Kolaborasi Data Engineer pada Konteks Machine Learning
Data Engineer berperan penting dalam memastikan keberhasilan project yang berbasis Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI). Sebagai orang yang bertugas mengelola data dari hulu ke hilir, Data Engineer perlu memastikan bahwa data mentah dapat diubah menjadi data yang siap digunakan oleh tim lain, seperti Data Scientist dan Machine Learning Engineer. Profesi Data Engineer ini tentu saja tidak berdiri sendiri, melainkan membutuhkan kolaborasi erat dengan berbagai profesi lain untuk menciptakan solusi yang efisien dan relevan.
Data Engineer juga bertindak sebagai penghubung antara kebutuhan bisnis dan implementasi teknis. Dalam konteks ML dan AI, untuk melakukan tugas ini, mereka bisa bekerja bersama tim seperti Software Engineer untuk memastikan data dan model AI dapat diintegrasikan ke dalam sistem produksi. Dengan memahami kebutuhan dari setiap profesi yang terlibat, Data Engineer dapat menciptakan work flow yang kohesif, sehingga solusi berbasis data tidak hanya canggih secara teknis tetapi juga bernilai nyata bagi organisasi.
Di artikel kali ini, kita akan membahas bagaimana Data Engineer berkolaborasi dengan profesi lain. Yuk, lihat pembahasannya!
1. Bekerja dengan Data Scientist untuk Menyediakan Data Berkualitas
Data Scientist menjadi salah satu profesi yang paling sering berkolaborasi dengan Data Engineer karena memiliki peran yang saling melengkapi. Data Engineer bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menyediakan data dalam format yang siap digunakan oleh Data Scientist. Mereka perlu memastikan pipeline data berjalan lancar sehingga Data Scientist dapat fokus pada analisis, pembuatan model, serta eksperimen ML. Tanpa adanya dukungan Data Engineer, Data Scientist mungkin harus menghabiskan waktu lebih banyak untuk menyelesaikan tugas teknis yang sebenarnya bukan tanggung jawab utama mereka.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Kolaborasi dengan Machine Learning Engineer untuk Deployment Model
Setelah Data Scientist selesai membuat model, Machine Learning Engineer bertugas untuk mengintegrasikan model tersebut ke dalam sistem produksi. Dalam hal ini, Data Engineer juga berkolaborasi dengan Machine Learning Engineer untuk memastikan data yang digunakan dalam model tetap konsisten. Data Engineer akan membantu membangun sistem pipeline data yang mendukung pembaruan model secara otomatis (automated model retraining) ketika mendapatkan data terbaru, sehingga performa model tetap optimal.
3. Berkoordinasi dengan Software Engineer untuk Integrasi Sistem
Model ML yang dibuat seringkali menjadi bagian dari aplikasi atau sistem yang lebih besar, dimana ini adalah tanggung jawab dari Software Engineer. Oleh karena itu, Data Engineer juga perlu bekerja sama dengan Software Engineer untuk memastikan data yang dihasilkan dari model dapat diintegrasikan dengan mulus ke dalam aplikasi atau sistem. Kolaborasi ini melibatkan pengaturan API, sistem database, dan pengelolaan data log agar semua komponen berjalan dengan sinkron.
4. Berinteraksi dengan Business Analyst untuk Memahami Kebutuhan Data
Business Analyst juga menjadi profesi yang sering bersinggungan dengan Data Engineer. Biasanya, sebelum memulai proses pengolahan data, Data Engineer akan berdiskusi dengan Business Analyst untuk memahami kebutuhan spesifik yang ingin dicapai dari data. Business Analyst akan memberikan panduan seperti matriks, tren, serta pola yang perlu ditemukan dalam data. Panduan itulah yang digunakan Data Engineer sehingga bisa mendesain pipeline data yang relevan dan menyajikan data yang sesuai dengan tujuan bisnis.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Kolaborasi antara Data Engineer dengan profesi lain seperti Data Scientist, Machine Learning Engineer, Software Engineer, dan Business Analyst sangat penting untuk keberhasilan proyek ML dan AI. Setiap profesi memiliki peran spesifik, dan Data Engineer menjadi penghubung yang memastikan bahwa data yang menjadi inti dari ML dan AI dapat diolah, disediakan, dan digunakan dengan efisien. Dengan adanya kolaborasi antar profesi, project yang berbasis ML dan AI dapat menghasilkan solusi yang tidak hanya teknis namun juga relevan dengan kebutuhan bisnis dan pengguna.
Tertarik menjadi Data Engineer? Kamu bisa mulai dengan mempelajari bahasa pemrograman dan tools yang lebih umum, seperti Python, R, dan Tableau yang disediakan di modul 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