Data Engineer pada Integrasi Machine Learning Bisnis

Teknologi kini telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan modern. Dari cara kita berkomunikasi hingga bagaimana bisnis berjalan dan mengambil keputusan strategis, teknologi selalu berada di garis depan. Di antara berbagai inovasi yang ada, machine learning (ML) muncul sebagai bintang utama, membawa perubahan besar dalam banyak industri.

Namun, keberhasilan ML dalam bisnis tidak terjadi begitu saja. Ada pahlawan-pahlawan di balik layar yang membangun fondasi untuk semua teknologi canggih ini, dan salah satu peran kunci tersebut adalah data engineer. Mereka memastikan bahwa semua data yang diperlukan oleh algoritma ML tersedia, terstruktur, dan siap digunakan. Tanpa mereka, mimpi besar tentang teknologi canggih yang bisa kita nikmati saat ini tidak akan terwujud.

Tapi, sebenarnya siapa sih data engineer itu? Dan apa bagaimana konteksnya pada integrasi teknologi machine learning dalam bisnis? Yuk, kita kupas selengkapnya!

1. Mengenal Siapa Itu Data Engineer?

Data engineer adalah sebuah profesi yang bisa diibaratkan seperti "tukang bangunan" dalam dunia data. Kalau data adalah bahan baku, maka data engineer adalah orang yang memastikan bahan itu diproses, diangkut, dan disimpan dengan benar. Mereka membangun "jalan raya data" agar informasi dapat mengalir tanpa hambatan ke pihak-pihak yang membutuhkannya, seperti data scientist atau developer.

Tugas utama seorang data engineer mencakup:

• Membuat pipeline data untuk mentransfer data dari satu sistem ke sistem lain.

• Membersihkan dan mengolah data agar siap digunakan.

• Memastikan data aman dan dapat diakses kapan saja.

Untuk melakukan tugas-tugas ini, seorang data engineer memerlukan skill teknis seperti pemrograman (contoh: Python, SQL, Java), memahami arsitektur data, serta menguasai tools seperti Apache Spark atau Airflow.

Mengapa ini penting? Karena di era digital, setiap bisnis adalah bisnis berbasis data. Mulai dari perusahaan teknologi hingga industri tradisional seperti manufaktur, semua membutuhkan data engineer untuk menjaga operasi tetap berjalan.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

2. Machine Learning dan Kebutuhannya Akan Data yang Bersih

Machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer belajar dari data untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan. Contohnya, algoritma yang merekomendasikan lagu di Spotify atau iklan di media sosial. Tapi, ML hanya seefektif data yang dimilikinya. Data kotor sama artinya dengan hasil “prediksi yang buruk”.

Ada juga beberapa tantangan umum yang dihadapi perusahaan dalam memenuhi kebutuhan akan data yang bersih. Berikut beberapa diantaranya:

• Data silo: Data tersebar di berbagai sistem dan tidak terhubung.

• Data kotor: Data penuh error, duplikasi, atau format tidak standar.

• Aksesibilitas: Sulit mengakses data tepat waktu.

Di sinilah data engineer menjadi pahlawan. Mereka memastikan data bersih, terstruktur, dan siap digunakan oleh algoritma ML. Tanpa data engineer, data scientist akan kesulitan karena harus menghabiskan banyak waktu hanya untuk mengolah data, alih-alih fokus pada pembuatan model ML.

3. Bagaimana Data Engineer Membantu Bisnis Mengintegrasikan Machine Learning?

Sekarang, mari kita lihat bagaimana kontribusi nyata data engineer terhadap bisnis yang menggunakan machine learning:

• E-commerce

  Misalnya, perusahaan e-commerce menggunakan ML untuk memberikan rekomendasi produk. Agar ini berhasil, data engineer harus membuat pipeline yang mengambil data pembelian, klik pengguna, dan pencarian produk secara real-time. Pipeline ini memungkinkan data scientist membangun model yang akurat untuk merekomendasikan produk sesuai minat pengguna.

• Fintech

  Di fintech, machine learning digunakan untuk mendeteksi penipuan (fraud detection). Data engineer bertugas memastikan data transaksi aman, cepat diakses, dan siap diproses oleh model ML yang memprediksi transaksi mencurigakan.

• Logistik

  Dalam industri logistik, ML digunakan untuk memprediksi waktu pengiriman atau mengoptimalkan rute pengiriman. Data engineer bertanggung jawab memastikan data lokasi, cuaca, dan lalu lintas terintegrasi ke dalam sistem analitik.

Untuk mendukung tugas-tugas ini, data engineer biasanya menggunakan beberapa tools, seperti:

• Apache Kafka untuk streaming data real-time.

• Apache Airflow untuk menjadwalkan dan mengatur alur kerja data.

• Spark untuk memproses data dalam skala besar.

Selain itu, untuk mendukung pekerjaannya agar berjalan dengan lancar, pastinya diperlukan sebuah kolaborasi dengan tim data lainnya yang menjadi kunci. Data engineer biasanya memiliki kerjasama yang erat dengan data scientist untuk merancang model ML, serta developer yang mengimplementasikan solusi ke dalam sistem bisnis.

4. Mengapa Profesi Data Engineer Penting?

Seiring dengan semakin tingginya adopsi machine learning di berbagai industri, permintaan akan data engineer pun melonjak. Sebuah laporan dari LinkedIn menyebutkan bahwa data engineer adalah salah satu pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat dalam beberapa tahun terakhir.

Selain itu, data engineer memegang peran strategis dalam transformasi digital perusahaan. Mereka membantu bisnis memanfaatkan teknologi ML untuk tetap kompetitif di pasar. Dengan kata lain, tanpa data engineer, perusahaan akan kesulitan memaksimalkan potensi data mereka.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

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