Bagaimana Data Engineer Memanfaatkan Big Data?
Data Engineer adalah sebuah profesi yang lebih banyak berhubungan dengan data mentah. Mereka bertugas untuk merancang, membangun, serta memelihara infrastruktur sehingga memungkinkan proses pengumpulan, penyimpanan, pemrosesan, serta analisis data yang kompleks dalam skala besar atau yang dikenal dengan istilah big data. Data Engineer memainkan peran penting dalam memanfaatkan big data, dimana data-data tersebut sulit dikelola dengan metode tradisional.
Big data dapat mencakup segala jenis data, seperti data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Big Data dan Data Engineer adalah dua hal yang tidak bisa dipisahkan. Bisa atau tidaknya praktisi data lainnya seperti Data Analyst dan Data Scientist untuk memanfaatkan big data akan sangat tergantung dari kinerja seorang Data Engineer.
Dalam artikel ini akan dibahas beberapa cara yang digunakan oleh Data Engineer untuk memanfaatkan big data. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pengumpulan Data (Data Ingestion)
Data engineer bertanggung jawab untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengumpulan data dari berbagai sumber. Mereka biasanya bisa memanfaatkan beberapa metode seperti data streaming, batch processing, dan data integration. Proses data streaming akan menangkap data secara real-time dari berbagai sumber seperti perangkat IoT, media sosial, dan aplikasi web.
Batch processing akan mengumpulkan data dalam batch dari sumber-sumber seperti relational database, file log, serta data warehouse. Sementara data integration akan mengintegrasikan data dari berbagai format dan sumber untuk menyediakan tampilan yang komprehensif dan konsisten.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Penyimpanan Data (Data Storage)
Data Engineer juga bertugas untuk merancang arsitektur penyimpanan yang efisien dan scalable untuk big data, biasanya akan disimpan dalam data lake, data warehouse, dan database NoSQL. Data lake akan digunakan untuk menyimpan data mentah dan terstruktur, serta memberikan fleksibilitas untuk pemrosesan data di masa depan.
Data warehouse dapat dimanfaatkan untuk menyimpan data yang terstruktur dan dioptimalkan untuk analisis query dengan cepat. Sementara database NoSQL seperti MongoDB atau Cassandra akan lebih cocok digunakan untuk data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur.
3. Pemrosesan Data (Data Processing)
Pemrosesan data adalah tahapan dimana Data Engineer memproses dan mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Pemrosesan data ini bisa dalam bentuk batch processing, stream processing, dan data transformation. Batch processing umumnya menggunakan tools seperti Apache Hadoop untuk memproses data dalam batch besar.
Untuk stream processing akan menggunakan teknologi seperti Apache Spark atau Apache Flink untuk memproses data secara real-time. Sedangkan pada data transformation akan menerapkan ETL (Extract, Transform, Load) untuk membersihkan, mengubah, dan memuat data ke sistem yang diinginkan.
4. Manajemen Data (Data Management)
Data Engineer juga bertanggung jawab untuk manajemen data, termasuk keamanan, kualitas, dan kepatuhan data. Dalam manajemen data ini harus memperhatikan beberapa hal, seperti data governance, data security, dan data quality. Data governance merupakan penetapan kebijakan dan prosedur untuk mengelola data secara efektif dan memastikan kepatuhan terhadap regulasi.
Data security akan berkaitan dengan langkah-langkah mengimplementasikan keamanan untuk melindungi data dari akses yang tidak sah dan pelanggaran keamanan. Sementara data quality merupakan cara yang digunakan untuk memastikan bahwa data yang digunakan akurat, lengkap, dan konsisten.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Data Engineer memainkan peran krusial dalam memanfaatkan big data dengan membangun infrastruktur yang memungkinkan pengumpulan, penyimpanan, pemrosesan, dan manajemen data dalam skala besar. Dalam era digital ini, kemampuan untuk menangani big data adalah aset berharga yang dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan.
Untuk menjadi seorang Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri