Data Engineer vs Software Engineer di Berbagai Aspek
Data Engineer dan Software Engineer merupakan dua posisi yang namanya hampir mirip namun jika ditelusuri lebih jauh ternyata keduanya merupakan posisi yang jauh berbeda. Perkembangan dunia teknologi informasi yang sangat signifikan melahirkan banyak profesi dengan nama baru yang hampir mirip. Hal ini juga yang kemudian membuat orang awam sukar membedakan antara posisi yang satu dengan yang lain.
Salah satunya adalah dalam membedakan peran antara Data Engineer dan Software Engineer yang seringkali menjadi bahan perdebatan. Meskipun keduanya berada di ranah engineering, namun terdapat perbedaan mendasar antara keduanya. Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa aspek utama yang membedakan Data Engineer dari Software Engineer. Penasaran kan apa saja perbedaannya? Yuk, simak pembahasan berikut ini!
1. Fokus Utama : Data vs Kode
Data Engineer berfokus pada proses pengelolaan dan pengolahan data. Mereka bertanggung jawab penuh untuk membangun dan mengelola infrastruktur data yang memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan, menyimpan, serta menganalisis data dalam skala besar. Data Engineer sering menggunakan teknologi seperti Apache Spark, Hadoop, dan database NoSQL untuk menangani volume data yang besar.
Sebaliknya, Software Engineer berfokus pada proses pengembangan software. Mereka bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, serta memelihara software yang memungkinkan aplikasi dan sistem berjalan dengan lancar. Software engineer menggunakan bahasa pemrograman seperti Java, Python, atau JavaScript untuk membuat aplikasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Aspek Teknologi dan Alat yang Digunakan
Data Engineer lebih sering menggunakan teknologi dan alat yang dirancang khusus untuk pengelolaan dan pengolahan data, seperti Apache Kafka untuk pengolahan data real-time, Apache Airflow untuk manajemen alur kerja data, dan Apache Hadoop untuk pemrosesan data dalam skala besar.
Sementara Software Engineer lebih banyak menggunakan berbagai alat dan teknologi yang dirancang untuk pengembangan software, seperti AngularJS atau ReactJS untuk pengembangan aplikasi web, atau teknologi seperti Docker untuk penyebaran aplikasi dalam kontainer.
3. Tanggung Jawab dan Tujuan Kerja
Tanggung jawab utama seorang Data Engineer adalah mengelola data flow, memastikan ketersediaan dan integritas data, serta memfasilitasi proses analisis data. Mereka sering bekerja sama dengan tim Data Analyst dan Data Scientist untuk memastikan bahwa data yang diperlukan untuk analisis telah tersedia dalam format yang sesuai.
Di sisi lain, Software Engineer bertanggung jawab atas pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan software. Tujuan utama mereka adalah untuk menciptakan aplikasi atau sistem yang memenuhi kebutuhan pengguna, serta menjaga kualitas dan keandalan software tersebut dalam jangka panjang.
4. Skill yang Dibutuhkan
Kita juga bisa melihat perbedaan dari segi skill yang dibutuhkan. Data Engineer perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang konsep-konsep dasar pengolahan data, seperti ETL (Extract, Transform, Load), pemodelan data, serta pengelolaan data flow. Selain itu, Data Engineer juga perlu memiliki keterampilan teknis dalam menggunakan tools dan teknologi data seperti Apache Spark, SQL, dan database NoSQL.
Sedangkan Software Engineer perlu memiliki pemahaman yang mendalam tentang bahasa pemrograman dan framework pengembangan software. Mereka juga perlu memiliki keterampilan dalam pengujian software, manajemen kode sumber, serta desain arsitektur software.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Dengan memahami perbedaan mendasar antara Data Engineer dan Software Engineer, perusahaan dapat menentukan dengan lebih tepat peran dan tanggung jawab yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Meskipun keduanya memiliki kesamaan dalam hal pengembangan teknologi, namun fokus dan tanggung jawab masing-masing sangatlah berbeda dan memerlukan keterampilan yang unik.
Tertarik menjadi 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