PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 3 Jam 22 Menit 3 Detik

5 Tugas Penting Data Engineer di Industri, Apa Saja?

Belajar Data Science di Rumah 04-September-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-04-2024-09-04-152731_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Sebagai salah satu profesi kunci di industri data, data engineer punya peran dan tugas penting untuk membangun arsitektur data yang kuat dan efisien untuk mengelola dan menganalisis data dalam skala besar. Mereka bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara sistem dan infrastruktur yang memungkinkan pengumpulan, penyimpanan, dan pengolahan data secara efektif.  


Dengan keahlian dalam teknologi seperti pemrosesan data terdistribusi, basis data, dan alat-alat pemrosesan data, data engineer menjadi tulang punggung dalam memastikan bahwa organisasi dapat menggunakan data mereka secara optimal untuk pengambilan keputusan dan inovasi.


Bagi kamu yang akan bercita-cita menjadi seorang data engineer, setidaknya kamu perlu tahu soal 5 tugas penting yang belum banyak disadari jika kamu ingin bercita-cita menjadi seorang data engineer. Penasaran apa saja tugasnya? Simak penjelasannya berikut yuk, sahabat DQLab!


1. Menjaga Kualitas Data

Salah satu tugas terpenting yang sering kali dilakukan oleh seorang data engineer adalah menjaga kualitas data. Ini tidak hanya tentang mengumpulkan data, tetapi juga memastikan data tersebut bersih, konsisten, dan datanya dapat diandalkan. Data yang buruk dapat menghasilkan kesalahan dalam analisis dan pengambilan keputusan, sehingga seorang data engineer harus terampil dalam memvalidasi, membersihkan, dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Mengelola Akses dan Keamanan Data

Dalam lingkungan di mana privasi dan keamanan data menjadi perhatian utama, seorang data engineer bertanggung jawab untuk mengelola akses dan keamanan data dengan cermat. Mereka harus memastikan bahwa hanya orang yang berwenang yang dapat mengakses dan menggunakan data yang sensitif, serta mengimplementasikan langkah-langkah keamanan yang sesuai untuk melindungi data dari ancaman luar dan dalam.


3. Mendukung Proses Analisis dan Pengambilan Keputusan 

Data engineer tidak hanya bekerja di belakang layar. Mereka juga harus mendukung tim analisis data dan pengambilan keputusan dengan menyediakan infrastruktur dan alat yang diperlukan untuk menjalankan analisis data secara efektif. Hal ini mencakup pengembangan pipeline data, penyediaan lingkungan analisis yang sesuai, dan memastikan aksesibilitas data yang tepat waktu untuk pengguna akhir.


4. Optimasi Kinerja Sistem

Infrastruktur data yang efisien adalah kunci kesuksesan dalam analisis data yang cepat dan akurat. Tugas seorang data engineer tidak hanya sebatas membangun sistem, tetapi juga mengoptimalkan kinerjanya. Hal ini melibatkan pemantauan kinerja sistem secara berkala, identifikasi dan penyelesaian bottleneck, serta peningkatan efisiensi dalam pemrosesan dan penyimpanan data.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


5. Berkolaborasi dengan Tim Lainnya

Terakhir, tetapi tidak kalah pentingnya, seorang data engineer harus memiliki keterampilan kolaborasi yang baik. Mereka perlu bekerja sama dengan berbagai tim fungsional, termasuk tim analisis data, tim pengembangan perangkat lunak, dan pemangku kepentingan bisnis lainnya, untuk memahami kebutuhan mereka dan mengintegrasikan solusi data yang mendukung tujuan bisnis secara keseluruhan.


Dengan memahami segudang tugas seorang data engineer di industri data, tentunya kamu jadi lebih banyak memahami betapa pentingnya infrastruktur data yang kuat dan efisien bagi kesuksesan proyek dan analisis data. Apakah kamu ingin bercita-cita menjadi seorang data engineer? Namun, belum memiliki skill dan dasar pengetahuan yang cukup? Tak usah khawatir


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login