L’omniprésence de la data dans les entreprises qui ont opéré leur transformation digitale impose une définition précise des missions de chacun. Parmi les profils clés on trouve le Data Architect et le Data Engineer. Des fonctions voisines mais très différentes qu’il ne faut pas confondre. Explications.
Parce que la valorisation de la donnée est une discipline complexe, elle implique que vous adossiez votre stratégie sur des talents qualifiés. Des spécialistes qui sauront faire émerger une vraie culture data-driven dans vos équipes. Au sein de vos équipes data, il est bon de compter un Data Architect et un Data Engineer.
Bien qu’il existe parfois un certain chevauchement entre ces fonctions, induisant souvent des confusions, ils remplissent chacun des missions différentes.
Pour savoir sur vous devez ou non recruter un Data Architect ou un Data Engineer (ou les deux !), il est important de bien comprendre leurs périmètres d’intervention respectifs afin de faire émerger une vraie synergie au service de vos données.
Data Architect : un large éventail de compétences, un profil recherché
La principale mission qui incombe au Data Architect ou architecte de données consiste à organiser l’ensemble des données disponibles dans votre entreprise. Pour cela, il doit être en mesure non seulement d’identifier et de cartographier les données dont vous disposez et de les hiérarchiser selon leur importance, leur volume, leur criticité. Recherche, identification, cartographie, hiérarchisation, segmentation des données, le travail du Data Architect est complexe et ces profils sont particulièrement recherchés. Et pour cause ! Une fois ce travail d’inventaire des données effectué, le Data Architect est en mesure de définir un schéma directeur en vue de rationaliser l’organisation des données.
Agissant en avance de phase d’un projet Data, le Data Architect doit en faire poser les fondations de l’exploitation des données dans votre entreprise. A ce titre, il est un maillon essentiel de la longue chaîne de valeur de vos équipes data. Son travail est ensuite utilisé par les analystes de données, les data scientists et, au bout du compte, par l’ensemble de vos collaborateurs.
Quel est le rôle du Data Engineer dans l’entreprise ?
De son côté, le Data Engineer, également appelé ingénieur de données, intervient après du Data Architect dans cette vaste tâche qui consiste à créer le cadre de travail pour la recherche et la récupération de données. Comment ? Par sa capacité à comprendre et décrypter les forces et les faiblesses de vos sources de données. Véritable acteur de terrain, il est un acteur clé de l’identification de vos actifs data. Hautement qualité, le Data Engineer est un rouage essentiel de votre projet data-driven.
Si le Data Architect se positionne comme le concepteur de l’organisation de vos données, le Data Engineer en assure la gestion, le respect des bonnes pratiques dans le traitement, la modélisation ou le stockage au quotidien. Dans le cadre de ses missions l’ingénieur des données doit veiller en permanence à fluidifier l’ensemble des processus liés à l’exploitation de la data dans votre organisation.
En d’autres termes, le Data Engineer garantit la qualité et la pertinence des données, dans le respect de l’organisation définie par le Data Architect avec lequel il doit agir de concert.
Data Architect vs. Data Engineer : des fonctions similaires… mais surtout complémentaires
Si le Data Architect et le Data Engineer ont souvent suivi les mêmes formations initiales, et s’ils ont des compétences comparables sur le développement informatique et l’exploitation des données ; l’architecte de données, avec son expérience des bases de données apporte une valeur différente à votre projet Data. D’un apport plus conceptuel, le Data Architect a besoin de s’appuyer sur la vision « terrain » du Data Engineer.
Combinées, fédérées, les compétences et surtout, leurs visions respectives, permettront à votre entreprise de valoriser pleinement les données disponibles. L’architecte de données et l’ingénieur de données œuvrent en tandem pour conceptualiser, visualiser, puis créer un cadre de gestion des données d’entreprise.
En vous appuyant sur un duo de choc Data Architect / Data Engineer, vous maximisez les chances de succès de votre projet data et surtout créer les conditions d’une exploitation durable, rationnelle et surtout ROIste de vos données.
