Hubungan Data Engineer & Big Data dari Point Of View Baru
Data Engineer memegang peranan penting dalam proses pengelolaan big data yang terus berkembang di era digital ini. Di balik big data yang dimanfaatkan untuk analisis dan pengambilan keputusan, ada sosok Data Engineer yang bertugas untuk memastikan bahwa data tersebut dapat diakses, dipahami, dan dimanfaatkan dengan baik. Peran Data Engineer ini mencakup banyak aspek unik yang tidak hanya membuat data lebih terstruktur tetapi juga menjaga kualitas, keamanan, dan keterkaitan antar data dari berbagai sumber.
Faktanya, Data Engineer tidak hanya berurusan dengan tools dan teknologi canggih, namun juga dengan tantangan real seperti memastikan data dari berbagai sumber tetap konsisten dan relevan. Dalam ekosistem big data, Data Engineer diibaratkan sebagai jembatan yang menghubungkan data mentah dengan kebutuhan bisnis, dimana mereka akan memastikan setiap informasi yang berharga dapat digunakan secara optimal. Artikel ini akan membahas lebih dalam mengenai korelasi utama antara Data Engineer dan big data dari sudut pandang yang sering kali terlewatkan. Yuk, simak pembahasannya!
1. Mengintegrasikan Data dari Sumber yang Beragam
Sebelum membahas lebih jauh, kita perlu memahami bahwa big data berasal dari berbagai sumber, mulai dari media sosial, log sistem, hingga perangkat IoT. Karena berasal dari banyak sumber, data-data ini akan memiliki format yang berbeda-beda. Data Engineer harus memiliki keahlian dalam mengintegrasikan data ini ke dalam satu sistem sehingga mempermudah analisis lebih lanjut. Proses integrasi ini bertujuan untuk memastikan bahwa data dari sumber yang berbeda dapat digunakan secara bersamaan tanpa kehilangan makna atau konteks.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Menjaga Kualitas Data untuk Big Data
Volume data yang besar dalam big data l sering kali identik dengan adanya ketidakkonsistenan, duplikasi, ataupun data yang tidak lengkap. Data Engineer memainkan peran penting dalam menjaga kualitas data dengan melakukan data cleansing. Mereka akan memastikan bahwa data yang akan digunakan untuk analisis telah bebas dari kesalahan dan dapat diandalkan untuk digunakan dalam pengambilan keputusan. Dalam konteks big data, proses ini menjadi sangat krusial karena kesalahan sekecil apapun dapat memberikan dampak besar pada hasil analisis.
3. Memastikan Keamanan Data pada Skala Besar
Dalam pengelolaan big data, keamanan menjadi aspek yang tidak boleh diabaikan. Selain bertugas menyiapkan data, Data Engineer juga bertanggung jawab untuk mengimplementasikan langkah-langkah keamanan seperti enkripsi data, kontrol akses, dan deteksi anomali. Dengan melindungi data dari ancaman seperti kebocoran atau serangan siber, Data Engineer dapat memastikan bahwa data sensitif tetap aman dan hanya digunakan oleh pihak yang berwenang.
4. Mengelola Metadata untuk Big Data
Dalam ekosistem Big Data, metadata memiliki peran penting. Metadata adalah istilah yang merujuk pada informasi tentang data. Data Engineer perlu memastikan bahwa metadata ini telah dikelola dengan baik untuk mempermudah pencarian, pengelolaan, dan pelacakan data. Dengan adanya metadata yang terorganisasi, perusahaan dapat memahami asal-usul data, bagaimana data tersebut diolah, serta siapa yang memiliki akses terhadapnya.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Data Engineer berperan penting dalam memanfaatkan big data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih cerdas. Mereka memungkinkan bisnis untuk mendapatkan insight berharga dari big data yang mereka miliki. Sebelum mempelajari tools big data yang umum digunakan oleh Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari bahasa pemrograman dan tools yang lebih umum, seperti Python, R, dan Tableau yang disediakan di modul 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