Data Pipeline Management: Skill Wajib Data Engineer

Data pipeline management merupakan salah satu keterampilan penting yang harus dimiliki oleh seorang data engineer. Terlebih dengan transformasi data yang terus berkembang, kemampuan untuk mengelola data dari berbagai sumber hingga ke sistem akhir secara efisien dan andal sangat penting. Berikut ini akan dibahas lebih lanjut tentang apa itu data pipeline management, contoh penerapannya, tools pendukung, dan keterampilan lain yang diperlukan data engineer.

1. Apa itu Data Pipeline Management?

Data pipeline management adalah proses manajemen data flow dari satu atau lebih sumber ke tujuan akhir. Biasanya melibatkan beberapa tahap transformasi dan pembersihan data. Lebih detailnya antara lain pengumpulan data, pengolahan, penyimpanan, dan analisis. Proses ini diperlukan agar data yang dikumpulkan dari berbagai sumber dapat diintegrasikan, diolah, dan disampaikan ke sistem atau pengguna akhir dengan terstruktur dan terorganisir.

Seorang data engineer harus mampu merancang, membangun, dan memelihara data pipeline secara efisien dan skalabel. Sehingga diperlukan penggunaan berbagai teknologi dan metodologi untuk menangani data dalam jumlah besar dan kompleks, serta memastikan aliran data ini tetap konsisten. Dengan pipeline yang baik, perusahaan dapat memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan selalu akurat dan terkini.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Contoh Penerapan Data Pipeline Management

Salah satu contoh penerapan data pipeline management adalah sistem rekomendasi e-commerce. Data dari aktivitas pengguna, seperti pencarian produk, penjelajahan halaman, dan riwayat pembelian, dikumpulkan secara real-time. Data ini kemudian diproses melalui pipeline untuk membersihkan, menyaring, dan menggabungkannya dengan data lain, seperti inventaris produk dan feedback pengguna. Hasil akhir dari pipeline ini adalah dataset yang terstruktur yang digunakan oleh algoritma machine learning untuk menghasilkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Contoh lainnya adalah dalam industri perbankan, di mana data pipeline digunakan untuk mendeteksi penipuan. Data transaksi dari ribuan ATM dan cabang bank dikumpulkan dan diproses secara real-time. Pipeline ini menggabungkan data transaksi dengan data pelanggan dan pola historis penipuan. Setelah data diproses, model machine learning digunakan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan yang bisa mengindikasikan penipuan. Dengan demikian, bank dapat dengan cepat mengidentifikasi dan merespon jika ada ancaman penipuan.

3. Tools Pendukung Data Pipeline Management

Ada berbagai tools yang mendukung data pipeline management, salah satunya adalah Apache Airflow. Airflow adalah platform open-source yang dirancang untuk menulis, menjadwalkan, dan memantau workflow data. Dengan Airflow, Data Engineer dapat mendefinisikan pipeline data dalam bentuk Directed Acyclic Graphs (DAGs), yang memudahkan visualisasi dan pengelolaan workflow data yang kompleks.

Selain Airflow, ada juga tools seperti Apache NiFi yang fokus pada automasi aliran data antara sistem yang berbeda. NiFi menawarkan interface yang mudah digunakan untuk merancang, memonitor, dan mengelola data secara real-time. Tools lain yang sering digunakan termasuk Prefect, Luigi, dan dbt (data build tool), yang masing-masing memiliki keunggulan dan fitur spesifik untuk mendukung pengelolaan pipeline data yang efisien.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

4. Macam-macam Skill DE Lainnya

Selain data pipeline management, seorang data engineer juga harus menguasai keterampilan pemrograman dan scripting, terutama dalam bahasa Python dan SQL. Python digunakan secara luas untuk data processing, analisis, dan otomatisasi, sedangkan SQL adalah bahasa utama untuk query dan manajemen database relasional. Penguasaan kedua bahasa ini memungkinkan data engineer untuk menulis code yang efisien dan efektif dalam mengelola serta memproses data.

Keterampilan lain yang juga penting adalah pemahaman tentang teknologi big data seperti Hadoop dan Spark. Teknologi ini memungkinkan data engineer untuk memproses dan menganalisis data dalam skala besar. Selain itu, familiaritas dengan sistem penyimpanan data seperti data warehouses (misalnya, Redshift dan BigQuery) dan database NoSQL (misalnya, MongoDB dan Cassandra) juga sangat diperlukan. Dengan menguasai keterampilan ini, kalian dapat membangun dan memelihara infrastruktur data yang kuat dan skalabel.

Ternyata banyak ya kemampuan yang harus dimiliki seorang data engineer? Oleh karena itu, untuk mempersiapkan diri kalian perlu belajar beragam skill tersebut. Kalian bisa belajar di DQLab, loh. Mengapa harus DQLab? Di DQLab, kalian akan mendapatkan modul pembelajaran yang lengkap. Baik untuk level pemula sampai profesional. 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!