Jobdesk Data Engineer: Mengubah Data Menjadi Fakta
Data Engineer adalah profesi yang memegang peranan penting dalam mengatasi fenomena big data. Perkembangan teknologi digital membuat setiap perusahaan menghasilkan banyak sekali data. Hal inilah yang kemudian membuka mata para pemangku kebijakan untuk memanfaatkan data dalam proses pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan yang dilakukan berdasarkan data dan fakta akan membuat keputusan tersebut lebih relevan dengan kebutuhan.
Data Engineer merupakan orang yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data yang kompleks agar organisasi dapat mengumpulkan, menyimpan, dan mengolah data secara efisien. Bisa dikatakan bahwa hasil pekerjaan Data Engineer akan sangat mempengaruhi pekerjaan praktisi data lain seperti Data Scientist dan Data Analyst. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai jobdesk yang akan dikerjakan oleh Data Engineer agar bisa mengubah data mentah menjadi fakta. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pengumpulan dan Pengintegrasian Data
Jobdesk pertama yang pasti harus dilakukan oleh Data Engineer adalah mereka bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik dari sumber internal maupun eksternal. Dalam proses pengumpulan data, tentunya mereka harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang database dan tools yang akan digunakan untuk mengumpulkan data, sehingga mereka bisa memastikan data yang dikumpulkan berkualitas tinggi dan terstruktur dengan baik. Selain itu, Data Engineer juga harus melakukan integrasi data dari berbagai sumber menjadi satu sistem yang terpadu.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2.ETL (Extract, Transform, Load)
Setelah melakukan proses pengumpulan dan penintegrasian data, seorang Data Engineer juga harus memiliki pemahaman yang kuat tentang teknik pemrosesan dan transformasi data. Proses ini dikenal dengan ETL (Extract, Transform, Load) atau ekstraksi, transformasi, dan pemrosesan data guna memastikan data telah siap digunakan untuk analisis dan aplikasi bisnis. Data Engineer juga harus memastikan keakuratan dan konsistensi data melalui pembersihan dan normalisasi data.
3. Desain, Pengembangan, dan Pemeliharaan Infrastruktur Data
Data engineer bertanggung jawab merancang dan mengembangkan infrastruktur data yang dapat menangani data dengan volume besar serta memastikan ketersediaan data dengan kualitas tinggi. Mereka harus bisa memilih dan mengkonfigurasi teknologi yang tepat, seperti database, sistem penyimpanan, dan alat pemrosesan data yang scalable. Infrastruktur data yang baik akan memungkinkan pengolahan dan analisis data yang cepat dan efisien. Selain itu, Data Engineer juga perlu pemeliharaan dan pemantauan terhadap infrastruktur data. Hal ini bertujuan untuk mendeteksi anomali yang mempengaruhi kualitas data atau kinerja sistem.
4. Keamanan dan Privasi Data
Selain tiga poin di atas, Data Engineer juga memiliki peran penting dalam menjaga keamanan dan privasi data. Mereka harus memastikan bahwa data telah terlindungi dengan baik dari ancaman keamanan, serta dikelola sesuai dengan peraturan privasi data yang berlaku, seperti GDPR atau CCPA. Dalam hal ini, Data Engineer harus melibatkan skill dalam menjaga integritas data dan memastikan akses data hanya diberikan kepada pengguna yang berwenang saja.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Dengan kemampuan mereka dalam mengumpulkan, menyimpan, memproses, dan melindungi data, data engineer memberikan fondasi yang kuat bagi organisasi untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada analisis data yang akurat. Untuk bisa menjadi Data Engineer, 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 : Gifa Delyani Nursyafitri