Apa Itu Data Engineer? Profesi Penting Era Big Data

Tanpa disadari setiap detik, miliaran data bergerak seperti arus deras, tak beraturan dan sulit diolah. Oleh karenanya, Data Engineer hadir seperti seorang arsitek sungai digital, yang mendesain jalur agar arus itu mengalir terstruktur dan bermanfaat. Tanpa mereka, mungkin data-data yang ada di sekitar kita hanyalah menjadi sebuah angka dan teks yang bertebaran tanpa arti.

Namun, dengan sentuhan tangan mereka, data bisa menjadi sebuah aset yang sangat berharga di era big data ini dan memiliki kekuatan luar biasa yang bisa membantu bisnis, mengubah kehidupan kita, dan bahkan memprediksi masa depan.

Ingin tahu apa itu Data Engineer dan bagaimana cara mereka memanfaatkan transformasi big data? Yuk, kita bahas selengkapnya!

1. Menganal Kembali Siapa Itu Data Engineer?

Data Engineer adalah seorang profesional yang bertanggung jawab mengelola dan mengolah data mentah menjadi bentuk yang siap digunakan untuk analisis lebih lanjut. Jika Data Scientist adalah seniman yang melukis gambaran besar dari data, maka Data Engineer adalah tukang bangunan yang membuat kanvasnya. Mereka mengumpulkan data dari berbagai sumber, membersihkannya, dan memastikan data tersebut tersedia dalam format yang rapi dan terstruktur.

Bayangkan kamu seorang koki di restoran mewah. Tujuannya agar bisa menyajikan hidangan sempurna, kamu memerlukan bahan-bahan yang segar, bersih, dan siap diolah. Tugas memastikan bahan itu sampai ke dapur kamu adalah peran Data Engineer di dunia data. Mereka juga mengatur alur perpindahan data atau data pipeline sehingga perusahaan dapat bekerja dengan informasi yang benar, akurat, dan real-time.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Mengapa Data Engineer Penting dalam Era Big Data?

Big Data tidak hanya sekadar data dalam jumlah besar; ini adalah ekosistem kompleks yang terus tumbuh secara eksponensial. Dalam situasi seperti ini, peran Data Engineer sangat penting karena mereka adalah "fondasi digital" yang menopang seluruh proses pengolahan data. Tanpa mereka, analisis canggih seperti Machine Learning dan Artificial Intelligence tidak akan berjalan.

Misalnya, ketika kamu menonton YouTube dan mendapatkan tontonan sesuai keinginanmu, atau mendengarkan playlist yang dikurasi di Spotify, itu semua adalah hasil kerja keras tim data yang dimulai dengan Data Engineer. Mereka memastikan bahwa data pengguna diolah dengan benar sehingga algoritma dapat mempelajarinya.

Perusahaan-perusahaan raksasa seperti Google, Amazon, dan Facebook sangat mengandalkan Data Engineer untuk memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada penggunanya. Dalam skala yang lebih besar, Data Engineer juga membantu industri seperti kesehatan, logistik, dan keuangan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dengan bantuan data.

3. Skill yang Dibutuhkan Seorang Data Engineer

Untuk menjadi Data Engineer, seseorang harus menguasai kombinasi kemampuan teknis dan non-teknis. Secara teknis, seorang Data Engineer perlu memahami bahasa pemrograman seperti Python, SQL, atau Scala, yang digunakan untuk memanipulasi data. Mereka juga harus mahir dalam penggunaan database seperti MySQL atau PostgreSQL serta memahami teknologi Big Data seperti Apache Spark dan Hadoop. Tidak hanya itu, keahlian dalam Cloud Computing, seperti AWS atau Google Cloud, semakin menjadi kebutuhan mutlak di era transformasi digital ini.

Namun, skill teknis saja tidak cukup. Kemampuan problem-solving, kerja tim, dan berpikir kritis sangat penting, terutama karena Data Engineer sering bekerja dalam tim lintas fungsi. Bagi kamu yang sedang mempertimbangkan karier ini, tidak perlu takut. Selama kamu punya ketertarikan pada logika, tantangan, dan rasa ingin tahu yang besar, perjalanan kamu di bidang Data Engineer bisa dimulai dari mana saja, baik melalui pendidikan formal maupun kursus online.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

4. Bagaimana Data Engineer Memanfaatkan Transformasi Big Data?

Big Data yang kita kenal saat ini sering kali berasal dari berbagai sumber media sosial, sensor IoT, transaksi e-commerce, atau bahkan sistem kesehatan. Namun, data ini tidak serta-merta siap digunakan. Data Engineer menggunakan teknologi canggih seperti ETL (Extract, Transform, Load) untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang terstruktur. Proses ini mencakup pengumpulan data dari berbagai sumber, membersihkan data dari kesalahan atau duplikasi, dan menyimpannya di tempat yang mudah diakses seperti data warehouse.

Misalnya, dalam e-commerce, Data Engineer memastikan bahwa data transaksi, inventaris, dan preferensi pelanggan terhubung dengan baik untuk memberikan pengalaman berbelanja yang mulus. Dengan teknologi cloud seperti Google BigQuery atau Snowflake, mereka memungkinkan perusahaan menganalisis pola belanja pelanggan dan bahkan memprediksi tren di masa depan. Peran mereka juga terlihat jelas dalam pengelolaan logistik, di mana mereka membantu merancang sistem yang memungkinkan pengiriman barang menjadi lebih cepat dan efisien.

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal di era ML dan AI ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari