Analytics engineer e data engineer suonano simili, ma risolvono problemi diversi. In sintesi: l’analytics engineer sta più vicino al business e si concentra sul dato in sé, mentre il data engineer sta più vicino all’engineering e si occupa dei processi e dell’infrastruttura che consegnano quel dato. Capire la differenza aiuta a evitare l’errore classico di assumere il profilo sbagliato per il problema che si ha.
Dove si collocano
L’analytics engineer siede tra i team di business e quelli di engineering, facendo da ponte: parla con gli stakeholder, ne capisce le esigenze e le traduce in data model. Il suo differenziatore è il business context, perché i modelli che costruisce nascono con l’uso finale delle metriche in mente. Il data engineer, invece, tipicamente sta nel team di engineering, interagisce poco con il business e riceve le priorità da un intermediario; il suo compito è come i dati vengono raccolti in un database transazionale e integrati tra sistemi.
Come cambiano le competenze
L’analytics engineer vive di data modeling, SQL e data warehousing, conosce gli strumenti del modern data stack — dall’ingestion (Fivetran, Stitch, Airbyte) all’orchestration — e usa dbt per costruire modelli modulari e riutilizzabili. Il data engineer punta invece su Python, DevOps e cloud (AWS, Google Cloud, Azure), Bash, Git e strumenti di orchestration come Airflow, dove serve una conoscenza più profonda di DAG e infrastruttura.
Chi assumere
La scelta dipende dal dolore che si vuole risolvere. Se i dati sono disordinati e difficili da usare, o sono sparsi su piattaforme diverse senza una single source of truth, serve un analytics engineer, che possiede il data warehouse e imposta testing e alerting sulla qualità. Se il problema è catturare i dati dal sito o costruire una pipeline custom con Airflow e infrastruttura cloud, il profilo giusto è il data engineer.
La distinzione non è rigida e varia da azienda ad azienda: in molti team le responsabilità di orchestration, ad esempio, possono ricadere sull’uno o sull’altro. Il consiglio pratico è partire dai gap concreti e coinvolgere chi già lavora sui dati per capire quali scenari e competenze servono davvero.
In sintesi
- L’analytics engineer si concentra sul dato (modeling, SQL, warehouse); il data engineer sull’infrastruttura (Python, DevOps, pipeline).
- Dati disordinati o frammentati chiamano un analytics engineer; cattura dati e pipeline custom chiamano un data engineer.
- I confini sono sfumati: conviene decidere partendo dai pain point reali dell’organizzazione.
Fonte: Analytics engineer or data engineer: Who’s right for the job? — https://www.fivetran.com/blog/analytics-engineer-or-data-engineer-whos-right-for-the-job
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