Vous aimez transformer des données en réponses claires, mais vous aimez aussi savoir d’où viennent les chiffres et comment ils sont calculés ? Le métier d’analytics engineer pourrait bien vous intéresser. À la croisée de l’analyse de données et de l’ingénierie, ce professionnel organise les données pour les rendre fiables, compréhensibles et prêtes à être utilisées par les équipes.

Son rôle rappelle parfois celui d’un expert Excel qui ne se contente pas de remplir un tableau : il construit une méthode réutilisable, vérifie les formules et s’assure que tout le monde travaille à partir des mêmes chiffres. Voyons ce que recouvre ce métier, quelles compétences il demande et quels outils sont utilisés au quotidien.

Qu’est-ce qu’un analytics engineer ?

L’analytics engineer, ou ingénieur analytics, transforme les données brutes d’une entreprise en jeux de données propres et structurés, adaptés à l’analyse. Il se situe entre le data engineer, qui collecte et transporte les données, et le data analyst, qui les étudie pour répondre à des questions métier.

Cette frontière n’est pas toujours parfaitement nette. Dans une petite entreprise, une même personne peut assurer plusieurs de ces missions. Mais, dans son rôle le plus courant, l’analytics engineer se concentre sur la préparation, la modélisation et la qualité des données utilisées pour produire des tableaux de bord ou des analyses.

Imaginons une boutique en ligne. Les informations sur les commandes viennent du site web, les paiements d’un prestataire, les dépenses publicitaires de différentes plateformes et les coordonnées clients d’un outil CRM. Chaque source présente ses propres formats et ses propres règles. L’analytics engineer les rassemble, les harmonise et prépare une table fiable des ventes. L’équipe marketing peut alors comparer les revenus par canal sans devoir réconcilier quatre fichiers à la main.

Le résultat de son travail est souvent moins visible qu’un tableau de bord, mais il en constitue la fondation. Une visualisation peut être très élégante ; si les données derrière elle sont incohérentes, les décisions le seront aussi.

Ses principales missions

Préparer et transformer les données

Les données qui sortent des applications métier ne sont pas toujours prêtes à l’emploi. Elles peuvent contenir des doublons, des dates dans des formats différents, des intitulés peu explicites ou des valeurs manquantes. L’analytics engineer transforme ces sources pour obtenir des tables lisibles et cohérentes.

Par exemple, une source peut enregistrer une date au format 2025-03-08, tandis qu’une autre utilise 08/03/2025. Une table peut parler de « client_id », une autre de « customer_number ». Le travail consiste à rapprocher ces informations, à définir des règles communes et à documenter les résultats.

Construire des modèles de données

Transformer des données ne signifie pas simplement les nettoyer. Il faut aussi organiser les informations afin que leur structure soit compréhensible et adaptée aux questions des équipes. L’analytics engineer peut, par exemple, créer un modèle des commandes, un autre des clients et un troisième des produits, puis définir leurs relations.

Cette organisation évite que chaque analyste recalcule de son côté le chiffre d’affaires, le nombre de clients actifs ou le taux de retour. La définition des indicateurs est centralisée : un même terme doit désigner le même calcul pour tout le monde. C’est l’équivalent d’un classeur Excel partagé dans lequel les formules importantes sont contrôlées, documentées et réutilisées plutôt que copiées dans une nouvelle feuille à chaque demande.

Vérifier la qualité des données

Un modèle bien conçu doit aussi être testé. L’analytics engineer met en place des contrôles pour repérer les valeurs impossibles, les identifiants manquants, les doublons ou les relations cassées entre tables.

Dans une table de commandes, un test peut vérifier que chaque commande possède un identifiant unique. Un autre peut s’assurer que son montant n’est pas négatif. Si un contrôle échoue, l’équipe est alertée avant que l’anomalie ne se retrouve dans un rapport destiné à la direction. Mieux vaut découvrir un problème dans un test automatisé que pendant une réunion où quelqu’un demande pourquoi les ventes du mois ont soudainement été multipliées par deux.

Documenter et faciliter le travail des équipes

Un jeu de données n’est utile que si les personnes qui l’utilisent savent ce qu’il contient. L’analytics engineer ajoute donc des descriptions, clarifie les noms des colonnes et indique comment les indicateurs sont calculés. Il échange également avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et traduire leurs questions en données exploitables.

Il ne travaille pas toujours directement sur les tableaux de bord, mais il prépare souvent le terrain pour les data analysts et les équipes opérationnelles. Il peut aussi contribuer à corriger un modèle lorsqu’un indicateur est mal interprété ou qu’une nouvelle règle métier apparaît.

Analytics engineer, data engineer et data analyst : quelles différences ?

Ces métiers collaborent étroitement, mais leur centre de gravité diffère :

  • Le data engineer construit et maintient les systèmes qui collectent, déplacent et stockent les données. Il veille notamment à ce que les flux fonctionnent et puissent évoluer.

  • L’analytics engineer transforme les données stockées, les organise en modèles fiables et vérifie leur qualité pour faciliter les analyses.

  • Le data analyst exploite ces données pour répondre à des questions, repérer des tendances et communiquer des résultats à l’aide d’analyses ou de tableaux de bord.

Dans la pratique, les responsabilités varient selon la taille de l’entreprise et la maturité de son équipe data. Une personne peut écrire des requêtes SQL tout en créant des rapports, tandis qu’une autre se spécialise dans l’architecture des modèles. Ces intitulés ne sont donc pas des frontières rigides, mais des repères utiles pour comprendre les besoins d’une équipe.

Les compétences à développer

SQL, la compétence incontournable

SQL est le langage central du métier. Il sert à interroger les bases de données, à rapprocher des tables, à filtrer des informations et à construire des transformations. Il faut être à l’aise avec les jointures, les agrégations, les sous-requêtes et les fonctions de fenêtre, ainsi qu’avec les principes de modélisation.

Pour débuter, pas besoin de mémoriser chaque commande. Il est plus important de comprendre ce que produit une requête et de savoir vérifier son résultat. Comme dans Excel, une formule peut être syntaxiquement correcte tout en répondant à la mauvaise question. Tester les étapes une par une reste une excellente habitude.

Comprendre les bases des données et du développement

Il est utile de connaître les bases de données relationnelles, les entrepôts de données et les notions de clés, de relations et de schémas. Des connaissances en Python peuvent également aider, même si SQL occupe souvent une place plus importante dans les tâches quotidiennes.

Les pratiques de développement sont aussi précieuses : versionner son code, organiser ses fichiers, relire les modifications et éviter de changer un modèle sans comprendre ses conséquences. Des outils comme Git permettent de suivre l’historique du travail et de collaborer à plusieurs sans se transmettre des fichiers nommés final_vraiment_final_v3.sql.

Raisonner en termes métier

La technique ne suffit pas. Il faut comprendre ce que les équipes cherchent à mesurer et clarifier les mots qu’elles emploient. Que signifie exactement un « client actif » ? Une vente est-elle comptabilisée au moment de la commande, du paiement ou de l’expédition ? Un chiffre d’affaires inclut-il les remboursements ?

Poser ces questions en amont évite de construire des modèles précis… mais fondés sur une interprétation erronée. La curiosité, l’écoute et la capacité à expliquer simplement des sujets techniques sont donc des qualités importantes.

Être rigoureux sans perdre de vue l’objectif

La qualité des données demande de la méthode : nommer clairement les modèles, écrire des tests, documenter les règles et examiner les cas particuliers. Mais l’objectif n’est pas de créer l’architecture la plus sophistiquée possible. Il s’agit de fournir des données fiables, compréhensibles et utiles, avec un niveau de complexité adapté aux besoins de l’entreprise.

Les outils les plus courants

La boîte à outils dépend de l’organisation, mais plusieurs solutions reviennent régulièrement :

  • SQL pour interroger et transformer les données.

  • Un entrepôt de données, comme BigQuery, Snowflake ou Redshift, pour stocker et analyser de grands volumes d’informations.

  • dbt pour organiser les transformations SQL, créer des modèles réutilisables, documenter le travail et lancer des tests.

  • Git et une plateforme de collaboration, comme GitHub ou GitLab, pour versionner le code et travailler en équipe.

  • Un outil de visualisation, comme Looker, Power BI ou Tableau, pour présenter les données préparées sous forme de rapports et de tableaux de bord.

  • Des outils d’orchestration et de supervision, qui permettent de planifier les traitements et de détecter les échecs ou les retards.

Il n’est pas nécessaire de maîtriser toutes ces solutions pour commencer. Mieux vaut comprendre les principes qui les relient : d’où viennent les données, quelles transformations elles subissent, comment leur qualité est contrôlée et qui les utilise ensuite. Les outils changent ; cette logique reste précieuse.

Comment se lancer dans le métier ?

Une première étape consiste à consolider ses bases en SQL et en modélisation. On peut ensuite s’exercer sur des données accessibles publiquement : ventes fictives, données de transport ou statistiques ouvertes. L’objectif est de bâtir un petit projet de bout en bout, pas seulement d’écrire une requête isolée.

Par exemple, partez de plusieurs fichiers de ventes, de produits et de clients. Nettoyez les informations, définissez des indicateurs comme le chiffre d’affaires ou le panier moyen, puis créez des tables organisées pour faciliter l’analyse. Ajoutez quelques tests : identifiants uniques, champs obligatoires et montants valides. Enfin, documentez vos choix et présentez un tableau de bord simple.

Ce projet permet de montrer à la fois votre savoir-faire technique et votre capacité à expliquer vos décisions. Vous pouvez aussi vous familiariser avec dbt et Git, deux outils très présents dans les environnements data modernes. Si vous venez d’Excel ou de la BI, votre expérience des tableaux, des indicateurs et des besoins utilisateurs constitue déjà un bon point de départ. Il faudra surtout apprendre à rendre vos transformations reproductibles et à travailler avec des données centralisées.

À qui ce métier peut-il convenir ?

Le métier peut plaire aux personnes qui aiment autant comprendre les chiffres que structurer les systèmes qui les produisent. Il convient à celles et ceux qui prennent plaisir à chercher l’origine d’un écart, à rendre un calcul plus fiable ou à simplifier un modèle compliqué.

Il demande aussi d’accepter une part de travail peu spectaculaire : vérifier des données, clarifier une définition, corriger une transformation ou rédiger une documentation. Mais ce travail discret évite bien des erreurs et permet aux équipes de prendre des décisions sur des bases solides. Comme dans un bon classeur Excel, la réussite ne tient pas uniquement au résultat affiché : elle dépend aussi de la logique qui le rend fiable, compréhensible et facile à faire évoluer.