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Structure d’une équipe Data : comment les différents rôles collaborent pour réussir

Vous êtes curieux de savoir comment les différents rôles des équipes Data collaborent pour exploiter au mieux les données et favoriser la réussite de leur entreprise ? Lisez la suite pour tout savoir sur la structure des équipes Data.
Sommaire

Avec l’augmentation du volume et de la complexité des données, les équipes Data ne sont plus uniquement réservées aux grandes entreprises. En effet, le besoin de prendre des décisions basées sur les données, mais aussi les exigences réglementaires et la recherche d’un avantage concurrentiel poussent les organisations à faire grossir leurs équipes Data ces dernières années.

Une équipe Data agit généralement en tant que fonction de soutien au sein des organisations. Son objectif principal est d’exploiter au maximum les données disponibles en en tirant des informations permettant de guider les processus de prise de décision, optimiser les opérations et soutenir la réalisation des objectifs commerciaux.

Dans le paysage actuel, la qualité de vos décisions dépend de la qualité de vos données. Pour y parvenir, l’équipe Data s’appuie sur les efforts collaboratifs de différents rôles, chacun ayant ses compétences et responsabilités spécifiques. Dans cet article, nous explorerons les structures des équipes Data et la manière dont ces rôles travaillent ensemble pour atteindre leurs objectifs.

Les rôles clés au sein d’une équipe Data

Data Engineer

Les Data Engineers sont responsables de la conception, de la construction et de la maintenance de l’infrastructure nécessaire pour stocker, traiter et analyser de grands volumes de données. Ils possèdent une solide base en langages de programmation, en écosystèmes de bases de données et en environnements cloud. Ils collaborent avec les Data Analysts et les Data Scientists pour s’assurer que les données nécessaires sont disponibles et correctement formatées. Ils utilisent divers outils et technologies, tels que :

  • Un langage de programmation tel que Python ou R
  • Une plateforme cloud telle qu’Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure
  • Des outils d’ingestion de données tels qu’Apache Kafka, Amazon Kinesis, Amazon Lambdas, Google Cloud Dataflow, Airbyte, Fivetran
  • Des outils de traitement de données massives tels qu’Apache Hadoop, Apache Spark
  • Des outils de stockage de données et/ou de datalake tels que Databricks, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Amazon S3, Google Cloud Storage
  • Un outil d’orchestration de données tel qu’Apache Airflow, Dagster, Prefect
  • SQL pour interroger les données Les ingénieurs Data jouent un rôle essentiel dans le succès de l’équipe Data en garantissant l’accessibilité, l’intégrité et la fiabilité des données.

 

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Data Analysts

Les Data Analysts sont responsables de l’exploration et de l’interprétation des données pour découvrir des tendances et extraire des insights utiles aux autres équipes. Ils se doivent d’avoir la double casquette à la fois « Business » et « technique » (analyse statistique et visualisation des données). Ils travaillent en étroite collaboration avec les Data Engineers pour spécifier les données dont ils ont besoin, ainsi qu’avec les équipes Produit et Finance pour communiquer leurs insights. Les outils et technologies clés utilisés par les Data Analysts incluent :

  • Des outils d’analyse statistique tels que R ou Python (avec des bibliothèques telles que NumPy, Pandas et SciPy)
  • Un outil de visualisation des données tel que Tableau, Power BI, QlikView, Looker ou Metabase
  • SQL pour interroger les données

Les Data Analysts jouent un rôle crucial dans le succès de l’équipe Data en fournissant des recommandations exploitables à partir de l’analyse des données mises à disposition par le Data Engineer. Leur expertise garantit que les décideurs disposent d’informations précises et fiables pour orienter leurs stratégies. Dans l’ensemble, le fait d’être à la fois orienté vers l’aspect commercial et l’aspect technique permet aux Data Analysts de communiquer efficacement avec les Data Engineers et les différentes parties prenantes de l’entreprise. Ils peuvent comprendre et articuler les besoins business, collaborer sur les mises en œuvre techniques et utiliser les outils et technologies appropriés pour fournir une analyse et des insights basés sur les données impactantes.

 

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Data Scientists

Alors que les Data Analysts fournissent des insights sur les données actuelles et passées, les Data Scientists utilisent des techniques d’analyse plus avancées et des algorithmes d’apprentissage automatique pour faire des prédictions sur l’avenir. Ils possèdent à la fois de solides compétences mathématiques et informatiques ainsi que la capacité de développer des modèles et des algorithmes prédictifs. Les outils et technologies clés utilisés par les scientifiques Data incluent :

  • Un langage de programmation tel que Python (avec des bibliothèques telles que NumPy, Pandas et SciPy) ou R
  • Des bibliothèques d’apprentissage automatique telles que scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch
  • SQL pour interroger les données Les scientifiques Data contribuent au succès de l’équipe Data en appliquant leur expertise pour anticiper les comportements des utilisateurs et résoudre des problèmes complexes. De plus, leurs compétences vont au-delà de l’analyse interne. Ils peuvent également avoir un impact direct sur le produit en développant de nouvelles fonctionnalités qui répondent aux besoins des clients et créent éventuellement un avantage concurrentiel sur le marché.

 

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Comprendre la structure des équipes Data

Il existe différentes structures d’équipes Data, chacune ayant ses propres caractéristiques et avantages. Les trois types courants de structures d’équipes Data sont la structure centralisée, décentralisée et hybride.

Structure centralisée :

Dans une structure centralisée, toutes les fonctions et responsabilités liées aux données sont regroupées au sein d’une seule équipe ou d’un seul département. Cette approche favorise la standardisation et la cohérence dans toute l’organisation. En centralisant l’expertise en matière de données, les entreprises peuvent établir une gouvernance unifiée des données, rationaliser les processus et garantir une approche cohérente de la gestion des données.

Structure décentralisée :

Dans une structure décentralisée, les fonctions liées aux données sont réparties entre plusieurs équipes ou départements au sein de l’organisation. Cela permet d’aligner directement l’expertise en données sur des unités ou des fonctions commerciales spécifiques, facilitant ainsi un support plus ciblé et spécialisé en matière de données. La décentralisation permet aux équipes de disposer d’une plus grande autonomie dans la gestion et l’analyse des données dans leurs domaines respectifs, ce qui se traduit par des insights plus rapides et plus ciblés.

Structure hybride :

La structure hybride combine des éléments des approches centralisée et décentralisée. Elle implique une équipe centrale centralisée qui établit des normes, garantit la qualité des données et fournit des orientations sur les initiatives liées aux données. Parallèlement, des professionnels décentralisés travaillent en étroite collaboration avec leurs équipes respectives pour répondre à des besoins de données spécifiques. Ce modèle hybride trouve un équilibre entre la standardisation et la spécialisation, en tirant parti des avantages des deux approches.

Par exemple, l’approche du « data mesh » préconise un modèle décentralisé et orienté vers le domaine, où la propriété et la responsabilité des données sont réparties dans toute l’organisation. Elle favorise la formation d’équipes pluridisciplinaires de produits de données intégrées dans différentes unités ou domaines commerciaux. Chaque équipe est responsable de son domaine de données, y compris la collecte, le stockage, le traitement et l’analyse des données.

Dans une structure de data mesh, l’accent est mis sur l’autonomisation des équipes et des experts du domaine pour gérer leurs données, en étant responsables de la qualité des données, de la gouvernance et de la fourniture de produits et de services de données à l’organisation. Cette approche favorise une culture de propriété des données, de collaboration et d’auto-service, où chaque équipe a l’autonomie nécessaire pour prendre des décisions et innover dans son domaine.

Indépendamment de la structure spécifique de l’équipe Data, les rôles clés comprennent généralement les Data Analysts, les Data Scientists et les Data Engineers. Ces professionnels collaborent, combinant leurs compétences uniques pour relever les défis complexes liés à la gestion et à l’analyse des données dans toute l’organisation.

Construire une équipe Data

Construire une équipe Data performante nécessite une planification et une réflexion minutieuses. L’ordre dans lequel vous recrutez les Data Analysts, les Data Engineers et les Data Scientists dépend des besoins et des priorités spécifiques de votre organisation. Voici un ordre suggéré pour constituer une équipe Data :

Commencez par les Data Engineers : Ils posent les bases d’une équipe Data performante. En recrutant d’abord des Data Engineers, vous vous assurez que l’infrastructure nécessaire pour la collecte, le stockage et le traitement des données est en place.

Poursuivez avec les Data Analysts : Une fois l’infrastructure de données établie, le recrutement de Data Analysts peut être la prochaine étape. Ils peuvent travailler avec l’infrastructure de données existante pour présenter les données de manière significative.

Enfin, ajoutez les Data Scientists : Après avoir mis en place une infrastructure de données solide et recruté des Data Analysts, vous pouvez recruter des Data Scientists. Ils travailleront sur des problèmes commerciaux plus complexes nécessitant des approches prédictives.

Il est important de noter que l’ordre de constitution d’une équipe Data peut être flexible, en fonction des besoins et des priorités spécifiques de l’organisation. Certaines organisations peuvent choisir de donner la priorité aux Data Scientists plus tôt dans le processus si leur activité nécessite une modélisation prédictive immédiate et une analyse avancée. Adaptez l’ordre de recrutement en fonction des besoins uniques de votre organisation.

Collaboration et communication

Un flux de travail collaboratif au sein d’une équipe Data implique une collaboration étroite et une communication efficace entre les membres de l’équipe pour assurer l’exécution fluide des projets liés aux données.

Les Data Analysts et les Data Engineers collaborent souvent dans la phase de collecte et de préparation des données. Les Data Engineers extraient, transforment et chargent les données brutes à partir de différentes sources, en veillant à leur qualité, leur cohérence et leur disponibilité. Ils collaborent avec les Data Analysts pour comprendre les transformations de données requises, le nettoyage des données et les processus d’intégration des données.

Les Data Engineers jouent un rôle clé dans la conception, la construction et la maintenance de l’infrastructure de données. Ils créent des bases de données évolutives, mettent en place des pipelines de données et appliquent des pratiques de gouvernance des données. Les Data Scientists et Analysts collaborent étroitement avec les Data Engineers pour s’assurer que l’infrastructure répond à leurs besoins analytiques, supporte un traitement efficace des données et permet un accès facile aux données requises.

L’analyse et la modélisation impliquent une collaboration entre les Data Analysts et Scientists pour répondre à des questions de recherche ou à des problèmes commerciaux en utilisant les techniques appropriées.

Les Data Scientists et Engineers collaborent sur le développement et le déploiement des modèles. Les Data Scientists construisent et valident des modèles à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, tandis que les Data Engineers aident à les déployer dans des systèmes de production ou à les intégrer dans des applications existantes. Les ingénieurs Data veillent à la scalabilité, à l’efficacité et à la fiabilité des modèles déployés, et optimisent l’infrastructure nécessaire pour les prendre en charge.

Les efforts de visualisation et de reporting sont dirigés par les Data Analysts, qui collaborent avec les ingénieurs pour accéder à des données précises et créer des rapports et des tableaux de bord pertinents. En suivant ce flux de travail collaboratif, les équipes Data peuvent assurer une collaboration efficace, maximiser l’utilisation des compétences et de l’expertise au sein de l’équipe, et fournir des insights basés sur les données de haute qualité pour soutenir la prise de décision et atteindre les objectifs commerciaux.

De plus, l’utilisation d’outils collaboratifs tels que des plates-formes de gestion de projet (Jira, Gitlab issues, Trello), des systèmes de gestion de version (Git) et des canaux de communication (Slack, Microsoft Teams, Zoom) améliore l’efficacité du flux de travail et assure une coordination transparente entre les membres de l’équipe.

Organisation réussie de l’équipe Data

Dans le contexte d’une équipe Data, les équipes pluridisciplinaires offrent plusieurs avantages par rapport à des rôles strictement définis.

Un exemple de la façon dont les équipes pluridisciplinaires peuvent travailler efficacement dans le contexte d’une équipe Data est l’utilisation de dbt (data build tool). Dbt est un outil populaire de transformation et de modélisation des données qui permet aux équipes Data de créer et de maintenir des pipelines de données de manière code-driven et collaborative.

Dans une configuration traditionnelle, les Data Analysts se concentrent généralement sur l’interrogation et l’analyse des données, les Data Engineers gèrent l’infrastructure de données et les processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), et les Data Scientists  travaillent sur des analyses et des modèles avancés. Cependant, avec dbt, les frontières entre ces rôles peuvent s’estomper, et n’importe quel membre de l’équipe Data peut contribuer au développement et à la maintenance du pipeline de données.

Par exemple, un Data Analyst ayant des compétences en SQL peut utiliser dbt pour écrire et maintenir des transformations SQL, garantissant ainsi la qualité et la cohérence des données. Il peut collaborer avec les Data Engineers pour définir les transformations et les structures de données nécessaires.

Parallèlement, un Data Scientist peut exploiter ses connaissances en analyse et en modélisation pour contribuer au projet dbt en créant des requêtes SQL personnalisées ou en implémentant des algorithmes avancés directement dans le pipeline dbt.

Cette approche pluridisciplinaire améliore non seulement l’efficacité de l’équipe Data, mais aussi la diffusion des connaissances, la qualité du code et permet des itérations et des déploiements plus rapides des modèles et des transformations de données. Pour obtenir des résultats optimaux tout en favorisant le travail pluridisciplinaire, les équipes Data peuvent adopter des méthodologies agiles, telles que Scrum ou Kanban, qui favorisent des approches itératives et adaptatives de la gestion de projet.

Par exemple, considérez une équipe Data chargée de développer un modèle prédictif pour optimiser les campagnes marketing. En adoptant Scrum ou Kanban, chaque sprint ou tâche peut nécessiter des contributions de différents membres de l’équipe, tels que des Data Engineers, des Data Analysts et des Data Scientists. Tout au long du processus itératif, les réunions régulières offrent des opportunités de collaboration pluridisciplinaire, permettant aux membres de l’équipe de discuter des besoins en données, des spécifications du modèle et des insights analytiques. En intégrant continuellement les retours et en ajustant le modèle en fonction des métriques de performance, l’équipe peut tirer parti de l’expertise de tous les membres, garantissant que la solution finale est complète et répond efficacement aux objectifs commerciaux.

Conclusion

Les équipes Data sont la force motrice derrière les initiatives basées sur les données. En rassemblant l’expertise des Data Analysts, Data Scientists et des Data Engineers, les organisations peuvent exploiter pleinement le potentiel de leurs données.

Les Data Analysts apportent leurs connaissances business et leur maîtrise technique pour explorer et interpréter les données, en fournissant des recommandations exploitables basées sur leurs découvertes. Leur capacité à combler le fossé entre business et tech est essentielle pour une collaboration efficace au sein des équipes Data.

Les Data Scientist possèdent des compétences avancées en analyse et en modélisation prédictive, ce qui leur permet d’avoir un impact à la fois sur l’analyse interne et sur le produit lui-même.

Les Data Engineers sont responsables de la conception, de la construction et de la maintenance de l’infrastructure nécessaire pour traiter de grands volumes de données. Leur expertise est cruciale pour créer une infrastructure de données robuste qui répond aux besoins de l’ensemble de l’équipe Data.

Indépendamment de la structure adoptée (qui peut varier entre des approches centralisées, décentralisées ou hybrides, par exemple), la collaboration, la communication efficace et la dynamique d’équipe bien structurée sont essentielles pour réussir. En adoptant des méthodologies agiles telles que Scrum ou Kanban, les équipes Data peuvent bénéficier d’une gestion de projet itérative et adaptative, favorisant l’amélioration continue et la flexibilité de leurs flux de travail.

De plus, en adoptant une approche pluridisciplinaire, où les membres de l’équipe possèdent des compétences et une expertise différentes et collaborent étroitement, les équipes Data peuvent exploiter pleinement le potentiel de leurs connaissances collectives.

En résumé, les équipes Data sont essentielles pour exploiter la puissance des données et favoriser le succès organisationnel. La collaboration, la communication efficace et une équipe bien structurée sont fondamentales pour atteindre le plein potentiel des équipes Data dans le monde d’aujourd’hui, axé sur les données.

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