PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 23 Jam 37 Menit 29 Detik

Mengenal ETL Developer, Profesi Idaman Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 20-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-04-2024-02-20-153453_x_Thumbnail800.jpg

Data engineer merupakan profesi idaman di industri data. Betapa tidak, padahal dengan kehadiran satu profesi saja justru bisa menghasilkan profesi turunan yang masih berhubungan dengan data engineering. Salah satunya yaitu ETL Developer. Profesi ini memiliki pijakan dasar pada konsep data engineering yakni Extract, Transform, dan Load. 


ETL Developer adalah profesional yang sangat terampil dalam merancang, mengembangkan, dan memelihara proses ETL. Mereka mendalami pemahaman struktur data, pemodelan data, dan alat-alat ETL yang digunakan untuk memindahkan data dari berbagai sumber ke destinasi akhirnya. ETL Developer juga berperan dalam memastikan integritas dan kualitas data selama proses transformasi dan pemuatan.


Selain itu, ETL Developer perlu memiliki pemahaman yang mendalam tentang kebutuhan bisnis dan tujuan analisis data agar dapat menghasilkan solusi ETL yang sesuai. Mereka juga bekerja erat dengan tim data engineer, data science, dan pengembang basis data untuk memastikan ketersediaan data yang konsisten, akurat, dan siap digunakan untuk keperluan analisis dan pelaporan.


Kali ini, kita akan mengulas terkait dengan tugas yang ada pada profesi baru di ranah data engineer yaitu ETL Developer. Simak lebih lanjut penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Extract

ETL Developer pada tahapan ekstraksi (extract) bertugas untuk mengidentifikasi, mengekstraksi, dan mengambil data dari berbagai sumber seperti database, file teks, spreadsheet, API, atau sumber data lainnya. Selanjutnya, ETL Developer harus memastikan bahwa proses ekstraksi data dilakukan secara efisien dan dapat diandalkan.


Mereka mengidentifikasi sumber data yang relevan, menentukan metode ekstraksi yang optimal, dan mengatasi potensi masalah seperti kesalahan koneksi atau perubahan struktur data. Pada tahap ini, pemahaman mendalam terhadap berbagai format data dan struktur penyimpanan merupakan kunci untuk menjamin akurasi dan integritas data yang diekstraksi.


Setelah data berhasil diekstraksi, peran ETL Developer bergeser ke tahap Transform, di mana mereka mengimplementasikan berbagai operasi transformasi untuk membentuk data sesuai kebutuhan analisis. Proses ini melibatkan pemfilteran data, penggabungan informasi dari beberapa sumber, perhitungan agregat, normalisasi, dan transformasi lainnya agar data siap untuk dimuat ke dalam penyimpanan data akhir.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Transform

Tahap transformasi dalam proses ETL memegang peranan krusial dalam memastikan bahwa data yang diekstrak menjadi lebih bermakna dan relevan untuk keperluan analisis. ETL Developers menggunakan berbagai teknik transformasi untuk mengubah struktur dan nilai data, menciptakan wawasan baru, dan menyederhanakan kompleksitas informasi.


Pemfilteran merupakan salah satu operasi transformasi yang umum dilakukan oleh ETL Developers. Proses ini melibatkan pemilihan data yang sesuai dengan kriteria tertentu, sehingga hanya data yang relevan yang diteruskan ke tahap selanjutnya. Penggabungan (merging) data dari berbagai sumber merupakan langkah penting untuk menggabungkan informasi yang terkait, memungkinkan analisis holistik dari perspektif yang lebih luas.


3. Load

Setelah data diubah sesuai kebutuhan, ETL Developers memuatnya ke dalam penyimpanan data yang sesuai, seperti data warehouse, data mart, atau basis data lainnya. Proses ini harus dilakukan dengan efisien dan dapat diandalkan untuk memastikan ketersediaan data yang akurat dan aktual. Proses ini juga melibatkan pemantauan dan penanganan masalah yang mungkin timbul selama pemuatan data.


ETL Developers perlu memastikan bahwa proses ETL berjalan secara otomatis dan dapat dijadwalkan dengan baik untuk menghindari kegagalan atau penundaan yang dapat mempengaruhi ketersediaan data secara keseluruhan.


Selain itu, aspek keamanan data juga menjadi perhatian utama bagi ETL Developers. Mereka harus memastikan bahwa selama proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan, data tetap terlindungi dan mematuhi kebijakan keamanan yang telah ditetapkan. Hal ini mencakup enkripsi data, manajemen hak akses, dan perlindungan terhadap potensi risiko keamanan data.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Tools yang Digunakan ETL Developer

Seorang ETL Developer biasanya menggunakan alat atau platform ETL seperti Apache NiFi, Informatica PowerCenter, Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services), Talend, atau Python dengan library seperti Pandas untuk mengimplementasikan dan menjalankan proses ETL.


Penting untuk dicatat bahwa peran ETL Developer seringkali bekerja sama dengan tim data, pengembang basis data, dan analis data untuk memastikan bahwa proses ETL memenuhi kebutuhan bisnis dan memungkinkan analisis data yang efektif.


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

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login