Job Descriptions Data Engineer 2023
Data engineering adalah kegiatan merancang dan membangun sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar. Bidang ini adalah bidang yang luas yang dapat diterapkan di hampir setiap industri. Organisasi atau perusahaan dapat memproduksi dan mengumpulkan data dalam jumlah besar namun tidak memiliki kemampuan untuk mengolah data tersebut sehingga membutuhkan orang dan teknologi yang tepat untuk memastikan data berukuran besar tersebut dapat digunakan oleh data scientist dan data analyst.
Dengan kata lain, data engineer membantu data scientist dan data analyst untuk mempermudah pekerjaan mereka. Job descriptions data engineer sangat beragam, tergantung dengan dimana tempat mereka bekerja. Namun role pekerjaan ini diprediksi akan sangat dibutuhkan di tahun-tahun mendatang meningkat pada tahun 2025 diprediksi produksi data akan mencapai 463 exabyte. Data engineer memiliki tugas beragam sehingga calon data engineer harus memiliki skill set untuk mempermudah pekerjaan mereka kelak. Apa saja tugas seorang data engineer? Pada artikel kali ini DQLab akan membahasnya hingga tuntas. Jadi pastikan kamu membaca artikel ini sampai akhir, ya!
1. Scope Umum Pekerjaan Data Engineer
Data engineer bekerja dalam berbagai pengaturan untuk membangun sistem yang bertujuan untuk mengumpulkan, mengelola, dan mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan dan diolah oleh data scientist, data analyst, dan business analyst. Tujuan utama mereka adalah membuat data dapat diakses sehingga organisasi, perusahaan, atau rekan kerja dapat menggunakannya untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan kinerja mereka.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Data Processing
Sebagian besar tugas seorang data engineer adalah mencari dan memproses data. Pemrosesan ini terdiri dari beberapa tahapan seperti pemfilteran untuk kumpulan data yang tepat, memeriksa format data, dan memasukkan data melalui metode pemrosesan seperti batch atau streaming. Data processing adalah inti dari sistem data engineering.
3. Penyimpanan Data
Seorang data engineer bertugas untuk memastikan data yang telah diproses disimpan dalam format dan tempat yang benar agar proses membaca dan mengakses data lebih cepat. Oleh karena itu, seorang calon data engineer harus memahami kelemahan dan kelebihan dari berbagai format file berdasarkan bagaimana tim lain akan mengakses data tersebut.
4. Caching
Ketika seorang data engineer bekerja dengan sistem yang sangat responsif, misalnya aplikasi ojek online yang harus menampilkan data real time, seorang data engineer harus memahami tempat penyimpanan data dalam memori. Seorang data engineer tidak mungkin membuka database setiap waktu karena adanya kemungkinan loading data yang lambat. Oleh karena itu, data engineer dapat mengambil item atau potongan data yang paling sering digunakan dan memasukkannya ke dalam memori. Proses ini dikenal dengan caching. Dengan proses ini waktu respon dan loading data akan lebih cepat.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
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.
Penulis: Galuh Nurvinda K