Intip 5 Tools Data Engineer Andalan Tech Companies
Dewasa ini, profesi Data Engineer diproyeksikan menjadi salah satu profesi yang berkembang sangat cepat dalam kurun beberapa tahun ke depan. Menurut studi yang dilakukan oleh AnalyticsLearn, jumlah posisi yang ditawarkan pada Data Engineer mengalami kenaikan sekitar 22-23% pada tahun 2022 hingga 2023. Kondisi ini mengindikasikan bahwa posisi data engineer sedang banyak diminati jika posisinya sesuai dengan kualifikasi, skill dan minat yang dimiliki.
Berdasarkan load pekerjaannya, data Engineer bertugas untuk melakukan pengumpulan, pembersihan dan analisis data demi mendapatkan keputusan bisnis yang efisien sesuai dengan value yang diinginkan perusahaan. Tidak hanya berhenti disana, mereka juga bertanggung jawab dalam menyusun alur kerja dalam hal arsitektur data bagi perusahaan agar bisa dimanfaatkan dalam berbagai kondisi.
Nah, dalam menunjang tugasnya sebagai data engineer pasti membutuhkan tools sebagai alat untuk mempermudah transformasi dan ekstraksi pada data. Secoda, perusahaan startup yang bergerak dalam bidang data discovery, baru-baru ini mengadakan survei kepada 150 data Engineer. Adapun 150 orang ini ditanya pendapatnya seputar tools apa yang seringkali dipakai oleh Data Engineer. Hasilnya, Redshift dinilai menjadi tools yang seringkali dipakai dengan persentase 59,8. Lalu, apa saja tools yang dipakai oleh Data Engineer lainnya? Simak penjelasannya sampai habis ya.
1. RedShift
Redshift atau Amazon Redshift adalah salah satu cloud warehouse yang dibangun lewat Amazon. Tools ini dipakai hampir 60 persen team data engineer saat dilakukan interview. Amazon Redshift adalah layanan gudang data dengan skala petabyte yang terkelola penuh di cloud.
Kamu dapat mulai dengan hanya beberapa ratus gigabyte data dan skala ke petabyte atau lebih. Hal ini memungkinkan data Engineer untuk menggunakan data dan mendapatkan wawasan baru untuk bisnis dan pelanggan.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. BigQuery
Mirip dengan Amazon Redshift, BigQuery juga menjadi salah satu Cloud warehouse yang sangat umum dipakai di industri teknologi. Mungkin jika kalian familiar dengan Google Cloud Platform maka BigQuery cara kerjanya hampir sama.
Analyst dan data engineer dapat mulai menggunakan BigQuery apabila memiliki arsitektur data berskala kecil dan sangat powerful dalam hal penggunaan machine learning.
3. Tableau
Siapa yang tidak kenal dengan Tableau? Hampir semua orang yang berkecimpung di bidang business intelligence pasti tahu dong. Salah satu tools terlama yang sangat powerful dalam hal visualisasi data. Penggunaan Tableau dinilai sangat cocok karena fungsinya yaitu melakukan ekstraksi dan pengumpulan data.
Tableau memiliki fitur drag and drop dengan antarmuka yang sangat ramah bagi pemula memungkinkan pengguna melakukan sharing data walaupun beda departemen. Data engineer biasanya menggunakan tools ini untuk membuat dashboards.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
4. Apache Spark
Apache Spark adalah sebuah framework komputasi yang dapat digunakan untuk mengakses data, memproses data, menanyakan data serta menganalisis big data. Apache Spark akan sangat berguna digunakan sebagai pelengkap dalam penanganan big data dan machine learning.
Fitur-fitur dalam Apache Spark akan sangat membantu para data engineer dalam pemrosesan big data. Apache Spark ini memproses data melalui in-memory, sehingga waktu pemrosesannya lebih cepat. Selain itu Apache Spark ini tergolong yang mudah digunakan serta dilengkapi dengan beberapa komponen pendukungnya
5. Apache Hive
Apache Hive merupakan project data warehouse dan analytics yang dibangun di atas platform Apache Hadoop. Tools ini awalnya dikembangkan oleh developer Facebook yang menilai cara akses/query data yang disimpan di platform Hadoop terlalu susah karena masih harus menggunakan konsep Map and Reduce yang implementasinya menggunakan programming Java.
Untuk itu sebagai solusinya mereka menciptakan sebuah interface yang memungkinkan untuk melakukan retrieval dan manipulasi data menggunakan bahasa yang serupa dengan syntax SQL
Nah, jadi gimana sahabat DQLab sudah tahu kan apa saja tools yang biasanya dipakai oleh data Engineer? Selain data engineer, profesi yang akan banyak dijumpai di era big data adalah data scientist dan data analyst. Big data kemungkinan besar tidak bisa diolah menggunakan tools konvensional karena ukuran data yang terlalu besar membuat kinerja tools melambat. Oleh karena itu, profesi yang berurusan dengan big data bergantung pada bahasa pemrograman untuk mengolah big data.
Kabar baiknya, bahasa pemrograman seperti R dan Python sangat mudah dipelajari oleh beginner yang baru mengenal script code. Hanya saja perlu konsistensi dan banyak praktik untuk menguasai bahasa pemrograman. Yuk pelajari cara menulis script code yang efisien dan aplikasikan langsung dengan live code editor dari DQLab!
Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science with R and Python’ untuk mencoba live code editor DQLab. Tulis script code kamu secara langsung di modul DQLab tanpa harus membuka tools tambahan. So, yuk segera cobain belajar data science bersama DQLab.
Penulis: Reyvan Maulid