5 Kriteria Dasar dalam Penentuan Tools Data Engineer

Dalam pekerjaan sehari-hari, data engineer seringkali melibatkan berbagai tools untuk menunjang kinerjanya. Mereka menggunakan alat-alat seperti Apache Hadoop untuk pengolahan data besar, Apache Spark untuk komputasi yang lebih cepat, serta berbagai database seperti SQL dan NoSQL untuk manajemen data.

Lalu, mereka juga memanfaatkan tools ETL (Extract, Transform, Load) seperti Apache NiFi atau Talend untuk memindahkan dan mengubah data antar sistem. Alat visualisasi data seperti Tableau atau Power BI juga sering digunakan untuk membantu menganalisis dan mempresentasikan data secara efektif. 

Namun, hal yang sering luput dari pantauan seorang data engineer adalah kurangnya pengetahuan soal bagaimana cara menetapkan tools yang sesuai dan dan efektif untuk kebutuhan spesifik proyek mereka. Banyak data engineer yang terjebak dalam pemikiran bahwa lebih banyak alat berarti lebih baik, tanpa mempertimbangkan kompleksitas dan interoperabilitas alat tersebut.

Oleh karena itu, penting bagi seorang data engineer untuk mengasah kemampuan analitis yang kuat serta pemahaman mendalam tentang kelebihan dan kekurangan dari berbagai tools yang tersedia. Bagi kamu seorang data engineer, sebelum menentukan tools yang akan dipakai, paling tidak kamu punya 5 kriteria dasar berikut. Apa saja? Simak sampai habis, ya, sahabat DQLab!

1. Kemampuan Skalabilitas

Kriteria pertama dalam menentukan tools untuk data engineer adalah skalabilitas. Skalabilitas mencerminkan kemampuan suatu sistem untuk menangani peningkatan jumlah beban kerja atau volume data tanpa menurunkan kinerja. Seorang data engineer harus memilih tools yang dapat berkembang seiring dengan pertumbuhan data organisasi.

Misalnya, alat seperti Apache Hadoop dan Apache Spark dikenal karena kemampuannya dalam mengelola dan memproses data dalam skala besar. Hal ini memastikan bahwa alat tersebut dapat diatur dan dioptimalkan untuk skala besar akan membantu dalam menghadapi tantangan pertumbuhan data yang terjadi di masa depan.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Kemudahan Integrasi dan Penggunaan 

Kemudahan integrasi dan penggunaan adalah kriteria penting lainnya. Tools yang sulit digunakan atau memerlukan waktu lama untuk diintegrasikan dapat menurunkan produktivitas tim data engineering. Oleh karena itu, alat yang memiliki antarmuka pengguna yang intuitif, dokumentasi yang baik, dan dukungan komunitas yang aktif akan sangat membantu.

Contohnya, alat seperti Apache Airflow untuk orkestrasi alur kerja data terkenal dengan kemudahan penggunaannya dan dokumentasi yang komprehensif.

3. Compatible dengan Infrastruktur yang Ada

Tools yang dipilih harus kompatibel dengan infrastruktur teknologi yang sudah ada. Kompatibilitas ini meliputi integrasi dengan sistem database, platform cloud, dan alat analitik yang digunakan oleh organisasi. Misalnya, jika sebuah organisasi sudah menggunakan Amazon Web Service (AWS) sebagai penyedia layanan cloud, maka memilih alat seperti Amazon Redshift atau AWS Glue akan lebih efisien karena kemampuannya untuk terintegrasi secara mulus dengan ekosistem AWS. 

4. Biaya Operasional

Memilih alat yang efisien dari segi biaya adalah hal yang kritis, terutama untuk organisasi dengan anggaran terbatas. Biaya operasional meliputi lisensi, biaya infrastruktur, biaya pemeliharaan, dan biaya pelatihan. Open-source tools seperti Apache Kafka atau Docker sering kali dipilih karena tidak memerlukan biaya lisensi dan memiliki komunitas yang besar yang mendukung pengembangan dan pemeliharaannya.

Selain itu, evaluasi Total Cost of Ownership (TCO) dari alat tersebut juga harus dilakukan untuk memastikan investasi yang dilakukan sebanding dengan manfaat yang diperoleh.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

5. Sisi Keandalan dan Kinerja

Keandalan dan kinerja adalah dua faktor yang tidak dapat dikompromikan. Alat yang dipilih harus mampu bekerja secara konsisten tanpa mengalami kegagalan, dan harus memberikan kinerja yang optimal. Alat seperti PostgreSQL dan MySQL telah terbukti kehandalannya dalam berbagai kasus penggunaan dan mampu memberikan kinerja yang stabil. Sebelum memutuskan untuk menggunakan suatu alat, melakukan pengujian kinerja dan menilai stabilitasnya di lingkungan pengembangan sangatlah penting.

Dengan memahami kriteria dasar dalam menentukan tools, seorang data engineer dapat dengan bijak untuk mengambil keputusan soal pemilihan alat dan teknologi yang paling sesuai untuk kebutuhan proyek, sehingga memastikan efisiensi, skalabilitas, dan keandalan sistem data yang dikembangkan. Dengan demikian, seorang data engineer dapat meningkatkan produktivitas tim dan memberikan solusi yang efektif untuk organisasi. 

Bingung memilih platform terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!

Penulis: Reyvan Maulid