Ini Impact Big Data Terhadap Job Data Engineer
Keberlimpahan Big Data dalam beberapa tahun terakhir telah mengubah lanskap teknologi dan bisnis secara signifikan. Big Data tidak hanya mengacu pada volume data yang besar, tetapi juga variasi data dan kecepatan pengolahannya yang semakin kompleks.
Dengan peningkatan data ini, peran Data Engineer menjadi semakin krusial. Data Engineer bertanggung jawab untuk membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data yang mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data.
Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa dampak besar keberlimpahan Big Data terhadap karier Data Engineer. Kira-kira seberapa besar pengaruhnya bagi Data Engineer? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Lonjakan Permintaan Data Engineer
Dengan meluasnya penggunaan Big Data, permintaan akan Data Engineer meningkat secara signifikan. Perusahaan dari berbagai industri seperti e-commerce, fintech, kesehatan, dan manufaktur berlomba-lomba membangun infrastruktur data yang tangguh dan efisien.
Menurut laporan, peran Data Engineer menjadi salah satu posisi yang paling banyak dicari dalam beberapa tahun terakhir. Hal ini terutama karena Data Engineer adalah kunci dalam memastikan data yang besar dan kompleks dapat diakses dengan mudah oleh Data Scientist, analis bisnis, dan pengambil keputusan.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Perluasan Ruang Lingkup Pekerjaan
Keberlimpahan Big Data juga memperluas cakupan pekerjaan Data Engineer. Pada masa lalu, pekerjaan Data Engineer mungkin terbatas pada tugas-tugas terkait pengelolaan database dan ETL (Extract, Transform, Load). Namun, seiring dengan pertumbuhan Big Data, Data Engineer kini juga harus menguasai berbagai teknologi seperti Apache Hadoop, Spark, Kafka, dan AWS untuk menangani skala besar data.
Data Engineer saat ini juga terlibat dalam pembuatan pipeline data yang real-time, pemrosesan data dalam batch besar, serta menjaga keamanan dan privasi data dalam sistem yang terdistribusi.
3. Peran Strategis dalam Pengambilan Keputusan
Data Engineer sekarang tidak hanya berfungsi di balik layar. Keberlimpahan Big Data telah membuat peran mereka semakin strategis dalam pengambilan keputusan bisnis. Dengan data yang beragam dan real-time, Data Engineer memainkan peran penting dalam menyiapkan infrastruktur data yang dapat diakses oleh machine learning models, algoritma AI, dan berbagai tools analitik lainnya. Infrastruktur yang baik memungkinkan perusahaan untuk melakukan analisis prediktif, optimalisasi operasional, dan memberikan wawasan yang lebih dalam kepada para pengambil keputusan.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
4. Peningkatan Kompleksitas Teknologi
Keberlimpahan Big Data memaksa Data Engineer untuk terus memperbarui keterampilannya dalam menangani kompleksitas teknologi yang semakin tinggi. Teknologi yang digunakan untuk mengolah Big Data berkembang dengan cepat, mencakup framework distribusi, stream processing, dan cloud-native architectures. Data Engineer harus mampu beradaptasi dengan cepat pada berbagai sistem, seperti NoSQL databases, data lakes, dan microservices untuk memastikan bahwa data dapat diproses secara efektif dalam lingkungan yang beragam.
Keberlimpahan Big Data telah memberikan dampak yang sangat besar terhadap profesi Data Engineer. Dari meningkatnya permintaan tenaga ahli hingga kompleksitas teknologi yang semakin menantang, Data Engineer menjadi komponen penting dalam memastikan perusahaan dapat memanfaatkan data secara optimal.
Selain itu, peluang untuk berinovasi dalam automasi, keamanan data, dan arsitektur cloud semakin membuat karier Data Engineer menjadi salah satu profesi yang menarik dan penuh potensi di era data-driven ini. Peran Data Engineer akan terus berkembang seiring dengan semakin banyaknya data yang tersedia, menjadikan profesi ini sebagai salah satu pilar utama dalam ekosistem digital dan bisnis masa depan.
Sekarang kamu jadi lebih tahu kan soal Data engineer memiliki peran kunci dalam membantu organisasi mendulang data dan mengolahnya menjadi insight yang bernilai. Pekerjaan ini melibatkan desain, pengembangan, dan pemeliharaan infrastruktur data yang memungkinkan data untuk diakses dan dianalisis.
Nah, selain paham soal bagaimana cara Data Engineer bisa mendulang data untuk kebutuhan insight, kamu juga bisa lho belajar konsep, tools dan skill lainnya lewat DQLab! DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Tunggu apalagi? Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Reyvan Maulid