PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

2 Hari 0 Jam 3 Menit 13 Detik

Jenis Tools Penting yang Digunakan oleh Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 22-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-04-2024-02-21-152206_x_Thumbnail800.jpg

Peran data engineer sangat vital dalam memastikan keberhasilan dan efisiensi ekosistem data modern. Roles ini bertanggung jawab atas fondasi infrastruktur data yang solid, yang meliputi desain, pembangunan, dan pemeliharaan sistem yang memungkinkan akses, pemrosesan, dan analisis data yang efisien. Dengan infrastruktur yang kokoh, perusahaan dapat menghindari masalah seperti ketidak konsistenan data, kesulitan akses, dan risiko keamanan. 


Dengan keahlian data engineer, akan membantu memastikan data tersedia dalam format yang sesuai, dikelola dengan baik, dan siap digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang berbasis fakta. Dengan demikian, data engineer memainkan peran penting dalam membantu perusahaan mengatasi tantangan dan memanfaatkan peluang yang muncul di era digital ini.


Dalam menjalankan tugas-tugasnya, seorang data engineer memanfaatkan berbagai jenis alat yang dirancang khusus untuk membantu proses tersebut. 


Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas empat tools penting yang digunakan oleh data engineer.


1. Alat Integrasi Data – Apache Kafka

Data Engineer

Apache Kafka merupakan tools yang sangat penting untuk mengelola aliran data secara real-time. Dengan kemampuannya untuk menangani jumlah data besar dan memprosesnya dengan cepat, Kafka akan membantu data engineer untuk mengintegrasikan dan mentransfer data dalam lingkungan distribusi.


Tools ini sangat berguna dalam skenario di mana data harus dipindahkan secara instan, seperti dalam real time analysis dan pengolahan log.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Alat Penyimpanan Data – Snowflake Data Warehouse

Snowflake adalah platform penyimpanan data di cloud yang dimanfaatkan oleh data engineer untuk menyimpan dan mengelola data dengan skala besar. Dengan arsitektur yang dapat diskalakan secara elastis, Snowflake dapat melakukan penanganan beban kerja analitik yang kompleks.


Data warehouse ini dirancang untuk kinerja tinggi, keamanan, dan kemudahan penggunaan, sehingga tools ini menjadi salah satu tools yang vital bagi data engineer dalam penyimpanan dan akses data.

Data Engineer

3. Alat Proses Data – Apache Spark

Data Engineer

Apache Spark menjadi salah satu tools pemrosesan data yang paling populer dalam komunitas data engineering. Dengan kemampuannya untuk memproses data secara distribusi dan mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Scala, Python, dan Java, Spark digunakan untuk analisis data besar-besaran dan pemrosesan batch maupun real-time. Alat ini memberikan fleksibilitas dan kinerja tinggi dalam menjalankan tugas-tugas pemrosesan data kompleks.


4. Alat Orkestrasi – Apache Airflow

Data Engineer

Apache Airflow adalah alat orkestrasi yang digunakan oleh data engineer untuk menjadwalkan dan mengelola alur kerja (workflow) data secara otomatis. Dengan Airflow, data engineer dapat dengan mudah membuat, menjalankan, dan memantau alur kerja yang melibatkan berbagai langkah pemrosesan data.


Kelebihan utama Air Flow adalah fleksibilitasnya dalam mendukung berbagai sumber data dan tugas pemrosesan, sehingga membuat tools ini menjadi tools yang sangat diperlukan dalam mengotomatiskan pekerjaan data engineering.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Dengan memanfaatkan kombinasi alat-alat ini, seorang data engineer dapat membangun dan mengelola infrastruktur data yang kuat, serta memproses informasi dengan efisien. Keterampilan dalam menggunakan dan mengoptimalkan berbagai alat ini menjadi kunci keberhasilan dalam menghadapi tantangan data engineering di era digital saat ini.


Yuk asah kemampuan pengelolaan data kamu DQLab dan siapkan diri untuk terjun ke dunia kerja! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.


Penulis: Galuh Nurvinda K



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login