Data Engineer vs Data Analyst vs Business Analyst : Comparatif Salaires 2025
Quel métier data paie le mieux ? Différences de salaires, compétences, évolutions de carrière. Guide comparatif complet.
Data Engineer
4 200€-8 500€/mois net
Data Analyst
3 000€-6 800€/mois net
Business Analyst
3 200€-6 500€/mois net

📋 Table des matières

📊 Données Fiables et Actualisées

Nos salaires sont basés sur les grilles officielles, les enquêtes syndicales et les données de l'INSEE 2025. Mise à jour mensuelle.

⚡ Résumé exécutif : qui gagne le plus ?

En 2025, le Data Engineer gagne généralement +20-30% que Data Analyst et Business Analyst, grâce à une expertise technique plus poussée (Big Data, Cloud, ETL). Le Data Analyst est légèrement mieux payé que Business Analyst (+5-10%) grâce à des compétences techniques plus avancées.

💡 Verdict rapide

Data Engineer : Salaires les plus élevés (+20-30% vs Analyst), expertise technique pointue. Profil recherché : Big Data, Cloud, pipelines, architecture données.

Data Analyst : Salaires intermédiaires (+5-10% vs Business Analyst), compétences techniques valorisées. Profil recherché : SQL, Python, visualisation, statistiques.

Business Analyst : Salaires de base, mais demande forte. Profil recherché : analyse métier, Excel, SQL basique, communication.

Critère Data Engineer Data Analyst Business Analyst
Salaire junior (0-2 ans) 4 200€ net/mois 3 000€ net/mois 3 200€ net/mois
Salaire intermédiaire (2-5 ans) 5 500€ net/mois 4 200€ net/mois 4 000€ net/mois
Salaire senior (5-8 ans) 7 200€ net/mois 5 800€ net/mois 5 500€ net/mois
Salaire expert (8+ ans) 8 500€ net/mois 6 800€ net/mois 6 500€ net/mois
Demande marché 🟢 Très forte 🟢 Très forte 🟢 Très forte
Croissance salariale +102% (junior → expert) +127% (junior → expert) +103% (junior → expert)
Complexité technique 🟢 Élevée 🟡 Moyenne 🟡 Faible-Moyenne

💰 Comparaison salaires par niveau d'expérience

Salaires Data Engineer vs Data Analyst vs Business Analyst (Île-de-France, 2025)

Niveau Data Engineer net/mois Data Engineer brut/mois Data Analyst net/mois Data Analyst brut/mois Business Analyst net/mois Business Analyst brut/mois
Junior (0-2 ans) 4 200€ 5 460€ 3 000€ 3 900€ 3 200€ 4 160€
Intermédiaire (2-5 ans) 5 500€ 7 150€ 4 200€ 5 460€ 4 000€ 5 200€
Senior (5-8 ans) 7 200€ 9 360€ 5 800€ 7 540€ 5 500€ 7 150€
Expert (8+ ans) 8 500€ 11 050€ 6 800€ 8 840€ 6 500€ 8 450€

⚠️ Points d'attention

L'écart Data Engineer vs Analyst se creuse avec l'expérience : à 8+ ans, un Data Engineer expert peut gagner +25% qu'un Data Analyst expert. Les spécialisations (Cloud, Big Data pour Engineer ; Machine Learning pour Analyst) font la différence.

🔍 Différences entre les trois profils

Data Engineer : l'infrastructure des données

🎯 Missions principales

  • Construire et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT)
  • Architecturer les systèmes Big Data (Hadoop, Spark, Kafka)
  • Optimiser les performances et la scalabilité des infrastructures
  • Gérer les données dans le Cloud (AWS, GCP, Azure)
  • Assurer la qualité et la fiabilité des données

Data Analyst : l'analyse des données

🎯 Missions principales

  • Analyser les données pour identifier des insights business
  • Créer des dashboards et visualisations (Tableau, Power BI)
  • Effectuer des analyses statistiques et prédictives
  • Répondre aux questions métier avec des données
  • Communiquer les résultats aux équipes business

Business Analyst : le pont entre tech et business

🎯 Missions principales

  • Analyser les besoins métier et définir les exigences
  • Créer des rapports et analyses business (Excel, SQL basique)
  • Faciliter la communication entre tech et business
  • Participer à la définition de la stratégie produit
  • Suivre les KPIs et métriques business
Aspect Data Engineer Data Analyst Business Analyst
Focus principal Infrastructure, pipelines, Big Data Analyse, visualisation, insights Business, besoins métier, stratégie
Proximité business 🟡 Indirecte (via infrastructure) 🟢 Directe (insights business) 🟢 Très directe (stratégie)
Compétences techniques 🟢 Très élevées (Big Data, Cloud) 🟡 Élevées (SQL, Python, stats) 🟡 Moyennes (Excel, SQL basique)
Compétences business 🟡 Faibles 🟢 Élevées 🟢 Très élevées

🛠️ Compétences techniques requises

Stack technique Data Engineer

Stack technique Data Analyst

Stack technique Business Analyst

💡 Compétences communes

SQL, Excel, compréhension des données, communication. Les transitions sont possibles : Business Analyst → Data Analyst (renforcer SQL/Python) → Data Engineer (renforcer Big Data/Cloud).

🚀 Évolutions de carrière et débouchés

Parcours Data Engineer

  • Data Engineer → Senior Data Engineer → Lead Data Engineer
  • Lead Data Engineer → Data Architect → Head of Data Engineering
  • Spécialisation : Cloud Data Engineer, Big Data Architect, Platform Engineer
  • Évolution transverse : CTO, Engineering Manager, Solutions Architect

Parcours Data Analyst

  • Data Analyst → Senior Data Analyst → Lead Data Analyst
  • Lead Data Analyst → Analytics Manager → Head of Analytics
  • Spécialisation : Product Analyst, Marketing Analyst, Data Scientist
  • Évolution transverse : Product Manager, Business Intelligence Manager

Parcours Business Analyst

  • Business Analyst → Senior Business Analyst → Lead Business Analyst
  • Lead Business Analyst → Product Manager → Head of Product
  • Spécialisation : Product Analyst, Strategy Analyst, Operations Analyst
  • Évolution transverse : Product Manager, Strategy Manager, Consultant

⚠️ Conseils évolution

Les Data Engineers ont souvent plus d'opportunités d'évolution vers des rôles techniques pointus (Architect, CTO). Les Data Analysts peuvent évoluer vers Data Scientist ou Product Manager. Les Business Analysts évoluent souvent vers Product Manager.

🔄 Comment passer de l'un à l'autre ?

Business Analyst → Data Analyst

Data Analyst → Data Engineer

Data Engineer → Data Analyst

💡 Profil hybride : Data Engineer + Analyst

Le Data Engineer + Analyst combine infrastructure et analyse. Salaires très compétitifs (+25-35% vs spécialisé) et demande croissante, surtout en scale-ups.

🎯 Quel profil choisir selon votre parcours ?

Choisissez Data Engineer si :

  • Vous préférez l'infrastructure et l'architecture technique
  • Vous aimez travailler sur Big Data, Cloud, pipelines
  • Vous cherchez les salaires les plus élevés
  • Vous êtes à l'aise avec la programmation avancée

Choisissez Data Analyst si :

  • Vous préférez analyser les données et créer des insights
  • Vous aimez la visualisation et la communication
  • Vous cherchez un équilibre technique/business
  • Vous voulez évoluer vers Data Scientist ou Product Manager

Choisissez Business Analyst si :

  • Vous préférez le business et la stratégie
  • Vous aimez communiquer et faciliter
  • Vous cherchez une transition vers Product Manager
  • Vous êtes moins à l'aise avec la programmation avancée

❓ Questions fréquentes

Quel profil paie le mieux en 2025 ?

Data Engineer gagne généralement +20-30% que Data Analyst et Business Analyst. Data Analyst est légèrement mieux payé que Business Analyst (+5-10%).

Peut-on passer de Business Analyst à Data Engineer ?

Oui, transition réalisable en 12-18 mois avec formation ciblée.

Parcours recommandé : Business Analyst → Data Analyst (6-12 mois) → Data Engineer (6-12 mois). Renforcer progressivement SQL, Python, puis Big Data/Cloud.

Quel profil a le plus de débouchés ?

Les trois ont une demande très forte, mais avec des profils différents.

Data Engineer : Plus de postes en grandes entreprises, scale-ups tech.

Data Analyst : Plus de postes en startups, e-commerce, tech.

Business Analyst : Plus de postes en grandes entreprises, consulting.

Data Analyst ou Data Engineer pour évoluer vers Data Scientist ?

Data Analyst est plus proche : compétences communes (Python, stats, analyse). Data Engineer peut aussi évoluer vers Data Scientist en renforçant ML/stats.

🚀 Vous souhaitez en savoir plus ?

Consultez nos guides détaillés pour chaque métier :

Guide Data Engineer Guide Data Analyst Guide Business Analyst Calculateur de salaire
Méthodologie : Données enquêtes tech, entreprises conseil, LinkedIn Salary, Glassdoor France 2024 (mises à jour decembre 2025). Échantillon 1500+ Data Engineers, 2000+ Data Analysts et 1800+ Business Analysts France. Comparaison basée sur profils équivalents. Mise à jour : decembre 2025.
Expertise : 10+ ans d'expérience en data engineering et analytics