Au-delà du DBA : Explorer les rôles émergents dans le domaine des données pour les passionnés de SQL

Les compétences SQL sont très demandées, non seulement pour la maintenance des bases de données, mais aussi pour l'analyse, la compréhension et l'automatisation dans tous les secteurs d'activité. Si les administrateurs de bases de données (DBA) jouent toujours un rôle important, le domaine des données s'est élargi pour inclure des postes tels que les ingénieurs de données, les analystes et les développeurs BI qui utilisent le langage SQL de manière nouvelle et pratique.

Dans cet article, vous découvrirez en quoi ces fonctions diffèrent, quelles sont les compétences qu'elles requièrent et comment vous pouvez y accéder en vous appuyant sur vos connaissances SQL existantes. Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à faire évoluer votre carrière, la compréhension de ces opportunités vous aidera à décider de votre prochaine étape.

L'évolution des rôles en matière de données

Historiquement, la gestion des données était centrée sur des rôles tels que les administrateurs de bases de données, qui étaient chargés de maintenir les bases de données, d'assurer leur performance et de sauvegarder l'intégrité des données. Toutefois, l'explosion du volume de données et l'avènement de l'analyse avancée ont donné naissance à de nouveaux rôles qui requièrent un ensemble de compétences plus large.

Ingénieur en données

Aperçu du rôle :
Les ingénieurs en données sont chargés de concevoir, de construire et de maintenir des systèmes qui collectent, stockent et traitent de grands volumes de données. Ils développent des architectures de données et des pipelines robustes qui garantissent que les données sont collectées efficacement à partir de diverses sources, transformées dans des formats utilisables et rendues accessibles pour l'analyse.

Ce rôle implique d'assurer la qualité et la cohérence des données, de mettre en œuvre des processus de validation des données et d'optimiser les vitesses d'extraction et de traitement des données pour soutenir l'analyse en temps réel et la veille stratégique. La collaboration avec les scientifiques des données, les analystes et les autres parties prenantes est essentielle pour aligner l'infrastructure des données sur les objectifs de l'organisation et pour faciliter l'extraction d'informations exploitables.

Pour ceux qui souhaitent faire carrière en tant qu'ingénieur Big Data, il est important d'acquérir un ensemble complet de compétences qui comprend la maîtrise du langage SQL, la familiarité avec les bases de données NoSQL, la compréhension des concepts d'entreposage de données et l'expérience avec les plateformes et les cadres de Big Data.

Un guide détaillé sur les compétences et les étapes nécessaires pour entrer dans ce domaine est disponible dans l'article Comment devenir ingénieur Big Data. Cette ressource offre des indications précieuses sur les exigences du rôle et fournit des conseils pratiques aux aspirants ingénieurs Big Data.

Principales responsabilités :

• Développer et maintenir des architectures de données.
• Construire des pipelines de données pour collecter des données à partir de différentes sources.
• Assurer la qualité et la cohérence des données.
• Collaborer avec les Data Scientists et les Analystes pour fournir l'infrastructure de données nécessaire.

SQL en action :
Le langage SQL est fondamental pour les ingénieurs de données. Ils l'utilisent pour extraire et transformer les données, créer et gérer les schémas de base de données et optimiser les performances des requêtes.

Cas d'utilisation dans le monde réel :
Une entreprise de vente au détail peut faire appel à un ingénieur en données pour concevoir un système qui regroupe les données de vente de plusieurs magasins dans un entrepôt de données centralisé, ce qui permet de réaliser des analyses en temps réel. Par exemple, les données de chaque magasin peuvent être insérées dans une table de préparation telle que raw_sales, qui est ensuite transformée et chargée dans une table de reporting.

-- Insert new data into staging table
INSERT INTO raw_sales (store_id, product_id, sales_amount, sale_date)
VALUES (1, 101, 250.00, '2024-03-01');

-- Transform and aggregate daily totals
INSERT INTO daily_store_sales (store_id, sale_date, total_sales)
SELECT store_id, sale_date, SUM(sales_amount)
FROM raw_sales
GROUP BY store_id, sale_date;

-- Query total sales across all stores
SELECT sale_date, SUM(total_sales) AS company_wide_sales
FROM daily_store_sales
GROUP BY sale_date
ORDER BY sale_date;

Ce flux permet à l'entreprise de suivre les performances par jour, par magasin et à l'échelle de l'entreprise - fournissant aux décideurs les informations dont ils ont besoin pour gérer les stocks et planifier les promotions.

Scientifique des données

Aperçu du rôle :
Les Data Scientists analysent des données complexes pour découvrir des modèles, des tendances et des informations qui éclairent les décisions de l'entreprise. Une solide compréhension du langage SQL est essentielle pour récupérer et préparer efficacement les données avant d'appliquer des techniques d'analyse plus avancées. SQL aide les Data Scientists à découper et à filtrer de grands ensembles de données, à effectuer des jointures et à créer des vues agrégées - autant de tâches essentielles lors de l'analyse exploratoire des données.

Si vous souhaitez acquérir les bases nécessaires à ce parcours professionnel, consultez l'article Pourquoi apprendre SQL pour la science des données. Il explique comment le langage SQL s'intègre dans le flux de travail de la science des données et offre des conseils pratiques pour commencer, même si vous êtes novice dans ce domaine.

Principales responsabilités :

• Collecter et nettoyer de grands ensembles de données.
• Appliquer des méthodes statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique.
• Visualiser les résultats des données.
• Communiquer les résultats aux parties prenantes.

SQL en action :
Les scientifiques des données utilisent le langage SQL pour interroger les bases de données, récupérer des sous-ensembles de données pertinents et effectuer une première exploration des données avant d'appliquer des techniques analytiques plus complexes.

Cas d'utilisation réel :
Dans le secteur de la santé, un scientifique des données peut analyser les données des patients pour prédire l'apparition de maladies, afin d'améliorer les stratégies de préparation et de réponse. Par exemple, il peut utiliser SQL pour identifier l'augmentation des symptômes liés à la grippe signalés dans différents hôpitaux au fil du temps :

SELECT
    hospital_id,
    report_date,
    COUNT(*) AS flu_symptom_cases
FROM
    patient_symptoms
WHERE
    symptom_description ILIKE '%fever%' OR
    symptom_description ILIKE '%cough%' OR
    symptom_description ILIKE '%sore throat%'
GROUP BY
    hospital_id, report_date
ORDER BY
    Report_date;

Cette requête permet de détecter des pics anormaux dans les symptômes de la grippe, qui peuvent être utilisés avec des modèles statistiques pour prévoir les épidémies et allouer les ressources médicales de manière proactive.

Développeur en Business Intelligence (BI)

Aperçu du rôle :
Les développeurs BI créent et gèrent des solutions de veille stratégique qui aident les organisations à prendre des décisions éclairées et fondées sur des données. Leur rôle va au-delà de la simple création de rapports - ils conçoivent des modèles de données, développent des tableaux de bord automatisés et travaillent en étroite collaboration avec les équipes pour traduire les besoins de l'entreprise en informations mesurables. En transformant des données complexes en visuels clairs et en indicateurs de performance clés, les développeurs BI jouent un rôle crucial en aidant les dirigeants et les parties prenantes à surveiller les performances, à identifier les tendances et à réagir rapidement à l'évolution de la situation.

Principales responsabilités

• Concevoir et développer des outils de reporting et des tableaux de bord.
• Intégrer des données provenant de diverses sources.
• Garantir l'exactitude et la cohérence des données.
• Former les utilisateurs finaux aux outils de BI.

SQL en action :
Les développeurs BI s'appuient fortement sur le langage SQL pour alimenter les tableaux de bord et les rapports utilisés dans l'ensemble de l'organisation. Ils utilisent le langage SQL pour écrire des requêtes efficaces qui récupèrent, filtrent et transforment les données provenant de sources multiples, en veillant à ce que les informations affichées soient exactes et à jour. En créant une logique de requête réutilisable, les développeurs BI facilitent l'actualisation automatique des tableaux de bord. SQL leur permet également d'optimiser les performances des rapports et d'assurer une intégration harmonieuse avec des outils de BI tels que Power BI, Tableau ou Looker, afin d'aider les équipes commerciales à prendre des décisions éclairées sur la base d'informations en temps réel.

Cas d'utilisation réel :
Un développeur BI dans une institution financière peut développer des tableaux de bord qui fournissent des informations en temps réel sur les tendances du marché, aidant ainsi les décisions d'investissement. Il s'appuie souvent sur SQL pour extraire et agréger des données pour ces tableaux de bord. Par exemple, pour afficher les cours moyens quotidiens des actions et le volume total des transactions par secteur, il peut exécuter une requête de ce type :

SELECT
    sector,
    trade_date,
    ROUND(AVG(stock_price), 2) AS avg_price,
    SUM(trade_volume) AS total_volume
FROM
    market_data
GROUP BY
    sector, trade_date
ORDER BY
    trade_date DESC;

Ces données peuvent être intégrées dans des outils de BI tels que Power BI ou Tableau, ce qui permet aux parties prenantes de suivre les performances du secteur au fil du temps. Le langage SQL sert de base aux visuels qui aident les analystes et les investisseurs à prendre des décisions plus rapides et fondées sur des données.

Analyste de données

Aperçu du rôle :
Les analystes de données jouent un rôle important dans la transformation des données brutes en informations exploitables qui permettent d'améliorer l'activité de l'entreprise. Ils sont chargés de collecter des données à partir de diverses sources, de les nettoyer et de les organiser pour en garantir l'exactitude, de les analyser pour identifier les tendances et les modèles, et de créer des visualisations et des rapports pour communiquer efficacement les résultats aux parties prenantes. Ce processus permet aux organisations de prendre des décisions éclairées, d'optimiser les opérations et de développer des stratégies basées sur des preuves empiriques.

Pour ceux qui aspirent à devenir analystes de données, il est très important d'acquérir un ensemble diversifié de compétences, y compris la maîtrise des statistiques, d'Excel, de SQL, de Python, de la visualisation des données et la familiarité avec les outils de Business Intelligence (BI). L'article Roadmap to Becoming a Data Analyst (Feuille de route pour devenir analyste de données) propose un guide complet détaillant les étapes à suivre pour développer ces compétences. Cette ressource présente une approche structurée de l'acquisition des compétences nécessaires et fournit des conseils pratiques aux personnes souhaitant entrer dans le domaine de l'analyse des données.

Principales responsabilités :

• Collecter et interpréter des données.
• Identifier les modèles et les tendances.
• Créer des rapports et des visualisations.
• Soutenir les processus de prise de décision.

SQL en action :

Le langage SQL est utilisé pour extraire et manipuler les données pour les rapports, créer des requêtes complexes pour l'analyse des données et s'assurer que les outils de BI ont accès aux données nécessaires.

Cas d'utilisation dans le monde réel :
Une entreprise de commerce électronique peut faire appel à un analyste de données pour examiner les données d'achat des clients afin d'identifier les produits les plus populaires et de prendre des décisions éclairées en matière d'inventaire. Par exemple, l'analyste peut écrire une requête SQL pour déterminer les produits les plus vendus au cours des 30 derniers jours :

SELECT
    product_id,
    product_name,
    COUNT(order_id) AS number_of_orders,
    SUM(quantity) AS total_units_sold,
    SUM(total_price) AS total_revenue
FROM
    order_details
WHERE
    order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
GROUP BY
    product_id, product_name
ORDER BY
    total_units_sold DESC
LIMIT 10;

Cette requête fournit un aperçu des produits les plus vendus en fonction de la quantité vendue et du chiffre d'affaires généré. Ces informations permettent d'optimiser les niveaux de stock, de planifier des campagnes de marketing et de décider des produits à présenter sur la page d'accueil ou dans le cadre de promotions.

Bien entendu, il ne s'agit là que de la partie émergée de l'iceberg. Les exemples SQL présentés dans cet article sont volontairement simples, mais ils mettent en évidence la façon dont les compétences SQL de base sont utilisées dans tous les rôles liés aux données - du reporting de base à l'analyse complexe. Quelle que soit votre orientation, la maîtrise du langage SQL vous permettra de travailler avec des données en toute confiance et de manière efficace.

Transition vers de nouveaux rôles liés aux données

Si vous êtes prêt à aller au-delà des rôles SQL traditionnels, la clé est d'élargir à la fois vos compétences techniques et votre expérience pratique. Commencez par déterminer quel rôle vous intéresse le plus dans le domaine des données : l'analyse, l'ingénierie ou la science des données. Une fois que vous avez choisi une direction, concentrez vos efforts d'apprentissage. Les connaissances en programmation sont essentielles dans tous les domaines, en particulier Python, qui est largement utilisé pour l'analyse des données, l'automatisation et l'apprentissage automatique. Vous pouvez commencer par le cours interactif Python Fundamentals sur LearnPython.com pour une formation pratique et adaptée aux débutants.

Pour renforcer votre SQL, rendez-vous sur le siteLearnSQL.fr's SQL Practice track, où vous trouverez des exercices guidés qui reflètent des tâches de données réelles. Ces projets vous aideront à devenir plus rapide et plus sûr de vous lorsque vous écrirez des requêtes. Et si vous souhaitez approfondir vos connaissances, le cours SQL de A à Z vous guidera pas à pas dans l'utilisation du langage SQL, tandis que le cours SQL de A à Z vous enseignera l'optimisation et l'optimisation des performances. SQL avancé vous enseigne l'optimisation et le réglage des performances.

Bien entendu, savoir écrire du code SQL n'est qu'une partie de l'équation. Vous devrez également vous familiariser avec des outils tels que Power BI ou Tableau pour présenter vos informations de manière efficace. Apprendre à structurer les bases de données, à élaborer des processus ETL et à optimiser les requêtes vous donnera une longueur d'avance, quel que soit le rôle que vous jouerez dans le domaine des données.

Essayez de travailler sur des projets personnels ou en freelance avec des ensembles de données réels, ou contribuez à des travaux open-source. Cela vous permettra non seulement de renforcer vos compétences, mais aussi de constituer un portfolio que vous pourrez présenter à des employeurs potentiels.

Ne sous-estimez pas non plus la valeur de la communauté. Rejoignez des groupes de données en ligne, assistez à des séminaires en ligne et entrez en contact avec d'autres personnes dans le domaine. Partager votre travail et apprendre de vos pairs est un moyen efficace de progresser. Le domaine des données évolue rapidement, mais avec les bons outils, une pratique régulière et un parcours d'apprentissage clair, vous serez prêt à occuper votre prochain poste en toute confiance.