3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 0 Jam 58 Menit 38 Detik

Jenis Data Scaling dalam Skill Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 05-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-04-2023-12-05-133753_x_Thumbnail800.jpg

Seorang data engineer membutuhkan beragam keterampilan yang dapat menunjang pekerjaan mereka sehari-hari. Dengan penguasaan skill yang matang dan juga memiliki kedisiplinan tinggi dapat menjadi kunci untuk meraih kesuksesan dalam meniti karir data engineer di industri. Ada banyak skill yang perlu dikuasai untuk menjadi data engineer handal.


Salah satunya yaitu skill data scaling. Data scaling adalah salah satu skill yang merujuk pada kemampuan untuk mengelola dan mengadaptasi sistem, infrastruktur, dan proses data agar dapat menangani volume data yang besar atau berubah secara dinamis. 


Dalam konteks ini, data scaling tidak hanya terkait dengan meningkatkan kapasitas fisik atau sumber daya komputasi saja, tetapi juga mencakup kemampuan untuk merancang solusi yang dapat di-skala secara linier seiring dengan pertumbuhan data.


Pentingnya keterampilan data scaling terletak pada kemampuannya untuk menjawab tuntutan skala yang semakin meningkat dalam pengelolaan data, terutama di era dimana organisasi mengumpulkan dan mengolah data dalam jumlah besar untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat dan strategis.


Dengan memiliki keterampilan data scaling, seorang profesional dapat mengoptimalkan kinerja sistem, memastikan ketersediaan data yang cepat, dan menghindari masalah yang mungkin timbul akibat pertumbuhan data yang tidak terkelola dengan baik.


Ada banyak jenis keterampilan data scaling yang perlu dikuasai oleh data engineer. Pada artikel kali ini, kita akan mengupas tentang skill data scaling yang perlu dipahami oleh calon data engineer. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Database Scaling

Jenis data scaling yang pertama adalah database scaling. Skill ini diperlukan untuk mengelola kapasitas dan kinerja basis data agar dapat mengatasi volume data yang semakin bertumbuh. Dalam konteks database scaling, beberapa keterampilan kunci melibatkan pemahaman tentang cara meningkatkan kapasitas database dengan menambahkan sumber daya ke server tunggal seperti meningkatkan RAM, CPU, atau penyimpanan, kemampuan untuk memahami konsep data terdistribusi, basis data NoSQL dan lain-lain.


Dengan menguasai keterampilan-keterampilan tersebut, seorang profesional database dapat memastikan bahwa sistem basis data dapat beroperasi secara optimal, sesuai dengan tuntutan volume dan kompleksitas data yang terus berkembang.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Scaling Up

Scaling up adalah suatu pendekatan untuk meningkatkan kapasitas atau kinerja suatu sistem dengan menambahkan sumber daya ke dalam satu entitas tunggal, seperti server atau mesin. Dalam konteks ini, "up" mengacu pada peningkatan level daya komputasi atau sumber daya pada satu unit fisik atau virtual. Keuntungan dari scaling up termasuk kesederhanaan implementasinya dan kemampuan untuk mengatasi pertumbuhan volume yang relatif kecil.


Namun, ada batasan fisik pada sejauh mana suatu sistem dapat di-scale up, dan pendekatan ini mungkin tidak efektif ketika perlu mengatasi pertumbuhan yang sangat besar atau ketika kebutuhan untuk meningkatkan kinerja sangat mendesak.

Data Engineer

Sumber Gambar: Harshit Kumar


3. Streaming Data Scaling

Kemampuan streaming data scaling digunakan untuk  mengelola dan memperluas sistem streaming data mencakup berbagai keterampilan yang penting untuk menangani aliran data secara real-time dan menyusun arsitektur yang scalable.


Dengan menguasai keterampilan-keterampilan ini, seorang profesional streaming data dapat membangun dan mengelola sistem yang dapat menangani aliran data dalam skala besar dengan efisien dan efektif. Hal ini penting dalam menyediakan solusi yang responsif dan dapat diandalkan untuk kebutuhan analisis dan pengambilan keputusan real-time.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Data Processing Scaling

Data processing scaling adalah suatu konsep yang terkait dengan kemampuan untuk meningkatkan kapasitas dan kinerja dalam pengolahan data seiring dengan pertumbuhan volume data. Dalam konteks ini, scaling dapat merujuk pada peningkatan kapasitas infrastruktur, peningkatan daya komputasi, atau penggunaan teknik distribusi untuk mengelola aliran data yang semakin besar.


Data processing scaling menjadi sangat penting seiring dengan pertumbuhan volume data dan kebutuhan akan pemrosesan data yang cepat dan efisien. Menerapkan strategi dan teknologi yang mendukung scaling dapat membantu organisasi mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan menjawab tuntutan lingkungan data yang dinamis.

Data Engineer

Sumber Gambar: O’Reilly


Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. 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: Reyvan Maulid


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 :