Ide Menarik Portfolio Data Engineer di Bidang E-Commerce

Industri e-commerce telah mengalami perkembangan pesat selama beberapa tahun terakhir, dan hal ini mendorong semakin pentingnya pengelolaan dan pemrosesan data dalam jumlah besar secara efisien. Dalam hal ini, Data Engineer punya peran penting dalam membangun dan mengelola infrastruktur data yang diperlukan untuk mendukung operasi bisnis sehari-hari.

Jika kalian ingin terjun sebagai Data Engineer, memiliki portofolio sangatlah penting untuk menunjukkan kemampuan teknis kalian dalam mengelola, memproses, dan mengoptimalkan arsitektur data. Artikel ini akan membahas beberapa ide proyek portfolio yang bisa kalian kembangkan, khususnya di bidang e-commerce.

1. Pipeline Data Produk dan Penjualan

Dalam e-commerce, data produk dan penjualan adalah dua jenis data yang paling penting dan paling sering dianalisis. Data produk mencakup detail seperti nama produk, kategori, harga, stok, dan deskripsi, sedangkan data penjualan meliputi informasi transaksi seperti jumlah produk yang terjual, waktu transaksi, lokasi pelanggan, dan metode pembayaran.

Pipeline data produk dan penjualan bertujuan untuk mengintegrasikan dan memproses data dari berbagai sumber. Seperti database internal perusahaan, API eksternal, atau file CSV agar siap digunakan oleh tim analitik atau machine learning. Seorang Data Engineer dapat membangun pipeline ini menggunakan teknologi seperti Apache Kafka atau Apache Airflow untuk mengotomatisasi alur kerja pengambilan data dan memprosesnya dengan Spark atau SQL.

Pada akhirnya, data ini akan disimpan di Data Warehouse atau Data Lake, siap digunakan untuk analisis lebih lanjut. Pipeline ini juga dapat dikembangkan untuk bekerja secara real-time, memungkinkan perusahaan untuk melihat data penjualan secara langsung dan mengambil keputusan berdasarkan data tersebut.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya!

2. Rekomendasi Produk Berbasis Data Historis

Salah satu fitur yang umum di platform e-commerce adalah sistem rekomendasi produk. Rekomendasi ini biasanya didasarkan pada riwayat pembelian dan perilaku browsing pengguna. Sebagai contoh, jika seorang pelanggan sering membeli produk elektronik, sistem dapat merekomendasikan produk serupa di kategori yang sama.

Untuk membangun sistem rekomendasi produk berbasis data historis, seorang Data Engineer dapat memanfaatkan data transaksi pengguna yang tersimpan dalam database. Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah melakukan transformasi dan analisis untuk mendeteksi pola perilaku pengguna.

Algoritma machine learning seperti Collaborative Filtering atau Content-Based Filtering dapat digunakan untuk membuat prediksi rekomendasi. Teknologi yang bisa digunakan untuk membangun proyek ini termasuk Hadoop atau Spark untuk memproses data dalam skala besar, serta alat-alat machine learning seperti scikit-learn atau TensorFlow. Proyek ini tidak hanya memerlukan keterampilan teknis dalam pemrosesan data, tetapi juga pengetahuan dasar tentang algoritma machine learning.

3. Optimalisasi Pengiriman dengan Analisis Data Logistik

Di industri e-commerce, proses pengiriman adalah salah satu bagian paling krusial dalam rantai operasional. Ketepatan waktu dan biaya pengiriman dapat memengaruhi kepuasan pelanggan dan keuntungan perusahaan. Oleh karena itu, optimalisasi pengiriman melalui analisis data logistik sangat penting.

Sebagai Data Engineer, kalian dapat membangun sistem yang mengumpulkan dan menganalisis data logistik seperti waktu pengiriman, rute, jarak, lokasi pelanggan, dan volume pesanan. Data ini kemudian digunakan untuk mengidentifikasi peluang optimalisasi, misalnya dengan menemukan rute pengiriman yang lebih efisien atau memperkirakan waktu pengiriman yang lebih akurat.

Dalam proyek ini, pipeline data akan menangani pengambilan data logistik secara real-time dan melakukan transformasi untuk analisis lebih lanjut. Teknologi seperti Apache Airflow dapat digunakan untuk mengotomatisasi alur data, sementara visualisasi hasil analisis dapat dilakukan dengan alat seperti Tableau atau Power BI.

4. Data Lake untuk Data Pengguna dan Transaksi

Seiring dengan pertumbuhan data di industri e-commerce, muncul kebutuhan untuk menyimpan dan mengelola data dalam skala besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Data Lake menjadi solusi ideal untuk mengatasi tantangan ini.

Dalam proyek portofolio yang berfokus pada pembangunan Data Lake, seorang Data Engineer dapat merancang arsitektur yang mendukung penyimpanan data pengguna dan transaksi dalam berbagai format. Misalnya CSV, JSON, atau Parquet, dan dari berbagai sumber, seperti database transaksi, API eksternal, atau data log.

Data Lake memungkinkan perusahaan e-commerce menyimpan semua data mereka di satu tempat dan memprosesnya saat dibutuhkan, baik untuk analisis batch maupun real-time. Teknologi seperti AWS S3, Azure Data Lake, atau Hadoop dapat digunakan untuk membangun dan mengelola Data Lake ini.

5. Pemrosesan Data Transaksi Multi-Sumber

Industri e-commerce sering kali mendapatkan data transaksi dari berbagai sumber, seperti platform web, aplikasi mobile, atau POS. Data dari setiap sumber ini bisa berbeda format dan strukturnya, sehingga memerlukan upaya integrasi yang kompleks. Sebagai Data Engineer, salah satu proyek portofolio yang menarik adalah membangun pipeline pemrosesan data transaksi multi-sumber.

Pipeline ini bertujuan untuk menggabungkan data transaksi dari berbagai sumber tersebut, membersihkannya, dan menyelaraskannya untuk keperluan analisis. Misalnya, transaksi dari aplikasi mobile mungkin mengandung informasi tambahan seperti lokasi GPS, sementara transaksi dari POS mungkin berfokus pada metode pembayaran.

Dengan pipeline yang baik, data dari semua sumber ini dapat diintegrasikan ke dalam Data Warehouse atau Data Lake untuk keperluan analitik lanjutan. Teknologi seperti Apache Kafka atau Hadoop dapat digunakan untuk menangani aliran data dalam jumlah besar, sementara Spark atau Python digunakan untuk proses pembersihan dan transformasi data.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Ada banyak ide yang bisa kalian terapkan untuk menjadi porfolio nih. Tapi yang pasti, untuk bisa punya portfolio, SahabatDQ harus memiliki pemahaman yang menyeluruh terkait beragam skill yang diperlukan untuk menjadi data engineer. 

Bingung memilih tempat belajar terbaik? 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!