des temps de calcul grâce aux modèles optimisés.

Défis et bonnes pratiques

Les défis majeurs

1. Coordination entre les équipes : Alignement des définitions des KPI.
2. Coûts cloud : Surveillance des ressources pour éviter les dérives budgétaires.
3. Complexité technique : Implémentation des tests et gestion des dépendances.

Bonnes pratiques

• Implémenter des tests systématiques avec dbt.
• Investir dans des outils de surveillance pour anticiper les problèmes.
• Favoriser une communication régulière entre Data Engineers et Analystes.

Conclusion

L’Analytics Engineering est bien plus qu’une simple discipline technique ; c’est une véritable révolution dans la manière dont les entreprises transforment leurs données en valeur. En combinant les compétences du Data Engineer et du Data Analyst, ce rôle se positionne comme un pilier clé pour répondre aux défis de la donnée dans les organisations modernes.

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises recherchent activement des Analytics Engineers, un profil hybride qui incarne l’évolution naturelle des besoins en compétences dans le domaine des données. Cette tendance s’inscrit dans une dynamique similaire à celle des Machine Learning Engineers, qui fusionnent les compétences de Data Engineers et de Data Scientists. Ce rôle reflète une demande croissante d’experts capables de connecter les technologies avancées à des résultats business concrets.

FAQ : Questions fréquentes

1. Quelle est la différence entre Data Engineering et Analytics Engineering ?

Le Data Engineering s’occupe principalement de l’ingestion et du stockage des données, tandis que l’Analytics Engineering se concentre sur leur transformation et leur mise à disposition pour l’analyse.

2. Quels outils sont incontournables ?

DBT pour les transformations SQL, Snowflake ou BigQuery pour le stockage, et Monte Carlo pour la qualité des données.

3. Qui peut bénéficier de l’Analytics Engineering ?

Toute organisation souhaitant tirer parti de ses données, des startups aux grandes entreprises.