Korelasi Data Engineer vs Machine Learning & AI

Data Engineer merupakan salah satu posisi dengan keterkaitan bidang ilmu yang sangat luas, mencakup pemahaman mendalam tentang ilmu komputer, pengelolaan basis data, sistem informasi, serta keahlian dalam pemrograman dan pengolahan data besar (big data). Posisi ini juga memerlukan pengetahuan tentang statistika dan matematika untuk melakukan analisis data yang mendalam, serta pemahaman tentang infrastruktur cloud untuk mengelola dan menyimpan data dalam skala besar.

Dengan demikian, seorang Data Engineer harus memiliki kemampuan teknis yang kuat serta kemampuan analitis untuk memastikan bahwa data dapat diakses, diolah, dan dianalisis secara efektif untuk mendukung keputusan bisnis yang didorong oleh data.

Namun, dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi telah mendorong munculnya berbagai profesi baru di bidang data dan teknologi. Salah satunya adalah peran Data Engineer, yang memainkan peran penting dalam mendukung pengembangan Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI). Artikel ini akan membahas korelasi antara Data Engineer dengan Machine Learning dan AI, serta bagaimana ketiga elemen ini bekerja secara sinergis dalam ekosistem data yang kompleks. Simak yuk sahabat DQLab!

1. Peran Data Engineer dalam Ekosistem Data

Data Engineer bertanggung jawab untuk membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data yang memungkinkan organisasi untuk menyimpan, mengakses, dan menganalisis data dengan efisien. Tugas-tugas mereka meliputi:

• Membangun Pipeline Data: Data Engineer merancang dan mengimplementasikan alur data (data pipeline) yang mentransfer data dari berbagai sumber ke dalam sistem penyimpanan data yang terpusat, seperti data warehouse atau data lake.

• Memastikan Kualitas Data: Mereka juga bertanggung jawab untuk membersihkan dan memvalidasi data untuk memastikan bahwa data tersebut akurat dan relevan sebelum digunakan dalam analisis atau model machine learning.

• Optimasi Infrastruktur: Mengelola dan mengoptimalkan infrastruktur data, termasuk pengaturan server, database, dan proses ETL (Extract, Transform, Load), merupakan tugas utama lainnya bagi Data Engineer.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Pentingnya Data bagi Machine Learning dan AI

Machine Learning dan AI sangat bergantung pada data untuk belajar dan menghasilkan model prediktif. Tanpa data yang berkualitas tinggi, model ML dan AI tidak dapat dilatih dengan efektif, yang dapat menghasilkan prediksi yang tidak akurat. Data Engineer memastikan bahwa data tersedia, bersih, dan terstruktur dengan baik sehingga dapat digunakan oleh Data Scientist dan tim AI untuk melatih model.

3. Membangun Pondasi bagi Machine Learning dan AI

Data Engineer berperan sebagai penyedia fondasi bagi proyek Machine Learning dan AI. Dengan pipeline data yang efisien, para ilmuwan data (Data Scientist) dapat fokus pada analisis dan pengembangan model, alih-alih khawatir tentang masalah kualitas atau aksesibilitas data. Fondasi yang kuat ini mencakup:

• Integrasi Data: Menggabungkan data dari berbagai sumber internal dan eksternal, yang mungkin berbeda dalam format dan struktur, ke dalam satu sistem yang konsisten.

• Pemrosesan Data Secara Real-Time: Dalam beberapa aplikasi, data harus diproses secara real-time untuk memungkinkan respons cepat, seperti dalam aplikasi pemantauan keamanan atau layanan pelanggan otomatis.

• Skalabilitas: Infrastruktur yang dapat menangani peningkatan volume data seiring pertumbuhan bisnis, tanpa penurunan performa

4. Penyediaan Data untuk Pelatihan Model

Salah satu peran utama Data Engineer dalam konteks ML dan AI adalah memastikan bahwa data pelatihan yang digunakan oleh model adalah representatif dan mencakup berbagai kemungkinan skenario. Hal ini termasuk:

• Sampling Data: Memilih subset data yang relevan untuk pelatihan model tanpa kehilangan informasi penting.

• Penyiapan Data Pelatihan dan Validasi: Memisahkan data menjadi set pelatihan dan set validasi untuk melatih model dan mengevaluasi kinerjanya.

• Feature Engineering: Membantu dalam proses penciptaan fitur-fitur baru dari data mentah yang dapat digunakan oleh model ML untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

5. Kolaborasi dengan Data Scientist dan AI Specialist

Data Engineer tidak bekerja sendirian. Mereka harus berkolaborasi erat dengan Data Scientist dan AI Specialist untuk memahami kebutuhan spesifik model dan persyaratan data. Kolaborasi ini penting dalam:

• Menentukan Kebutuhan Data: Diskusi dengan Data Scientist untuk memahami data apa saja yang dibutuhkan untuk proyek tertentu.

• Menyediakan Data dalam Format yang Dibutuhkan: Menyediakan data dalam format yang optimal untuk model ML dan AI.

• Iterasi dan Pembaruan: Melakukan iterasi pipeline data berdasarkan umpan balik dari model dan penyesuaian dari Data Scientist.

Korelasi antara Data Engineer dengan Machine Learning dan AI sangat kuat. Data Engineer adalah pilar penting yang memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan kekuatan data dan teknologi ML/AI. Dengan memastikan bahwa data tersedia, bersih, dan siap digunakan, Data Engineer memungkinkan Data Scientist dan AI Specialist untuk fokus pada inovasi dan pengembangan model yang dapat memberikan wawasan berharga dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

Melalui kolaborasi yang erat dan pengembangan infrastruktur yang berkelanjutan, Data Engineer, Machine Learning, dan AI dapat bekerja bersama untuk mendorong transformasi digital dan pencapaian bisnis yang lebih tinggi.

Jika kamu tertarik untuk menjadi seorang data engineer, langkah pertama yang perlu kamu ambil adalah memperoleh pemahaman yang kuat tentang dasar-dasar teknologi dan analisis data. Pelajari bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL, serta konsep-konsep dasar dalam pengelolaan database dan teknik pengolahan data. Selain itu, Anda juga perlu menguasai alat-alat dan platform yang umum digunakan dalam industri seperti Apache Hadoop, Spark, dan Apache Kafka.

Selalu mencari kesempatan untuk memperluas pengetahuan kamu melalui kursus online, buku, dan proyek-proyek praktis. Ingatlah bahwa menjadi seorang data engineer membutuhkan dedikasi, ketekunan, dan keterampilan teknis yang solid, tetapi dapat membawa Anda ke arah karier yang sangat memuaskan dalam era digital ini.

Cukup sign up di DQLab.id untuk #MulaiBelajarData. Dapatkan sertifikat dan hadiah menarik setelah menyelesaikan modulnya, serta akses semua modul premium dengan berlangganan di DQLab.id.

Penulis: Reyvan Maulid