Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Google BigQuery, Tools Andalan Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 08-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-04-2024-05-08-213538_x_Thumbnail800.jpg

Data engineer merupakan akar dari pekerjaan yang berkaitan dengan data. Sebelum data siap digunakan, data engineer perlu bekerja mengumpulkan, mengolah, dan melakukan manajemen data dalam suatu warehouse agar mudah diakses oleh tim data lainnya. Inilah mengapa permintaan kebutuhan data engineer meningkat.


Untuk menjalankan pekerjaannya, data engineer juga perlu didukung oleh tools yang efisien. Ini karena tugas utamanya adalah manajemen database. Salah satu tools favorit yang digunakan data engineer yaitu Google BigQuery. Tools ini mampu menampung data hingga ukuran terabyte dan memprosesnya dalam waktu singkat. Lalu, apa lagi keunggulan tools ini? Yuk simak penjelasannya berikut!


1. Apa Itu Google BigQuery?

Data Engineer

Google BigQuery adalah data warehouse yang dirilis oleh Google. Kegunaan dari aplikasi ini adalah membantu data engineer untuk memanajemen dan menganalisis dataset yang membutuhkan fitur tambahan untuk pemodelan machine learning atau business intelligence. BigQuery dapat dioperasikan dengan menuliskan query SQL di dalamnya.


Salah satu keutamaan dari data warehouse ini adalah scalability atau kemampuannya untuk menangani pertumbuhan yang tinggi. Google Bigquery dapat membaca SQL dalam jumlah yang besar hingga ukuran terabyte dalam waktu yang singkat. 


Perusahaan besar telah menggunakan BigQuery sejak lama. Salah satunya adalah Spotify. Seorang data engineer di Spotify bahkan mampu mengolah 2.2 juta data menjadi 20 ribu dalam satu menit. Selain itu, Google BigQuery juga dapat digunakan dengan mudah untuk memindahkan data-data perusahaan tempat kalian bekerja tanpa membutuhkan prosedur yang rumit.


Fleksibilitas yang ditawarkan inilah yang membuat Google Bigquery sering digunakan oleh perusahaan besar. Selain itu, kamu juga bisa menggunakan berbagai client library seperti Java, .NET, atau Python. Sehingga dapat disimpulkan Google Bigquery adalah salah satu data warehouse yang mudah, cepat, dengan fitur yang sangat lengkap.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Fitur yang Dimiliki Google BigQuery

Data Engineer

BigQuery adalah data warehouse dengan banyak fitur. Berikut adalah beberapa fitur utama yang perlu diketahui.

  • BigQuery ML. Fitur ini dimanfaatkan untuk membangun model machine learning dan menjalankannya langsung tanpa tambahan fitur lainnya. Untuk bisa memanfaatkan fitur ini, tentu kalian membutuhkan kemampuan programming lanjutan, tidak hanya mampu menulis query SQL. Selain itu, kalian juga perlu memahami konsep machine learning lebih dalam.

  • BigQuery Omni. Fitur ini bersifat multi-cloud analytics. Artinya, kalian bebas dengan mudah menggunakan data dari Google Cloud, Amazon Web Series (AWS) dan Azure jika dibutuhkan. Menariknya kalian cukup membutuhkan satu dashboard saja. Sehingga tidak perlu menyesuaikan diri untuk user interface yang berbeda. 

  • BigQuery BI Engine. Fitur ini digunakan untuk menganalisis dataset yang kompleks dan dalam ukuran yang besar. Fitur ini juga secara langsung terintegrasi dengan tools visualisasi atau business intelligence lainnya seperti Google Data Studio atau tool BI lainnya.

  • BigQuery GIS. Untuk menganalisis dataset yang berkaitan dengan kondisi geografis, kalian bisa memanfaatkan fitur ini. BigQuery GIS menggabungkan arsitektur serverless BigQuery dengan geospatial analysis. Sehingga proses analisis dapat dilakukan dengan lebih efektif dan mudah.


3. Keunggulan Google BigQuery

Data Engineer

Sebagai data warehouse yang digunakan oleh perusahaan besar, tentunya Google BigQuery memiliki beberapa keunggulan yaitu:

  • User friendly. BigQuery sangat ramah bagi pemula. Tampilannya yang sederhana dan mudah diikuti oleh setiap pengguna membuat BigQuery menjadi salah satu tools yang bisa digunakan untuk belajar mengenal data warehouse dan penulisan query SQL.

  • Interface yang ringan. Tidak membutuhkan ruang penyimpanan yang besar menjadi keunggulan BigQuery.

  • Kustomisasi layanan. Adanya kebebasan dalam memilih fitur tentu membuat pengalaman menggunakan BigQuery menjadi semakin menarik. Setiap pengguna dapat memilih layanan sesuai dengan kebutuhan. Sehingga layanan akan terasa lebih bermanfaat untuk digunakan.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Cara Menggunakan Google BigQuery

Untuk kalian yang ingin mengeksplorasi fitur pada Google BigQuery, kalian bisa memulai pada Sandbox. Fitur ini memungkinkan kalian mencoba kemampuan BigQuery tanpa biaya untuk memastikan apakah BigQuery sesuai dengan kebutuhan. Sandbox memungkinkan kalian untuk menikmati BigQuery dan konsol Google Cloud tanpa memerlukan kartu kredit, membuat akun penagihan, atau mengaktifkan penagihan untuk project. BigQuery sandbox tersedia untuk siapa saja yang memiliki Akun Google. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut.


Langkah 1: Di Google Cloud Console, buka halaman BigQuery. 

Langkah 2: Autentikasi dengan Akun Google, atau buat akun jika belum melakukannya. 

Langkah 3: Jika kalian menyetujui persyaratan layanan, maka lanjutkan tahap berikutnya.

Langkah 4: Ikuti petunjuk untuk membuat project Google Cloud. Untuk menggunakan BigQuery sandbox, kalian harus membuat project Cloud.

Langkah 5: Setelah membuat proyek Cloud, Google Cloud Console akan menampilkan banner seperti berikut ini.

Data Engineer

Karena gratis, maka ada beberapa limitasi yang diberikan oleh Google BigQuery, yaitu:

  • Diberikan batas penggunaan gratis yang sama seperti paket gratis BigQuery: 10 GB penyimpanan aktif dan 1 TB data kueri yang diproses setiap bulan.

  • Kalian dapat membuat kapasitas BigQuery BI Engine hingga 1 GB.

  • Memiliki masa kadaluarsa yaitu 60 hari. Setelah itu maka seluruh dataset dan query yang dijalankan akan otomatis hilang.


Untuk bisa menggunakan tools tersebut, kalian perlu mendalami query SQL terlebih dahulu, loh. Nah sudah sampai mana skill SQL kalian, Sahabat DQ? Jangan khawatir, kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 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! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login