4 Tools Data Engineer Essential 2024
Seiring dengan pertumbuhan volume dan kompleksitas data, peran data engineer menjadi semakin penting. Ada banyak tools yang digunakan sebagai ‘tulang punggung’ data engineer yang dapat membantu mereka merancang arsitektur data yang kuat, memproses data dalam jumlah besar, dan memperoleh insight yang berharga. Banyaknya tools yang berkembang menyebabkan data engineer mau tidak mau harus mengikuti perkembangan terkini untuk menghadapi tantangan yang terus berkembang dalam landscape data.
Saat ini produksi data terus berkembang. Perusahaan mengandalkan data engineer untuk merancang, mengembangkan, dan mengelola infrastruktur agar flow data lancar. Aspek penting dari peran data engineer adalah memanfaatkan serangkaian tools canggih untuk memastikan pemrosesan, penyimpanan, dan analisis data yang efisien.
Dalam artikel ini, kita akan mempelajari beberapa tools data engineer yang memainkan peran penting dalam membentuk arsitektur data perusahaan modern.
1. Apache Hadoop: Basic Pemrosesan Big Data
Apache Hadoop adalah framework open source yang merevolusi dunia pemrosesan big data. Tools ini menyediakan penyimpanan terdistribusi dan infrastruktur pemrosesan yang akan membantu para data engineer untuk menangani kumpulan data besar di seluruh komputer.
Ekosistem Hadoop mencakup HDFS (Hadoop Distributed File System) untuk penyimpanan dan MapReduce untuk pemrosesan menjadikannya landasan bagi komputasi terdistribusi.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Apache Spark: Real-time Data Processing Powerhouse
Dalam hal pemrosesan data real-time, Apache Spark ada di list paling atas. Spark adalah sistem komputasi terdistribusi open source menawarkan kemampuan pemrosesan data secepat kilat. Model pemrosesan dalam memori membuat tools ini ideal untuk algoritma yang dikerjakan secara berulang dan analisis data interaktif.
Spark mendukung berbagai bahasa pemrograman, termasuk Java, Scala, dan Python, sehingga tools ini sangat serbaguna untuk berbagai tugas rekayasa data.
3. Apache Kafka: Platform Data Streaming
Di era analitik real-time, Apache Kafka muncul sebagai tools penting untuk membangun pipeline data streaming yang scalable dan toleran terhadap kesalahan. Kafka memfasilitasi transmisi data real-time antara sistem dan aplikasi. Model publish-subscribe yang dimiliki oleh tools ini digunakan untuk memastikan komunikasi yang andal dan efisien sehingga tools ini menjadi komponen dasar untuk membangun arsitektur berbasis event-driven.
4. Apache Flink: Stateful Stream Processing
Apache Flink adalah framework pemrosesan aliran yang kuat yang memungkinkan komputasi stateful pada aliran data yang tidak dibatasi. Dengan dukungan untuk event time processing dan exactly-once semantics, Flink dirancang untuk pemrosesan data dengan throughput tinggi dan latensi rendah.
Data engineer sering kali memanfaatkan Flink untuk aplikasi yang memerlukan pemrosesan event yang kompleks. Misalnya, deteksi penipuan dan analisis real time.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Yuk persiapkan diri kamu untuk berkarir menjadi data engineer bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K