Data Engineer: Pionir Pengelolaan Machine Learning dan AI

Di era digital ini, kamu mungkin semakin sering mendengar istilah Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI). Teknologi ini sering dibahas di media sosial, platform berita, atau bahkan di ruang-ruang kelas dan kantor. Kecanggihan ML dan AI telah membuka berbagai peluang baru, mulai dari kendaraan otonom, chatbot pintar, hingga algoritma rekomendasi di Netflix.

Namun, pernahkah kamu bertanya-tanya, siapa yang berada di balik layar teknologi canggih ini? Di balik semua itu, ada peran penting yang dimainkan oleh seorang Data Engineer.

Sebelum sebuah model AI atau Machine Learning bisa bekerja, data menjadi kunci utama. Data ibarat bahan bakar, dan Data Engineer adalah "insinyur" yang bertanggung jawab untuk memastikan bahan bakar ini siap digunakan oleh mesin pembelajaran AI.

Mereka membangun infrastruktur data yang memungkinkan model ML dan AI belajar, beradaptasi, dan membuat keputusan cerdas. Tanpa peran para Data Engineer, impian tentang kecerdasan buatan mungkin hanya menjadi sebatas konsep saja. 

1. Hubungan Data Engineer dengan Machine Learning dan AI

Machine Learning dan AI tidak bisa berjalan tanpa data yang berkualitas. Data adalah inti dari algoritma pembelajaran mesin, karena model AI mempelajari pola dan membuat prediksi berdasarkan data tersebut. Namun, mengumpulkan dan memproses data dalam jumlah besar tidaklah semudah kedengarannya. Di sinilah Data Engineer berperan.

Sumber: Fiverr

Data Engineer bertugas mengatur data sedemikian rupa agar siap digunakan untuk pelatihan model Machine Learning. Ini melibatkan pembersihan data dari noise atau kesalahan, memastikan data memiliki format yang benar, dan mengatur pipeline agar data bisa mengalir ke model pembelajaran dengan mulus. Pekerjaan ini sering kali menghabiskan waktu lebih banyak dibandingkan dengan membangun model AI itu sendiri, tetapi penting untuk memastikan model tersebut bekerja dengan baik.

Misalnya, dalam pengembangan sistem rekomendasi pada e-commerce seperti Tokopedia atau Shopee, Data Engineer memainkan peran penting. Mereka bertanggung jawab menyiapkan data pelanggan, riwayat belanja, dan interaksi pengguna dengan aplikasi sehingga tim data scientist dan AI bisa menggunakan data tersebut untuk membuat model rekomendasi yang personal. Hasilnya, setiap pengguna akan mendapatkan rekomendasi produk yang lebih sesuai dengan preferensi mereka.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Teknologi yang Digunakan Data Engineer untuk ML dan AI

Untuk mengelola data dalam jumlah besar yang diperlukan oleh model AI dan Machine Learning, Data Engineer menggunakan berbagai teknologi canggih. Beberapa alat dan platform penting yang sering digunakan oleh Data Engineer meliputi:

• Apache Spark: Apache Spark adalah framework pemrosesan data besar yang sering digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar secara paralel. Spark sangat berguna untuk mengolah data yang akan digunakan dalam Machine Learning karena kecepatannya dalam mengolah data terdistribusi.

• Hadoop: Hadoop adalah salah satu teknologi penyimpanan data yang paling populer untuk proyek Big Data. Hadoop memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data dalam skala besar secara terdistribusi, sehingga memudahkan Data Engineer untuk mengelola volume data yang sangat besar yang sering dibutuhkan dalam ML dan AI.

• Kafka: Dalam beberapa kasus, data untuk ML dan AI harus diproses secara real-time. Apache Kafka adalah alat yang sering digunakan Data Engineer untuk melakukan data streaming, yang memungkinkan pengiriman dan pemrosesan data secara cepat dan efisien.

• Google Cloud Platform (GCP) dan Amazon Web Services (AWS): Dua layanan cloud ini sangat populer di kalangan Data Engineer. Mereka menawarkan berbagai alat yang memudahkan pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data, serta mendukung pengembangan model AI dan Machine Learning.

  
  

Dalam konteks proyek AI, teknologi-teknologi ini memungkinkan Data Engineer untuk memastikan bahwa data yang mereka kelola dapat diakses dengan cepat, diproses dengan efisien, dan dikirimkan ke model pembelajaran mesin secara tepat waktu.

3. Tantangan yang Dihadapi Data Engineer dalam Proyek ML dan AI

Meskipun teknologi semakin canggih, tantangan yang dihadapi oleh seorang Data Engineer dalam proyek Machine Learning dan AI tidaklah mudah. Salah satu tantangan terbesar adalah menangani data yang sangat besar dan beragam.

Setiap hari, volume data yang dihasilkan terus meningkat, baik itu dari aplikasi mobile, sensor IoT, atau platform media sosial. Mengelola semua data ini agar tetap relevan, terstruktur, dan siap digunakan adalah tugas yang memerlukan ketelitian dan keahlian teknis yang tinggi.

Selain itu, Data Engineer juga harus berhadapan dengan masalah kualitas data. Data yang tidak bersih atau mengandung kesalahan akan menghasilkan model AI yang bias atau kurang akurat. Oleh karena itu, pembersihan dan validasi data menjadi bagian penting dari pekerjaan mereka. Ini juga termasuk menangani data yang hilang atau tidak lengkap, yang dapat mempengaruhi hasil akhir dari model AI.

Keamanan data juga menjadi perhatian utama. Dalam beberapa proyek Machine Learning dan AI, Data Engineer bertanggung jawab untuk memastikan data yang digunakan telah sesuai dengan regulasi privasi, seperti GDPR atau undang-undang perlindungan data lainnya. Ini menambah lapisan kompleksitas dalam pengelolaan data.

4. Peran Data Engineer dalam Masa Depan AI dan Machine Learning

Jika kita melihat masa depan AI dan Machine Learning, peran Data Engineer diprediksi akan semakin penting. Seiring dengan berkembangnya teknologi AI, kebutuhan akan data yang berkualitas juga akan semakin meningkat. Data Engineer akan terus menjadi pionir dalam memastikan bahwa infrastruktur data yang ada dapat mendukung inovasi-inovasi AI yang semakin kompleks.

Sumber: Inteliment

Selain itu, dengan munculnya tren seperti AutoML (Automated Machine Learning) dan AI Ops, Data Engineer diharapkan bisa bekerja lebih dekat dengan data scientist dan software engineer untuk mengotomatiskan banyak tugas yang sebelumnya memakan waktu. Ini akan membantu tim AI bekerja lebih cepat dan lebih efisien, membuka pintu bagi perkembangan teknologi AI yang lebih luas di berbagai industri.

Pada akhirnya, Data Engineer akan tetap menjadi sosok penting yang menjembatani dunia data dengan teknologi AI dan Machine Learning. Mereka tidak hanya membangun fondasi data yang kuat, tetapi juga memastikan bahwa inovasi yang dihasilkan dapat berjalan dengan baik dan memberikan nilai nyata bagi bisnis maupun masyarakat.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal di era Big Data 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