5 Tools Data Engineer untuk Manajemen Data di Cloud

Data engineer bertanggung jawab untuk membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data yang memungkinkan perusahaan untuk menyimpan, mengakses, dan menganalisis data secara efektif. Namun, memilih dan menggunakan tools yang tepat untuk manajemen data, terutama dalam lingkungan cloud yang dinamis dan scalable tidaklah mudah.

Data engineer harus mampu mengidentifikasi tools terbaik yang sesuai dengan kebutuhan spesifik perusahaan. Nah, nilah 5 tools yang bisa dipertimbangkan untuk manajemen data di cloud!

1. Amazon Redshift

Amazon Redshift adalah layanan data warehouse berbasis cloud yang disediakan oleh Amazon Web Services (AWS). Redshift membantu kalian untuk melakukan analisis data dalam skala besar secara cepat dan efisien. Salah satu keunggulan tools ini adalah skalabilitasnya yang tinggi, jadi kalian bisa dengan mudah menambah atau mengurangi kapasitas penyimpanan sesuai kebutuhan.

Selain itu, Redshift mendukung berbagai jenis data dan format, sehingga memudahkan integrasi berbagai sumber data. Dengan fitur-fitur canggih seperti columnar storage dan advanced compression, Redshift mampu meningkatkan performa query secara signifikan, jadi tools ini bisa dikatakan pilihan ideal bagi perusahaan yang membutuhkan solusi data warehouse yang andal di cloud.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Google BigQuery

Google BigQuery adalah platform data warehouse yang dikelola sepenuhnya oleh Google Cloud. BigQuery dirancang untuk menangani analisis data dalam jumlah besar dengan kecepatan tinggi. Salah satu fitur unggulan BigQuery adalah mampu melakukan query SQL pada dataset yang sangat besar tanpa harus mengelola infrastruktur server.

BigQuery juga menawarkan integrasi yang kuat dengan ekosistem Google Cloud, termasuk Google Data Studio, Google Sheets, dan berbagai tools analisis lainnya. Dengan dukungan untuk machine learning melalui BigQuery ML, kalian juga dapat dengan mudah membangun dan menjalankan model machine learning langsung dari platform. Karena dapat mengelola dan menganalisis data dalam skala besar dengan mudah, BigQuery menjadi pilihan favorit di kalangan data engineer.

3. Snowflake

Snowflake adalah solusi data warehouse berbasis cloud yang terkenal dengan skalabilitas dan fleksibilitasnya. Salah satu fitur utama yang dimiliki tools ini adalah arsitektur multi-cluster shared data, yang memungkinkan pemisahan antara penyimpanan dan komputasi. Artinya, Snowflake dapat menskalakan komputasi dan penyimpanan secara independen sesuai kebutuhan, sehingga lebih efisien dalam hal biaya.

Snowflake juga mendukung berbagai jenis data, termasuk semi-terstruktur seperti JSON dan Avro, membuatnya mudah untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Dengan fitur seperti time travel dan zero-copy cloning, Snowflake juga memudahkan kalian untuk mengelola versi data dan melakukan analisis tanpa mengganggu data produksi. Keandalan dan kemudahan penggunaannya membuat Snowflake menjadi pilihan populer untuk manajemen data di cloud.

4. Apache Kafka

Apache Kafka adalah platform streaming data yang banyak digunakan untuk mentransfer data secara real-time antara sistem dan aplikasi. Kafka dirancang untuk mengatur data flow dengan latensi rendah dan throughput tinggi, sehingga ideal untuk aplikasi yang memerlukan pengolahan data secara cepat dan efisien. Kafka terdiri dari broker, topic, dan consumer, di mana data dikirim ke broker dan kemudian dikonsumsi oleh berbagai aplikasi.

Salah satu keunggulan Kafka adalah mampu menangani volume data yang sangat besar dan mengintegrasikannya dengan berbagai sistem lain melalui konektor Kafka Connect. Dengan fitur seperti replay data dan pemrosesan stream yang kuat, Kafka memungkinkan perusahaan untuk membangun arsitektur data yang responsif.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

5. Airflow

Airflow adalah platform manajemen alur kerja yang digunakan untuk mengotomatisasi dan mengatur tugas-tugas ETL (Extract, Transform, Load) dan pemrosesan data lainnya. Dikembangkan oleh Airbnb dan kemudian menjadi proyek Apache, Airflow menyediakan framework yang fleksibel untuk mendefinisikan, menjadwalkan, dan memantau alur kerja data. Dengan Airflow, kalian dapat membuat DAGs (Directed Acyclic Graphs) untuk menggambarkan alur kerja dan menentukan dependensi antar tugas.

Airflow mendukung berbagai operator untuk menghubungkan ke berbagai sumber data dan tools analisis, serta memungkinkan penjadwalan yang kompleks dan eksekusi paralel. Selain itu, Airflow memiliki UI yang intuitif untuk memantau dan mengelola alur kerja secara real-time. Fleksibilitasnya dalam mengelola alur kerja data membuat Airflow menjadi tools penting bagi data engineer.

Untuk bisa menggunakan tools tersebut SahabatDQ harus memiliki pemahaman dulu dalam penulisan query SQL. 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!