PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
1 Hari 1 Jam 28 Menit 7 Detik

4 Cara Data Engineer Memanfaatkan Big Data

Belajar Data Science di Rumah 02-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-04-2024-10-02-212158_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Data Engineer merupakan salah satu profesi yang masuk ke dalam kategori praktisi data. Data Engineer bertanggung jawab penuh dalam merancang, membangun, serta mengelola infrastruktur data. Tujuannya adalah untuk mempermudah perusahaan mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data dalam jumlah besar. Umumnya, Data Engineer lebih fokus pada pembuatan sistem yang efisien sehingga bisa menangani flow data yang datang dari berbagai sumber.


Di era modern yang telah mengalami digitalisasi, peran seorang Data Engineer sangatlah dibutuhkan. Big data telah menjadi salah satu elemen penting dalam pengambilan keputusan bisnis modern. Data Engineer bertugas untuk mengelola dan memanfaatkan data dalam jumlah besar tersebut. Mereka juga harus memastikan data tersebut dapat diakses dan digunakan dengan mudah oleh Data Scientist, Data Analyst, serta para stakeholder. 


Artikel ini akan membahas bagaimana Data Engineer memanfaatkan big data untuk memberikan insight yang berarti bagi perusahaan. Yuk, simak pembahasannya!


1. Membangun Infrastruktur Data yang Scalable

Salah satu job desk seorang Data Engineer adalah membangun dan mengelola infrastruktur data. Infrastruktur ini diharapkan bisa menangani data yang bervolume besar secara cepat dan efisien. Tidak hanya itu, infrastruktur yang dibuat juga harus scalable, atau dapat berkembang seiring dengan meningkatnya jumlah data. Untuk memproses big data, biasanya Data Engineer akan menggunakan teknologi big data seperti Apache Hadoop, Apache Spark, atau Google BigQuery.


Infrastruktur ini nantinya akan membantu perusahaan untuk mengumpulkan dan menyimpan data dari berbagai sumber, termasuk sensor IoT, media sosial, log aplikasi, serta platform e-commerce. Perusahaan dapat memastikan data tetap terorganisir dan siap digunakan oleh tim data lainnya, seperti Data Scientist atau Data Analyst jika memiliki infrastruktur yang kuat.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Mengelola dan Mengoptimalkan Data Pipeline

Data pipeline merupakan sebuah flow proses yang mengumpulkan, membersihkan, mentransformasi, serta mengirimkan data dari satu sistem ke sistem lainnya. Data Engineer bertanggung jawab penuh untuk membuat dan mengelola pipeline. Dengan begitu, mereka bisa memastikan data yang masuk dapat digunakan secara efisien oleh aplikasi atau pengguna yang memerlukannya.


Untuk menangani data dalam volume besar namun tetap ingin performa bagus, maka pipeline ini harus dioptimalkan. Dalam hal ini termasuk memastikan data telah bersih, konsisten, dan siap digunakan. Data Engineer bisa memastikan bahwa aliran data berjalan lancar dengan menggunakan teknik seperti ETL (Extract, Transform, Load) atau ELT (Extract, Load, Transform).


3. Memanfaatkan Teknologi Cloud untuk Penyimpanan dan Analisis Data

Teknologi cloud memungkinkan Data Engineer untuk menyimpan dan menganalisis big data dengan lebih efisien. Data Engineer bisa menggunakan cloud platform seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), atau Microsoft Azure untuk memanfaatkan layanan penyimpanan dan komputasi yang disesuaikan dengan skala bisnis.


Cloud menyediakan fleksibilitas dalam hal penyimpanan big data dan perusahaan hanya membayar sesuai penggunaan (pay-as-you-go). Selain itu, berbagai layanan cloud juga mendukung analisis data yang kompleks, seperti Machine Learning, analitik real-time, atau pemrosesan batch.


4. Mengoptimalkan Data untuk Kebutuhan Analitik dan Machine Learning

Setelah data dikumpulkan dan disimpan, langkah selanjutnya adalah mengoptimalkannya untuk keperluan analitik atau penerapan Machine Learning. Data Engineer dapat berkolaborasi dengan Data Scientist untuk memastikan data yang akan digunakan dalam model Machine Learning telah dipersiapkan sesuai dengan kebutuhan.


Dimana hal ini juga meliputi pembersihan data, normalisasi, serta pengelolaan data dalam format yang dapat diolah oleh algoritma Machine Learning. Data Engineer juga harus memastikan pipeline dan database dapat mendukung kebutuhan analitik secara real-time, sehingga insight dari data bisa didapatkan dengan cepat dan akurat.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Data Engineer berperan penting dalam memanfaatkan big data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih cerdas. Mereka memungkinkan bisnis untuk mendapatkan insight berharga dari big data yang mereka miliki. Sebelum mempelajari tools big data yang umum digunakan oleh Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari bahasa pemrograman dan tools yang lebih umum, seperti Python, R, dan Tableau yang disediakan di modul 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