SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 4 Jam 24 Menit 15 Detik

4 Alasan Pentingnya Peran Tools Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 05-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-04-2023-10-07-074235_x_Thumbnail800.jpg

Seiring perkembangan teknologi digital, posisi seorang Data Engineer memegang peranan penting dalam keberlangsungan perusahaan. Data Engineer merupakan praktisi data yang bertugas untuk memastikan data tersedia, dapat diakses, dan berkualitas tinggi bagi Data Scientist, Data Analyst, dan berbagai sistem bisnis.


Untuk melakukan semua tugas tersebut, tentu saja seorang Data Engineer akan membutuhkan bantuan tools canggih yang bisa mempermudah pekerjaannya.


Penggunaan tools untuk memproses data hampir dibutuhkan oleh semua praktisi data, mengingat data yang ada saat ini sudah sangat beragam jenisnya, dihasilkan dalam waktu yang singkat, serta berukuran besar.


Beberapa tools yang umum digunakan oleh Data Engineer adalah Apache Spark, Apache Kafka, Cloud platform (Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform (GCP)), dan masih banyak lagi. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang beberapa alasan mengapa Data Engineer membutuhkan tools dalam pekerjaannya. Simak artikelnya, yuk!


1. Mengelola dan Memproses Data dalam Skala Besar

Data Engineer

Data Engineer biasanya akan sering berurusan dengan data yang bervolume besar atau dikenal dengan istilah big data. Tools seperti Apache Hadoop dan Apache Spark memungkinkan para Data Engineer untuk mengelola dan memproses data dalam skala besar.


Hadoop dengan Hadoop Distributed File System (HDFS) berguna untuk memfasilitasi penyimpanan data yang terukur, sementara Spark akan sangat membantu dalam pemrosesan data paralel dengan kecepatan tinggi. Dengan menggunakan tools ini, Data Engineer dapat dengan mudah mengatasi tugas-tugas yang melibatkan data dalam skala besar.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Integrasi Data yang Mudah

Data Engineer

Data Engineer seringkali perlu mengintegrasikan data dari berbagai sumber yang berbeda. Hal ini bertujuan untuk mendapatkan data yang rich dan lebih lengkap untuk menjawab permasalahan yang ada.


Apache Kafka menjadi tool yang sangat bermanfaat dalam mengalirkan data secara real-time dari satu sumber ke sumber yang lain. Dengan Kafka, Data Engineer dapat memastikan data yang terus berubah dapat diakses dan digunakan dengan cepat tanpa gangguan.


3. Manajemen Workflow Data yang Efisien

Data Engineer

Dalam environment data yang kompleks, Data Engineer perlu menjalankan workflow data yang efisien. Data Engineer bisa memanfaatkan tool seperti Apache Airflow, yang merupakan tool untuk manajemen workflow, yang akan memungkinkan Data Engineer menjadwalkan, mengelola, serta memantau workflow data.


Dengan begitu, tugas-tugas seperti ETL (Ekstraksi, Transformasi, dan Pemuatan) dapat dijalankan secara otomatis dan terjadwal.


4. Keamanan dan Stabilitas

Data Engineer


Keamanan data merupakan hal yang harus dijadikan sebagai prioritas utama. Tools seperti Docker dan Kubernetes dapat membantu Data Engineer dalam menjaga stabilitas infrastruktur data dan aplikasi yang mereka gunakan.


Dengan menggunakan Docker, Data Engineer dapat mengemas aplikasi dalam kontainer yang terisolasi. Sementara dengan Kubernetes, Data Engineer dapat mengelola kontainer tersebut dengan efisien di lingkungan yang berkelanjutan.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Penguasaan tools dalam pekerjaan Data Engineer bisa membuat pekerjaan mereka menjadi lebih mudah. Kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!



Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login