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Qu'est ce qu'un Analytics Engineer?

Un Analytic Engineer applique les principes du génie logiciel à la création de jeux de données (datasets) et de data pipelines dans le but d'accélérer le délai d'obtention d'insights (Time to Insight). Leur rôle est de combler le fossé entre un Data Engineer et un Data Analyst en utilisant des pratiques telles que l'intégration continue (CI/CD), les tests et le versioning.

Les responsabilités principales d'un Analytic Engineer incluent :

  1. Création de datasets : Concevoir, développer et maintenir des jeux de données de haute qualité en utilisant des pratiques d'ingénierie logicielle pour garantir leur fiabilité, leur précision et leur évolutivité.
  2. Développement de data pipelines : Concevoir et implémenter des pipelines de données efficaces et robustes pour l'ingestion, le traitement et la transformation des données, en veillant à ce qu'ils soient performants, scalables et faciles à maintenir.
  3. Intégration continue et déploiement continu (CI/CD) : Mettre en œuvre des processus d'intégration continue et de déploiement continu pour automatiser et accélérer le développement, les tests et le déploiement des pipelines de données.
  4. Tests et validation : Élaborer des stratégies de test pour garantir la qualité et la fiabilité des jeux de données et des pipelines, en réalisant des tests unitaires, des tests d'intégration et des tests de validation des données.
  5. Versioning : Utiliser des outils de gestion de versions pour suivre les modifications apportées aux jeux de données, aux pipelines et au code source, et faciliter la collaboration et la reproductibilité.
  6. Documentation et collaboration : Documenter les jeux de données, les pipelines et les processus de manière claire et détaillée, et collaborer avec d'autres membres de l'équipe, notamment les Data Engineers, les Data Analysts et les Data Scientists, pour assurer le succès des projets analytiques.

En résumé, les Analytic Engineers jouent un rôle essentiel dans la création et la maintenance de pipelines de données fiables et efficaces, ce qui permet aux organisations d'obtenir des insights plus rapidement et de prendre des décisions basées sur des données de haute qualité.

Fait interessant

Ce terme a été inventé par DBT Labs, DBT étant un outil permettant de faciliter la transformation des données en combinant la modularité du SQL avec les bonnes pratiques du Software Engineering.

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