Klasifikasi Tools Data Engineer untuk Data Warehousing

Tugas data engineer yang paling utama adalah mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Salah satu konsep yang dapat dipegang bagi seorang data engineer adalah data warehousing. Data warehousing adalah proses pengumpulan, penyimpanan, pengelolaan, dan pengambilan data yang terpusat dan terstruktur untuk keperluan analisis bisnis.

Ini melibatkan penggabungan data dari berbagai sumber yang tersebar ke dalam satu tempat penyimpanan sentral yang disebut data warehouse. Data warehousing menyediakan platform terpusat untuk menggabungkan data dari berbagai sumber, termasuk basis data relasional, data streaming, dan sumber data lainnya. Hal ini memungkinkan data engineer untuk bekerja dengan data yang terstruktur dengan lebih efisien. 

Data engineers menggunakan berbagai alat (tools) untuk mengelola dan memproses data dalam konteks data warehousing. Maka dari itu, setiap tools yang digunakan oleh seorang data engineer akan menunjukkan tujuan penggunaan dan diselaraskan sesuai dengan kebutuhan analisisnya. Misalnya apabila ingin melakukan proses data warehousing maka kita butuh tools khusus misalnya Amazon Redshift dan sebagainya.

Pilihan alat yang tepat akan tergantung pada kebutuhan proyek, platform cloud yang digunakan, dan preferensi tim. Data engineer seringkali akan menggabungkan beberapa alat ini untuk merancang dan mengelola solusi data warehousing yang efektif. Berikut DQLab merangkum dan mengklasifikasikan masing-masing tools ke dalam kelompok sesuai dengan tujuan dan preferensi penggunaannya. Yuk disimak sahabat DQLab! 

1. Basis Data Relasional: Oracle & MySQL

Oracle Database menawarkan berbagai fitur yang kuat yang sangat cocok untuk solusi data warehousing. Ini termasuk dukungan untuk partisi data, indeks kolom, materialisasi tampilan, dan banyak lagi. Oracle juga menyediakan alat-alat yang didedikasikan untuk data warehousing seperti Oracle Exadata dan Oracle Data Warehouse Cloud Service.

Oracle Database memiliki fitur keamanan yang kuat, termasuk opsi enkripsi data, kontrol akses yang ketat, dan audit data.

Sumber Gambar: Devart

MySQL memiliki kinerja yang baik untuk aplikasi data warehousing yang sedang atau proyek kecil hingga menengah. Untuk solusi data warehousing yang lebih besar dan memerlukan skalabilitas tinggi, Anda mungkin perlu mempertimbangkan MySQL Cluster atau menghubungkan MySQL dengan teknologi lain seperti Apache Hadoop.

Dalam rangka memilih antara Oracle dan MySQL dalam data warehousing, Anda harus mempertimbangkan kebutuhan spesifik proyek Anda, anggaran, dan kompleksitasnya. Oracle biasanya lebih cocok untuk perusahaan besar dengan anggaran yang mencukupi yang memerlukan fitur dan kinerja tingkat perusahaan.

MySQL dapat menjadi pilihan yang baik untuk proyek-proyek kecil hingga menengah dengan anggaran yang terbatas.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Data Warehousing Services: Amazon Redshift & Google BigQuery

Amazon Redshift dan Google BigQuery adalah dua solusi data warehousing yang populer yang disediakan oleh penyedia cloud, Amazon Web Services (AWS) dan Google Cloud Platform (GCP). Kedua layanan ini memiliki perbedaan dan keunggulan masing-masing dalam konteks data warehousing.

Amazon Redshift menggunakan arsitektur MPP yang kuat, yang memungkinkan untuk mengelola dan mengquery data dalam skala besar. Ini cocok untuk organisasi besar dengan beban kerja data warehousing yang tinggi.

Sedangkan BigQuery terintegrasi dengan layanan lain yang ditawarkan oleh Google Cloud Platform, termasuk penyimpanan Google Cloud Storage, Cloud Dataflow, dan lain-lain.

Sumber Gambar: Coupler.io

3. Big Data Integration: Apache Spark

Apache Spark adalah sebuah framework open-source yang sangat populer untuk pemrosesan data yang cepat, distribusi, dan analisis data di berbagai lingkungan, termasuk dalam konteks data warehousing.

Spark dapat berperan sebagai komponen penting dalam solusi data warehousing seperti kemampuan pemrosesan massif, pemrosesan distribusi, dan dukungan dari berbagai sumber data. Apache Spark dirancang untuk mengelola data dalam skala besar.

Ini dapat mengatasi volume data yang tinggi yang sering terkait dengan data warehousing, termasuk data historis yang besar dan data yang terus tumbuh.

Sumber Gambar: Ubunlog

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Pengembangan Kode: Git dan Python

Git dan Python adalah dua alat yang dapat digunakan dalam konteks data warehousing untuk pengembangan, pengelolaan kode, dan pemrosesan data. Kombinasi Git dan Python memungkinkan tim data warehousing untuk mengelola kode dengan baik, mengembangkan solusi ETL yang kuat, dan melakukan analisis data yang mendalam.

Python dapat digunakan sebagai bahasa pemrograman utama untuk pengembangan dan analisis data, sementara Git membantu dalam manajemen kode, kolaborasi tim, dan dokumentasi proyek.

Sumber Gambar: 20i

Data engineer dalam menjalankan tugasnya memerlukan bantuan tools data engineer yang gunanya untuk memudahkan proses analisis data serta memuat prosesnya lebih efisien. Saat ini pun banyak pilihan tools yang dapat dipilih oleh data engineer dan bersifat open source sehingga bisa diakses siapa saja.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup 

Penulis: Reyvan Maulid