Data Engineer vs Data Analyst : quelles différences en 2025 ?
Comprendre les différences entre Data Engineer et Data Analyst : missions, compétences, salaires et évolutions de carrière. Guide pour choisir le métier data qui vous correspond.
Deux métiers complémentaires dans l'écosystème data
Data Engineer et Data Analyst sont souvent confondus, pourtant leurs missions sont très différentes. En résumé :
- Le Data Engineer construit les tuyaux (infrastructure, pipelines)
- Le Data Analyst utilise les données qui sortent de ces tuyaux
Chez Datakhi, nous recrutons les deux profils. Voici notre guide pour comprendre ces métiers et choisir votre voie.
Les missions au quotidien
Data Engineer : le bâtisseur
Le Data Engineer est responsable de l'infrastructure data de l'entreprise :
- Concevoir et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT)
- Construire et optimiser les 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 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 | 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)
Salaires en France (2025)
| Niveau | Data Engineer | Data Analyst |
| Junior (0-2 ans) | 38 000 - 45 000 euros | 35 000 - 43 000 euros |
| Confirmé (2-5 ans) | 50 000 - 65 000 euros | 43 000 - 55 000 euros |
| Senior (5+ ans) | 65 000 - 85 000 euros | 55 000 - 75 000 euros |
Le Data Engineer est en moyenne 15-20% mieux rémunéré que le Data Analyst en raison de la complexité technique plus élevée du poste.
À l'international
En Suisse, Allemagne ou aux États-Unis, un Data Engineer senior peut atteindre 80 000 à 120 000 euros brut par an.
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 les données de vente
- Il les transforme et les charge dans le Data Warehouse
- Le Data Analyst crée un dashboard Power BI sur ces données
- Il identifie une baisse des ventes dans une région
- Le Data Engineer optimise le pipeline pour avoir des données plus fraîches
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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