Apa Itu Data Engineer & Cara Profesi Ini Manfaatkan Big Data

Dalam dunia yang semakin terdigitalisasi, kebutuhan akan pengolahan data yang efisien dan terstruktur menjadi semakin krusial. Data engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur data yang memungkinkan perusahaan memproses dan menganalisis data dalam skala besar.
Mereka memainkan peran vital dalam memastikan data yang diterima oleh para analis, data scientist, dan sistem otomatis adalah data yang bersih, konsisten, dan dapat diakses dengan mudah.
Data engineer tidak hanya berfokus pada pengumpulan data, tetapi juga merancang arsitektur yang memungkinkan data dapat diolah dengan volume besar, sering kali dari berbagai sumber. Dalam konteks big data, mereka harus menangani data yang datang dengan kecepatan tinggi dan dalam berbagai format, baik terstruktur maupun tidak terstruktur.
Keahlian mereka dalam teknologi seperti Hadoop, Spark, dan sistem penyimpanan data modern membuat mereka mampu mendukung berbagai analisis yang mendalam dan strategis untuk bisnis.
Data Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur data yang akan membantu perusahaan memproses dan menganalisis data dalam skala besar. Dengan berkembangnya Big Data, peran Data Engineer semakin krusial, terutama dalam mendukung bisnis untuk mengambil keputusan berdasarkan data.
Apa saja yang dilakukan seorang data engineer pada big data? Pada artikel ini akan membahas mengenai bagaimana Data Engineer memanfaatkan Big Data. penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Membangun Infrastruktur Data Skala Besar
Salah satu tugas utama Data Engineer adalah merancang infrastruktur data yang mampu menangani volume besar data. Dengan pertumbuhan eksponensial data, perusahaan membutuhkan platform penyimpanan yang dapat menangani data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien. Data Engineer sering menggunakan teknologi seperti Hadoop, Spark, dan platform penyimpanan cloud seperti Amazon S3 atau Google Cloud Storage untuk mengatur Big Data.
Profesi ini juga memastikan infrastruktur yang dibangun mampu mendukung kebutuhan analitik dan operasi bisnis, serta mengoptimalkan proses pengambilan, penyimpanan, dan pemrosesan data.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Mengelola Aliran Data (Data Pipelines)
Data Engineer bertanggung jawab mengelola aliran data atau yang sering disebut sebagai "data pipelines." Aliran ini melibatkan proses ekstraksi data dari berbagai sumber, membersihkan dan mentransformasikan data, kemudian me-load data ke dalam sistem penyimpanan data. Dalam konteks Big Data, data yang diambil bisa berasal dari sumber yang sangat beragam dan dalam jumlah besar, sehingga perlu diatur dengan sistem yang efisien dan otomatis.
Alat-alat seperti Apache Kafka dan Apache NiFi sering digunakan untuk memastikan data dapat mengalir secara real-time, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan lebih cepat berdasarkan data terbaru.
3. Memastikan Data Berkualitas Tinggi
Kualitas data sangat penting dalam analisis Big Data. Data yang salah, tidak lengkap, atau tidak konsisten bisa mengarah pada kesimpulan yang keliru. Data Engineer bertanggung jawab memastikan bahwa data yang diproses dan disimpan memiliki kualitas tinggi.
Profesi ini melakukan proses pembersihan data (data cleansing), menangani duplikasi, dan memperbaiki data yang rusak atau tidak valid. Dalam konteks Big Data, pembersihan data ini sangat penting karena volume data yang besar dapat memperbesar dampak dari kesalahan data kecil.
4. Mengotomatisasi Proses Pengelolaan Data
Dalam dunia Big Data, otomatisasi sangat penting untuk efisiensi. Data Engineer memanfaatkan alat dan teknik untuk mengotomatiskan berbagai proses, seperti pemrosesan data, pengelolaan infrastruktur, hingga pemantauan kinerja sistem. Dengan otomatisasi, data dapat diproses secara real-time atau batch dengan sedikit campur tangan manusia, yang meningkatkan kecepatan dan efisiensi analisis data.
Beberapa alat populer yang digunakan untuk otomatisasi meliputi Airflow untuk orkestrasi alur kerja dan Jenkins untuk otomatisasi pipeline CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment).
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Peran Data Engineer dalam era Big Data sangat penting dalam mengelola, memproses, dan memastikan data berkualitas tinggi siap untuk dianalisis. Dengan infrastruktur yang tepat, aliran data yang efisien, data berkualitas tinggi, dan otomatisasi proses, Data Engineer memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan wawasan yang berharga dari data yang mereka kumpulkan. Perusahaan yang ingin bersaing di era digital harus memiliki tim Data Engineer yang mampu mengelola Big Data dengan efektif.
Yuk perdalam skill data engineer di era big data 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, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K