Jenis Engineer Database dalam Course Data Engineer
Course data engineer merupakan program pelatihan yang dirancang untuk mengajarkan keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk menjadi seorang data engineer yang kompeten. Seorang data engineer bertanggung jawab merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur data yang kompleks untuk mendukung kebutuhan analisis data dan aplikasi bisnis. Kursus data engineer biasanya mencakup kombinasi kuliah, proyek praktis, dan latihan untuk memastikan bahwa peserta kursus memiliki pemahaman teoritis dan keterampilan praktis yang diperlukan untuk bekerja sebagai data engineer.
Setelah menyelesaikan kursus data engineer, peserta diharapkan memiliki keterampilan untuk merancang dan mengelola infrastruktur data yang kompleks, mengatasi masalah pemrosesan data, mengintegrasikan data dari berbagai sumber, dan mendukung tim analisis data dan pengembang dalam menciptakan solusi bisnis yang efektif berdasarkan data.
Dalam kursus data engineer, salah satu materi yang diajarkan oleh instrukturnya adalah memahami jenis engineer database yang biasanya diaplikasikan dalam dunia kerja. Mempelajari jenis-jenis database adalah sangat penting bagi seorang data engineer sebab Setiap proyek data memiliki kebutuhan yang berbeda, seperti volume data, struktur, dan kinerja. Dengan memahami berbagai jenis database, seorang data engineer dapat memilih database yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek tertentu. Berikut adalah jenis-jenis dalam engineering database yang digunakan dalam dunia industri. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Database OLAP (Online Analytical Processing)
Database OLAP (Online Analytical Processing) adalah jenis database yang dioptimalkan untuk melakukan analisis data dengan cepat dan efisien. Tujuan utama dari database OLAP adalah untuk menyediakan akses yang cepat dan interaktif ke informasi bisnis, sehingga memungkinkan para pengguna untuk menjawab pertanyaan analitis kompleks dalam waktu nyata.
Sumber Gambar: Microsoft Learn
Berbeda dengan database transaksional yang dirancang untuk operasi transaksional sehari-hari seperti penambahan, penghapusan, dan pembaruan data, database OLAP ditujukan untuk melakukan analisis data besar-besaran dengan performa tinggi. Sebelum data dimuat ke dalam database OLAP, sering kali data harus diproses melalui tahap ETL untuk mengubahnya menjadi format yang cocok untuk analisis. Data ini kemudian dimuat ke dalam struktur multidimensional untuk mendukung kueri OLAP. Contoh teknologi database OLAP termasuk Apache Druid, Apache Kylin, ClickHouse, Google BigQuery, Amazon Redshift, dan Microsoft Azure Analysis Services.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Database Relasional (RDBMS - Relational Database Management System)
Database RDBMS (Relational Database Management System) adalah jenis database yang menggunakan model relasional untuk mengatur dan menyimpan data. Dalam database RDBMS, data disimpan dalam bentuk tabel yang terdiri dari baris dan kolom. Setiap tabel mewakili suatu entitas dan setiap kolom mewakili atribut dari entitas tersebut. RDBMS menyediakan operasi CRUD (Create, Read, Update, Delete) untuk memanipulasi data dalam tabel. Ini memungkinkan pengguna untuk menyimpan, membaca, memperbarui, dan menghapus data dengan mudah.
Contoh dari database RDBMS termasuk MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server, dan SQLite. Database RDBMS sering digunakan dalam berbagai aplikasi seperti sistem manajemen informasi, aplikasi bisnis, dan berbagai aplikasi web yang memerlukan penyimpanan dan pengelolaan data yang terstruktur.
3. Database NoSQL
Database NoSQL (Not Only SQL) adalah jenis database yang tidak mengikuti model relasional seperti RDBMS (Relational Database Management System). Database NoSQL didesain untuk mengatasi beberapa batasan dari database relasional dan untuk menyimpan data yang tidak memerlukan skema tabel yang kaku. Ini merupakan solusi yang cocok untuk mengelola data semi-struktural atau tidak terstruktur yang umumnya ditemukan dalam aplikasi modern yang kompleks.
Database NoSQL dapat menyimpan data dalam berbagai bentuk, termasuk dokumen (document-oriented), grafik (graph), key-value, dan kolom (column-family). Setiap jenis database NoSQL memiliki karakteristik unik untuk kebutuhan penyimpanan data tertentu. Database NoSQL biasanya dioptimalkan untuk kinerja tinggi dan dapat menangani beban kerja yang berat dengan lebih baik dalam beberapa kasus daripada RDBMS.
Database NoSQL digunakan dalam berbagai kasus penggunaan seperti aplikasi web, analisis data besar, sistem manajemen konten, aplikasi permainan, dan aplikasi berbasis IoT (Internet of Things). Pilihan database NoSQL yang tepat tergantung pada kebutuhan aplikasi, volume data, dan kompleksitas data yang akan dikelola.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
4. Database Columnar
Database columnar adalah jenis database yang dirancang khusus untuk menyimpan dan mengelola data dalam bentuk kolom daripada baris, seperti yang biasa ditemukan dalam database relasional tradisional. Pada basis data kolom, data dalam setiap kolom dikelompokkan bersama dan disimpan secara terpisah dari data dalam kolom lainnya. Ini berbeda dari basis data relasional yang menyimpan data dalam bentuk baris dalam satu entitas tabel.
Sumber Gambar: Insight Software
Database columnar sering digunakan dalam aplikasi analitik besar seperti analisis bisnis, pemrosesan data olahraga, analisis log, dan kebutuhan lain yang memerlukan kinerja tinggi dan skalabilitas untuk analisis data. Beberapa contoh teknologi basis data columnar meliputi Google Bigtable, Apache HBase, Apache Cassandra, dan ClickHouse.
Seorang data engineer memerlukan keterampilan atau skill yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan untuk dapat melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya. beberapa skill dasar data engineer dapat mulai kamu pelajari di DQLab.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid