Data Pipeline & Integrasi untuk Portfolio Data Engineer

Data Engineer adalah profesi yang bertanggung jawab untuk menyiapkan data agar bisa diolah oleh profesi data lainnya. Sebagai salah satu profesi teknis, portfolio seorang Data Engineer terbilang cukup penting. Selain CV, recruiter juga biasanya menjadikan portfolio data sebagai tahapan screening pada posisi Data Engineer. Dengan melihat portfolio data, recruiter atau calon klien bisa menilai sejauh mana teknikal skill yang dimiliki oleh kandidat.

Dalam dunia data engineering, project data pipeline dan integrasi adalah elemen penting yang bisa digunakan untuk menunjukkan kemampuan dalam mengumpulkan, mengolah, dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber untuk analisis lebih lanjut.

Project-project ini sangat penting bagi Data Engineer, karena mereka bisa menunjukkan salah satu kemampuan teknis yang dibutuhkan di lapangan, yaitu pemahaman tentang arsitektur data, dan keterampilan dalam mengatasi tantangan kompleks. 

Dalam artikel ini, kita akan coba membahas project data pipeline dan integrasi sebagai bagian dari portfolio data engineer. Yuk, simak pembahasannya!

1. Desain dan Arsitektur Pipeline Data

Tahapan awal dalam pembuatan project adalah menentukan desain dan merancang arsitektur pipeline data, yang mencakup pemilihan teknologi, struktur data, dan work flow untuk memastikan data dapat diproses secara efisien. Dalam portfolio, Data Engineer bisa menjelaskan pilihan tools dan teknologi yang digunakan, seperti Apache Kafka untuk streaming data, Apache NiFi untuk orkestrasi data, atau Airflow untuk manajemen workflow.

Data Engineer juga perlu menjelaskan secara detail mengenai arsitektur sistem, termasuk bagaimana data dikumpulkan, diproses, dan disimpan. Mereka juga bisa menyertakan diagram arsitektur jika memungkinkan. Ada baiknya, Data Engineer memberikan pertimbangan yang dilakukan untuk memastikan keandalan (fault tolerance) dan kemampuan untuk menangani peningkatan volume data (scalability).

Contoh: "Project ini melibatkan desain pipeline data untuk mengumpulkan dan memproses data sensor IoT dari ribuan perangkat. Menggunakan Kafka untuk mengelola aliran data real-time dan Spark untuk transformasi data, arsitektur ini dapat diskalakan untuk menangani data dalam jumlah besar."

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Integrasi Data dari Berbagai Sumber

Integrasi data dari berbagai sumber adalah bagian penting dari pipeline data. Integrasi data akan mencakup pengumpulan data dari berbagai format dan protokol, kemudian menyatukannya dalam format yang konsisten untuk analisis. Data Engineer dapat menjelaskan berbagai sumber data yang digunakan, seperti API eksternal, database relasional, file CSV, atau data streaming.

Data Engineer juga bisa menyebutkan tools dan teknologi yang digunakan untuk mengintegrasikan data, seperti Talend, MuleSoft, atau custom scripts. Mereka juga perlu menginformasikan cara menangani berbagai protokol (HTTP, FTP, etc.) dan format data (JSON, XML, CSV).

Contoh: "Dalam project ini, kami mengintegrasikan data dari API eksternal, database MySQL, dan file log sistem. Menggunakan Apache NiFi, data dari berbagai sumber ini diselaraskan ke dalam format JSON, memungkinkan analisis yang konsisten dan terpadu."

3. Pengolahan dan Transformasi Data

Setelah data dikumpulkan dan diintegrasikan, langkah berikutnya adalah pengolahan dan transformasi data. Proses ini memastikan bahwa data siap untuk digunakan dalam analisis lebih lanjut atau untuk digunakan oleh model Machine Learning. Dalam portfolio, Data Engineer bisa menjabarkan bagaimana data diubah untuk memenuhi kebutuhan bisnis atau analisis, seperti normalisasi, agregasi, atau pembersihan data.

Data Engineer juga perlu untuk menginformasikan tools yang digunakan untuk pemrosesan data, seperti Apache Spark untuk pemrosesan paralel atau Pandas untuk transformasi data di Python. Sebaiknya, mereka juga menjelaskan langkah-langkah yang telah diambil untuk memastikan kualitas data, seperti validasi, penanganan data yang hilang, dan penghapusan duplikat.

Contoh: "Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber diubah menggunakan Apache Spark. Proses transformasi mencakup normalisasi nilai-nilai numerik, penghapusan duplikat, dan penggabungan data dari beberapa tabel. Hasilnya adalah dataset yang bersih dan siap untuk analisis prediktif."

4. Penyimpanan dan Akses Data

Tahapan akhir dari project ini adalah penyimpanan dan akses data, yang mencakup penyimpanan data dalam sistem sehingga memungkinkan akses cepat dan aman untuk analisis atau pelaporan. Data Engineer bis memberikan informasi mengenai pilihan penyimpanan data, seperti data warehouse (BigQuery, Redshift), data lake (Amazon S3), atau database NoSQL (MongoDB).

Tidak hanya itu, keamanan dan privasi juga harus disertakan dalam portfolio data. Data Engineer bisa menjelaskan langkah-langkah keamanan yang diambil untuk melindungi data, seperti enkripsi, kontrol akses, dan pemantauan. Mereka juga perlu menambahkan informasi bagaimana data disediakan untuk pengguna, seperti melalui API, dashboard, atau query SQL.

Contoh: "Data yang telah diolah disimpan dalam data warehouse Amazon Redshift, memungkinkan tim data science dan bisnis untuk mengakses data dengan cepat dan melakukan analisis lanjutan. Data ini juga dienkripsi untuk memastikan keamanan dan privasi informasi sensitif."

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Project data pipeline dan integrasi adalah komponen penting dalam portfolio Data Engineer, dimana mereka bisa menunjukkan kemampuan dalam merancang dan mengimplementasikan solusi yang menangani berbagai tantangan data.

Melalui desain arsitektur pipeline, integrasi data dari berbagai sumber, transformasi data, dan penyimpanan yang aman, data engineer dapat menunjukkan kemampuan teknis mereka serta dampak bisnis yang dihasilkan dari solusi tersebut. 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