Data Architecture, Skill Wajib Data Engineer
Menjadi data engineer profesional diperlukan kesiapan untuk menguasai macam-macam skill penunjang tugas dan tanggung jawab tersebut. Tidak hanya mahir melakukan pemrograman, praktisi data ini juga perlu memiliki skill data architecture. Sederhananya, kalian harus melakukan eksplorasi dan analisis big data agar menemukan pola, hubungan, atau informasi yang relevan dan membantu dalam pengambilan keputusan lebih lanjut.
Masih asing dengan skill data engineer satu ini? Nah, pada artikel berikut akan dijelaskan lebih lanjut apa itu data architecture, manfaatnya, tools yang bisa digunakan, serta beberapa skill lain yang harus dikuasai data engineer selain data architecture. Penasaran kan? Langsung cari tahu penjelasannya di sini!
1. Apa itu Data Architecture?
Sumber gambar: www.heavy.ai
Data architecture merujuk pada struktur data dalam suatu sistem. Dengan cakupan desain, pengelolaan, dan integrasi berbagai sumber data untuk memastikan ketersediaan, keandalan, dan aksesibilitas data. Arsitektur data juga melibatkan penentuan format, pengaturan hubungan antar data, serta pemilihan dan implementasi teknologi yang mendukung pengelolaan data.
Sebagai bagian integral dari strategi teknologi informasi suatu entitas, arsitektur data membantu mendukung keputusan bisnis, analisis data, dan aplikasi lainnya dengan menyediakan pondasi yang kokoh untuk pengelolaan dan pemanfaatan data secara efektif.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
2. Manfaat Data Architecture
Sumber gambar: npp-asia.com
Manfaat utama dari memiliki data architecture yang baik adalah untuk meningkatkan ketersediaan dan kualitas data. Dengan merancang struktur data yang terorganisir dan terstruktur, kalian dapat memastikan ketersediaan data yang konsisten dan dapat diandalkan. Selain itu, arsitektur data yang efektif juga memfasilitasi integrasi data dari berbagai sumber, memungkinkan organisasi untuk menggabungkan dan menganalisis informasi dari berbagai departemen atau sistem.
Manfaat lainnya termasuk efisiensi operasional dan skalabilitas. Dengan adanya arsitektur data yang baik, organisasi dapat mengelola dan menyimpan data secara efisien, mengoptimalkan kinerja sistem, dan mengurangi biaya pengelolaan data. Selain itu, arsitektur data yang dapat berkembang dengan mudah memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan diri dengan perubahan kebutuhan dan teknologi tanpa mengalami gangguan besar dalam operasional sehari-hari.
3. Tools untuk Lakukan Data Architecture
Terdapat berbagai tools yang digunakan dalam domain arsitektur data untuk merancang, mengelola, dan mengoptimalkan struktur data. Beberapa tools tersebut antara lain:
ERD Tools (Entity-Relationship Diagram): Alat seperti MySQL Workbench, Microsoft Visio, atau draw.io membantu data architecture untuk membuat diagram Entity-Relationship yang memvisualisasikan hubungan antar entitas dan atribut dalam basis data.
Database Management Systems (DBMS): DBMS seperti Oracle, MySQL, SQL Server, atau PostgreSQL adalah tools inti dalam pengelolaan data. Mereka menyediakan platform untuk menyimpan, mengelola, dan mengakses data, serta mendukung implementasi arsitektur data.
ETL Tools (Extract, Transform, Load): Tools seperti Apache NiFi, Talend, atau Informatica PowerCenter digunakan untuk memindahkan, mengubah, dan memuat data dari berbagai sumber ke dalam sistem atau gudang data. Ini mendukung integrasi data dari berbagai platform.
Data Virtualization Tools: Alat seperti Denodo atau Informatica Data Virtualization memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan dan mengakses data dari berbagai sumber tanpa menggandakan fisik data, sehingga meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas.
Data Quality Tools: Alat seperti Trifacta, Talend Data Quality, atau Informatica Data Quality digunakan untuk memonitor, mengidentifikasi, dan membersihkan data yang tidak akurat atau tidak lengkap, memastikan kualitas data yang baik.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
4. Skill Data Engineer Lainnya
Selain kemampuan dalam data architecture, seorang data engineer juga membutuhkan sejumlah keterampilan dan pengetahuan lain untuk berhasil dalam pekerjaannya. Beberapa keterampilan tersebut meliputi:
Programming: Kemampuan programming adalah syarat utama, terlebih untuk bahasa pemrograman yang populer seperti Python, Java, atau Scala. Dengan keterampilan ini, seorang data engineer dapat membuat skrip dan aplikasi untuk mengelola dan memanipulasi data.
Cloud Computing: Pemahaman tentang platform cloud seperti AWS, Azure, atau Google Cloud Platform diperlukan karena banyak perusahaan yang memindahkan data dan beban kerja mereka ke lingkungan cloud. Data engineer harus dapat memanfaatkan layanan cloud untuk menyimpan, mengolah, dan mengelola data.
Database Management: Pengetahuan tentang sistem manajemen database (DBMS) seperti MySQL, PostgreSQL, Oracle, atau NoSQL databases sangat diperlukan. Ini termasuk kemampuan untuk merancang skema database, mengelola indeks, dan melakukan pemeliharaan database secara umum.
ETL (Extract, Transform, Load) Processing: Data engineer perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang proses ETL. Ini mencakup kemampuan untuk mengekstrak data dari berbagai sumber, mentransformasikannya sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke sistem atau gudang data.
Bisa disimpulkan untuk memiliki skill data architecture, dibutuhkan pemahaman query data engineer atau pemrograman lainnya yang sangat kuat. Tujuannya untuk meminimalisir kesalahan dan data yang diolah rapi dan dengan kondisi yang baik.
Jadi, kalian harus mempersiapkan diri nih untuk mahir praktik query dan bahasa pemrograman. 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!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya