TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 0 Jam 29 Menit 30 Detik

Google Cloud Dataflow: Tools Data Engineer Efektif

Belajar Data Science di Rumah 22-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-04-2024-01-22-211730_x_Thumbnail800.jpg

Data Engineer termasuk posisi yang sangat dibutuhkan dalam perusahaan. Mereka menjadi garda terdepan dalam memproses data mentah. Jika yang kalian bayangkan, kita bisa langsung memproses data yang didapatkan, maka itu sangatlah keliru. Hampir semua data yang didapatkan dari proses pengumpulan data di berbagai sumber baik internal maupun eksternal bukanlah data yang siap diolah. Data tersebut harus dibersihkan dan diproses dulu agar siap untuk dianalisis.


Dalam proses persiapan data agar siap untuk digunakan oleh Data Scientist dan Data Analyst, Data Engineer akan membutuhkan tools pemrosesan data. Google Cloud Dataflow merupakan contoh tools yang bisa digunakan oleh Data Engineer dalam ekosistem Google Cloud Platform. Dimana platform ini memang dirancang untuk mempermudah dan mempercepat pemrosesan data secara real-time dan batch.


D
alam artikel ini, kita akan mengeksplorasi keunggulan dari Google Cloud Dataflow sebagai tools Data Engineering. Yuk, simak pembahasannya! 


1. Model Pemrograman Unified

Data Engineer

Google Cloud Dataflow menawarkan model pemrograman unified, dimana model ini dapat digunakan untuk melakukan pemrosesan data baik dalam skenario batch maupun real-time. Sehingga tim Data Engineer dapat menggunakan pendekatan yang konsisten untuk memproses data, apakah itu dalam mode streaming atau batch, memberikan fleksibilitas dan konsistensi dalam pengembangan dan pemeliharaan aplikasi. Model ini memungkinkan developer untuk menggunakan API dan konsep yang sama, tanpa perlu mengubah banyak hal dalam kode, terlepas dari jenis pemrosesan data yang sedang dilakukan. 


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Skalabilitas Otomatis dan Terkelola

Data Engineer

Google Cloud Dataflow memiliki kelebihan dalam menangani skala data dengan baik. Tool ini dapat menyesuaikan kapasitas sumber daya sesuai dengan volume data yang sedang diolah secara otomatis, sehingga bisa memastikan performa optimal dan menghindari perluasan manual yang rumit. Selain itu, sebagai layanan terkelola di Google Cloud Platform, Dataflow mengelola banyak aspek infrastruktur dan perawatan sistem, yang artinya bisa membantu meringankan pekerjaan Data Engineer dari sejumlah tugas administratif.


3. Integrasi Dengan Ekosistem Google Cloud

Data Engineer

Dari namanya, kita bisa langsung menebak bahwa Google Cloud Dataflow ini terintegrasi secara erat dengan ekosistem layanan Google Cloud Platform lainnya. Dalam hal ini termasuk integrasi yang kuat dengan penyimpanan data seperti Google Cloud Storage dan BigQuery, serta kemampuan untuk menggunakan Pub/Sub sebagai sistem pengiriman pesan untuk data streaming. Integrasi ini memfasilitasi pengembangan solusi end-to-end dalam Google Cloud, dari pengumpulan data hingga analisis dan visualisasi.


4. Monitoring dan Visualisasi yang Kuat

Data Engineer

Google Cloud Dataflow juga menyediakan tool yang kuat untuk pemantauan dan visualisasi workflow pemrosesan data. Melalui interface pengguna web dan integrasi dengan Stackdriver Monitoring, tim Data Engineering dapat dengan mudah melacak kinerja workflow, memantau latensi, dan mengidentifikasi potensi masalah. Visualisasi ini membantu tim untuk memahami dengan jelas bagaimana data bergerak melalui alur kerja dan di mana waktu yang dihabiskan.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Google Cloud Dataflow menjadi pilihan yang menarik untuk tim Data Engineering yang beroperasi di lingkungan Google Cloud Platform. Penguasaan tools dalam pekerjaan Data Engineer bisa membuat pekerjaan mereka menjadi lebih mudah. 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


Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :