Data Engineer vs Data Analyst : quelles différences en 2026 ?
Comprendre les différences entre les métiers de Data Engineer et Data Analyst : missions, compétences, salaires et évolutions de carrière. Guide pour choisir le métier data qui vous correspond.
Deux métiers complémentaires autour de la Data
Les postes de Data Engineer et Data Analyst sont bien souvent confondus et pourtant leurs rôles sont très différents.
Si nous devions résumer leurs principales missions :
- Le Data Engineer est l'architecte qui va mettre à disposition les données
- Le Data Analyst va exploiter les données préparées par le Data Engineer
Chez Datakhi, nous recrutons les deux profils. Voici notre guide pour mieux comprendre ces métiers et choisir votre voie.
Leurs missions au quotidien
Data Engineer : l'architecte
Le Data Engineer est responsable de l'infrastructure data de l'entreprise :
- Préparer et acheminer la donnée : pipelines de données (ETL/ELT)
- Mettre à disposition la donnée : Data Warehouses et Data Lakes
- Assurer la qualité et la fiabilité des flux de données
- Gérer la performance et la scalabilité des systèmes
- Automatiser les processus d'ingestion et de transformation
Data Analyst : l'interprète
Le Data Analyst exploite et transforme les données en insights métier :
- Analyser les données pour répondre aux questions business
- Créer des tableaux de bord et rapports
- Identifier les tendances et les anomalies
- Formuler des recommandations basées sur les données
- Communiquer les résultats aux équipes métier
Les compétences techniques
Stack technique du Data Engineer
| Domaine | Technologies |
| Langages | Python, SQL, Scala, Java |
| Big Data | Spark, Hadoop, Kafka |
| Cloud | AWS, Azure, GCP |
| Orchestration | Airflow, Prefect, Dagster |
| Bases de données | SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, Redis |
| Data Warehouses | Snowflake, BigQuery, Redshift, Fabric |
| Outils | Docker, Kubernetes, Git, Terraform |
Stack technique du Data Analyst
| Domaine | Technologies |
| Langages | SQL, Python (Pandas), R |
| Visualisation | Power BI, Tableau, Looker |
| Tableur | Excel avancé, Google Sheets |
| Statistiques | Tests statistiques, régression |
| Bases de données | SQL Server, PostgreSQL (requêtes) |
Niveau de technicité
Le Data Engineer a un profil plus technique et ingénieur :
- Maîtrise de l'infrastructure Cloud et DevOps
- Programmation avancée (POO, design patterns)
- Compréhension des systèmes distribués
Le Data Analyst a un profil plus analytique et business :
- Excellente compréhension métier
- Capacité de synthèse et communication
- Sens de la visualisation et du storytelling
Formation requise
Data Engineer
- Bac+5 généralement requis
- École d'ingénieur en informatique
- Master en Data Engineering ou Computer Science
- Spécialisation Big Data ou Cloud
Data Analyst
- Bac+3 à Bac+5 selon les postes
- École de commerce avec spécialisation data
- Master en statistiques, économie, marketing
- Bootcamp data (reconversion)
Évolutions de carrière
Pour le Data Engineer
- Lead Data Engineer : management d'équipe technique
- Data Architect : conception de l'architecture globale
- Platform Engineer : spécialisation infrastructure
- Machine Learning Engineer : pont vers la data science
Pour le Data Analyst
- Senior Data Analyst : expertise domaine
- Data Scientist : évolution vers le ML
- Analytics Manager : management d'équipe
- Product Analyst : spécialisation produit
Comment choisir ?
Choisissez Data Engineer si vous aimez :
- Coder et résoudre des problèmes techniques complexes
- Construire des systèmes robustes et scalables
- Travailler avec l'infrastructure cloud
- L'automatisation et l'optimisation
Choisissez Data Analyst si vous aimez :
- Raconter des histoires avec les données
- Comprendre les enjeux business
- Créer des visualisations impactantes
- Collaborer avec les équipes métier
Peuvent-ils travailler ensemble ?
Absolument ! Dans une équipe Data performante :
- Le Data Engineer met en place le pipeline qui collecte par exemple des données de vente
- Il les stocke dans le Data Warehouse
- Le Data Analyst crée un Dashboard Power BI s'appuyant sur ces données
- Il identifie une baisse des ventes dans une région
Ces deux experts collaborent étroitement afin de garantir la qualité de la donnée restituée de bout en bout.
Chez Datakhi
Nous recrutons des Data Analysts passionnés par Power BI et l'analyse métier. Nous travaillons également avec des Data Engineers sur nos projets Microsoft Fabric.
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