Kelas Mahir Data Engineer untuk Skill Data Warehouse

Data engineer perlu memiliki berbagai skill untuk membantunya mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data dalam satu tempat penyimpanan. Proses ini dikenal dengan data warehouse. Data Warehouse memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan dan menggabungkan data dari berbagai sumber, menciptakan environment yang ideal bagi proses analisis dan pengambilan keputusan berdasarkan data yang akurat. 

Namun, untuk memiliki kemampuan tersebut, data engineer perlu banyak skill dan persiapan. Nah, dalam artikel ini akan dibahas lebih lanjut skill-skill data warehouse dan rekomendasi kelas yang siap membantu kalian agar mahir dalam proses data warehouse. Penasaran? Yuk segera simak pembahasan berikut ini!

1. Apa itu Data Engineer?

Data Engineer adalah seorang profesional di bidang data yang memiliki tanggung jawab dalam merancang, mengembangkan, dan memelihara infrastruktur data di sebuah perusahaan. Data Engineer berfokus pada proses pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data secara efisien. Mereka menggunakan berbagai tools dan teknik seperti basis data, ETL (Extract, Transform, Load), sistem pengolahan data terdistribusi, dan alat manajemen data lainnya untuk mengelola data dari berbagai sumber ke penyimpanan yang sesuai.

Karena mengolah volume data yang besar dan beragam, posisi ini harus memiliki pemahaman mendalam tentang konsep desain basis data, teknik normalisasi, dan denormalisasi, serta skalabilitas sistem. Selain itu, juga harus memahami praktik-praktik keamanan data, karena seringkali data yang ditangani berisi informasi sensitif perusahaan atau pelanggan. Dalam era seperti sekarang, peran Data Engineer menjadi sangat penting karena menjadi landasan untuk analisis bisnis yang lebih efektif.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Pengenalan Data Warehouse

Data Warehouse adalah konsep dan solusi dalam bidang data yang bertujuan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data dari berbagai sumber yang berbeda menjadi satu lokasi saja. Tujuan utamanya memberikan platform yang terorganisir dan terstruktur bagi data sehingga nantinya dapat digunakan untuk analisis bisnis dan pengambilan keputusan. Data Warehouse membantu perusahaan dalam mengatasi tantangan pengolahan data yang besar dan heterogen dengan mengintegrasikan data dari sistem-sistem yang berbeda, seperti basis data operasional, file Excel, data dari aplikasi eksternal, dan lainnya.

Nah, salah satu konsep penting dalam Data Warehouse dan populer adalah ETL, yang merupakan singkatan dari Extract, Transform, Load. ETL adalah serangkaian proses yang digunakan untuk mengambil data dari berbagai sumber, mentransformasikannya menjadi format yang sesuai, dan memuatnya ke dalam Data Warehouse. Proses transformasi mencakup pembersihan data, penggabungan data dari berbagai sumber, pengubahan format data, dan penghitungan yang diperlukan untuk analisis. 

Manfaat utama dari penggunaan Data Warehouse adalah untuk menyediakan akses yang cepat dan efisien terhadap data historis dan data saat ini dalam satu tempat. Sehingga pihak terkait lebih mudah untuk mengidentifikasi tren, pola, dan insight bisnis. Data Warehouse juga membantu mengurangi beban pada sistem operasional utama dengan memisahkan operasi pelaporan dan analisis dari sistem transaksional. Dengan memiliki sumber data yang konsisten dan terpusat, perusahaan jadi bisa membuat keputusan yang lebih baik dan strategis berdasarkan informasi yang akurat dan terpercaya.

3. Skill Penting untuk Data Warehouse

Kemampuan pertama yang harus dimiliki adalah pemahaman tentang database. Kemampuan ini meliputi konsep dasar basis data seperti pengertian tabel, relasi, indeks, kunci, dan struktur data lainnya. Diperlukan untuk merancang dan mengelola struktur Data Warehouse dengan baik. Selanjutnya paham penggunaan SQL. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengambil, memanipulasi, dan mengelola data dalam basis data. Kemampuan dalam menulis query SQL yang efisien dan kompleks sangat diperlukan untuk mengambil data yang diperlukan untuk analisis.

Selanjutnya adalah pemahaman dalam ETL. Proses ini dilakukan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, melakukan transformasi untuk memastikan data konsisten, dan memuatnya ke dalam Data Warehouse. Pemahaman tentang bagaimana ETL bekerja dan kemampuan dalam menggunakan tools seperti Apache NiFi, Talend, atau Apache Spark sangat membantu proses data warehouse. Tidak kalah penting yaitu pengetahuan tentang arsitektur Data Warehouse, baik itu arsitektur berdasarkan kimia (star schema, snowflake schema) atau yang lebih modern seperti arsitektur data berbasis cahaya (data lake). Skill ini akan membantu dalam merancang struktur yang optimal untuk kebutuhan analitis.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Rekomendasi Kelas Data Engineer

Jika kalian bingung harus belajar dari mana terutama tidak memiliki latar belakang IT, maka tidak perlu khawatir. DQLab bisa menjadi pilihan terbaik kalian untuk memperdalam skill yang dibutuhkan data engineer. Mengapa harus DQLab?

• Tersedia modul gratis yang bisa diakses sehingga kalian memiliki gambaran struktur modul pembelajaran yang dirancang.

• Tidak hanya menyediakan pembelajaran bahasa pemrograman Python, DQLab juga dilengkapi pembelajaran R, SQL, dan Excel.

• Modul pembelajaran disusun sistematis dengan dimulai dari teori atau konsep sampai praktik.

• Dilengkapi dengan studi kasus beragam industri sehingga kalian terlatih mengaplikasikan data science dimanapun.

• Tidak perlu install aplikasi coding, karena DQLab menyediakan Live Code Editor yang memudahkan pemula untuk memahami data science.

• Adanya komunitas dan mentor berpengalaman yang akan membantu kalian ketika kesulitan selama proses belajar.

Bahkan modulnya sudah diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Wah, tunggu apa lagi nih? Dengan keunggulan di atas, kalian akan siap menjadi praktisi data profesional. Yuk, segera berlangganan dan mulai perdalam pemahaman di bidang data. Sahabat DQ tinggal Sign Up di website!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya