Job Description Data Engineer Terupdate 2024
Data engineer memiliki peran yang semakin penting di dalam industri teknologi saat ini. Dengan kemampuan mereka yang sangat penting dan berharga dalam membantu perusahaan untuk mengelola, membersihkan, dan juga menyusun data mereka. Jadi tidak heran jika banyak sekali perusahaan yang ingin berinvestasi besar-besaran pada para profesional ini.
Fokus utama dari seorang data engineer ini adalah memastikan bahwa data bisa mengalir dengan lancar dari sumbernya ke tujuannya secara efisien dan aman. Data engineer ini adalah barisan pertama dalam membersihkan dan menangani data. Lalu, apa sajakah job desc dan tanggung jawab seorang data engineer? Artikel kali ini DQLab akan membahasnya secara lengkap, jadi simak terus artikel di bawah ini ya!
1. Bekerja Pada Arsitektur Data
Pekerjaan utama dan tanggung jawab dari seorang data engineer ini adalah merancang, membangun, memelihara, dan juga memecahkan masalah arsitektur data dari sebuah organisasi. Hal ini juga termasuk memilih teknologi yang tepat untuk kebutuhan perusahaan dan juga menuliskan kode untuk penyesuaian yang diperlukan.
Selain itu, data engineer akan mengembangkan solusi penyimpanan efektif yang dapat menangani data dalam jumlah besar secara tepat waktu dan efisien. Data engineer juga harus memastikan semua data disimpan dengan aman.
Credit by Freepik
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Mengumpulkan dan Menyimpan Data
Data engineer ini juga memiliki tanggung jawab untuk mengumpulkan dan menyusun data dari berbagai macam sumber, memastikan keakuratan dari sumber tersebut dan bisa mengintegrasikan datanya saat disimpan. Selain itu, mereka juga perlu mengekstrak data tidak terstruktur dari file teks, email, dan juga postingan media sosialnya. Data engineer juga harus bisa mengidentifikasikannya dan bisa membersihkan data tersebut jika ada kerusakan di dalamnya.
3. Membuat Model dan Mengidentifikasikan Pola
Data engineer juga membuat sebuah model untuk mengidentifikasikan pola perilaku customer atau mengidentifikasikan tren dari pasar. Untuk membuat model dan juga mengidentifikasikan sebuah pola, seorang data engineer juga harus menggunakan tools bantuan seperti Apache Hadoop maupun Apache Spark.
Kedua tools ini digunakan untuk memproses kumpulan data besar dengan cepat. Selain itu, mereka juga perlu mengembangkan model analisis prediktif untuk bisa memperkirakan perilaku dari seorang customer di masa depan dan juga bisa memprediksi potensi resiko yang akan timbul nantinya.
Credit by Wikipedia
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
4. Otomatiskan Tugas
Data engineer juga memiliki job desc untuk mengotomatiskan proses dan tugas yang sebelumnya dilakukan secara manual. Hal ini bisa mencakup pembuatan skrip untuk memindahkan sebuah file dari satu lokasi ke lokasi lainnya dan juga mengembangkan algoritma untuk memproses data menjadi lebih cepat.
Otomatisasi ini juga sangat penting bagi sebuah perusahaan, karena bisa membantu mereka dalam menghemat waktu dan biaya sekaligus bisa menghilangkan kesalahan-kesalahan yang sebelumnya dilakukan oleh manusia. Untuk tools yang sering dipakai oleh data engineer ini adalah Apache Airflow. Tools ini dapat membantu mereka dalam mengotomatiskan skrip Python yang membersihkan data mentah sebelum menyimpannya di gudang data.
Credit by Wikipedia
Yuk, mulai belajar dan kuasai skill data scientist dari nol hingga advanced. Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.
Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!