Mengenal Data Engineer: Profesi Kunci di Balik Big Data
Saat ini, profesi Data Engineer semakin populer di tengah perkembangan pesat teknologi big data. Setiap hari, perusahaan besar di seluruh dunia menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar, yang harus dikelola dengan hati-hati agar dapat memberikan nilai bagi bisnis.
Namun, apa sebenarnya tugas seorang Data Engineer, dan bagaimana mereka memanfaatkan big data untuk mendorong kesuksesan bisnis? Pekerjaan Data Engineer sering kali tak terlihat, tetapi peran mereka sangat penting dalam membangun fondasi yang memungkinkan pemanfaatan data secara optimal.
Seorang Data Engineer bertanggung jawab untuk mengelola infrastruktur data, dari pengumpulan hingga penyimpanan data, yang kemudian akan digunakan oleh tim Data Scientist dan Analis Data untuk melakukan analisis. Tanpa Data Engineer, sulit bagi perusahaan untuk memanfaatkan big data secara efisien.
Mereka adalah jembatan antara sumber data dan pengguna akhir, yang memproses dan mengelola data agar siap digunakan dalam berbagai keputusan strategis. Mari kita selami lebih dalam tentang bagaimana Data Engineer bekerja dan peran vital mereka dalam memanfaatkan big data.
1. Membangun Infrastruktur Data yang Efisien
Infrastruktur data yang baik adalah fondasi yang diperlukan untuk memproses big data. Data Engineer bertanggung jawab merancang dan membangun arsitektur data yang kuat, skalabel, dan efisien. Mereka menggunakan teknologi seperti database relasional (SQL) dan NoSQL, serta platform cloud seperti AWS, Google Cloud, dan Azure untuk memastikan data dapat disimpan dengan aman dan mudah diakses. Selain itu, mereka juga memastikan bahwa sistem ini dapat menangani lonjakan data yang besar tanpa mempengaruhi performa.
Misalnya, ketika sebuah perusahaan e-commerce mengalami peningkatan transaksi selama periode diskon besar, Data Engineer memastikan bahwa sistem data tetap berjalan dengan lancar, sehingga data transaksi dapat diproses dan dianalisis secara real-time untuk pengambilan keputusan bisnis yang cepat.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Mengolah dan Membersihkan Data
Data mentah yang dikumpulkan dari berbagai sumber seringkali tidak terstruktur, berantakan, dan tidak langsung siap digunakan untuk analisis. Oleh karena itu, Data Engineer melakukan proses ETL (Extract, Transform, Load), di mana mereka mengambil data dari berbagai sumber, membersihkannya dari kesalahan atau anomali, serta mengkonversinya ke dalam format yang dapat dianalisis.
Sebagai contoh, Data Engineer akan membersihkan data duplikat atau data yang hilang dari kumpulan data transaksi pelanggan sebelum data tersebut dapat digunakan oleh data scientist. Proses ini sangat penting karena kualitas analisis sangat bergantung pada kebersihan dan keakuratan data yang digunakan.
3. Memanfaatkan Big Data untuk Bisnis
Big data memberikan potensi besar untuk bisnis dalam memahami pelanggan, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengidentifikasi peluang baru. Data Engineer memanfaatkan teknologi seperti Apache Hadoop, Spark, dan Kafka untuk memproses big data dalam skala besar. Mereka juga mengimplementasikan solusi penyimpanan data terdistribusi yang memungkinkan perusahaan memproses data dalam jumlah terabyte hingga petabyte dengan cepat.
Sebagai contoh, perusahaan seperti Netflix menggunakan big data yang diproses oleh Data Engineer untuk merekomendasikan film atau serial berdasarkan preferensi penonton. Setiap klik, tayangan, dan aktivitas penonton dikumpulkan dan dianalisis secara real-time untuk meningkatkan pengalaman pengguna, dan semua ini dimungkinkan karena pekerjaan Data Engineer dalam mengelola dan memproses big data.
4. Kolaborasi dengan Tim Data Scientist dan Analis
Data Engineer bekerja sangat erat dengan data scientist dan analis data untuk memastikan bahwa data yang mereka sediakan sudah sesuai dengan kebutuhan analisis. Mereka membangun pipeline data yang memungkinkan pengaliran data dari sumber ke tujuan akhir, misalnya ke dalam sistem analitik atau dashboard visualisasi.
Pipeline ini memungkinkan data tersedia secara real-time, sehingga tim data scientist dapat melakukan eksperimen dan analisis dengan data yang selalu up-to-date.
Kolaborasi ini penting karena data scientist membutuhkan data yang berkualitas dan bersih untuk membuat model prediksi atau analisis tren. Misalnya, dalam perusahaan retail, Data Engineer akan memastikan bahwa data penjualan harian tersedia secara real-time di dashboard penjualan sehingga tim analis dapat segera melihat tren penjualan dan melakukan penyesuaian strategi.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Data engineer adalah salah satu profesi yang dapat menjadi pilihan utama bagi kalian yang ingin update profesi kekinian. Kamu bisa terus belajar dasar-dasar menjadi data engineer di DQLab. DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Ingin lebih memahami bagaimana Data Engineer bekerja dan memanfaatkan big data? Bergabunglah dalam Bootcamp Data Engineer di DQLab sekarang! Program ini dirancang untuk membantu Anda menguasai keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Engineer profesional. Daftar sekarang dan mulailah perjalanan Anda dalam dunia data science!