Mengenal Job Description Data Engineer di Ritel

Data engineer adalah profesi yang kini semakin diminati di berbagai bidang industri, termasuk di bidang ritel. Profesi ini berperan untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data guna mengembangkan strategi bisnis yang lebih efektif. Job description data engineer di bidang ritel pun juga semakin berkembang dan menjadi semakin kompleks, sehingga dibutuhkan kemampuan teknis dan softskill untuk bisa sukses dalam posisi ini.

Umumnya tugas utama seorang data engineer di bidang ritel yaitu mengumpulkan data dari berbagai sumber, memproses data tersebut, serta menganalisisnya untuk mengembangkan strategi bisnis yang tepat. Artikel ini akan membahas lebih detail tentang job description data engineer di bidang ritel, serta tren dan peluang karir sebagai data engineer di industri ritel.

1. Data Engineer di Bidang Ritel

Dalam bidang ritel, data engineer memiliki peran dalam mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data customer, inventaris, dan transaksi penjualan. Dengan data yang tepat dan akurat, perusahaan dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan meningkatkan kinerja perusahaan. 

Data engineer di bidang ini harus memiliki keterampilan pemrograman dan teknologi basis data, serta kemampuan untuk menggunakan tools analisis data. Tidak hanya itu, data engineer pada bidang ini juga harus memiliki kemampuan soft skill yang baik, seperti kemampuan komunikasi, bekerja sama dengan tim bisnis lainnya, dan memahami tujuan bisnis yang ingin dicapai untuk diinterpretasikan dalam data.

Salah satu contoh peran data engineer di bidang ritel adalah perusahaan e-commerce seperti, Amazon. Amazon memiliki tim data engineer yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data dari semua aspek bisnis, termasuk penjualan, logistik, dan pengalaman pelanggan. 

Selain itu, data engineer di Amazon juga terlibat dalam pengembangan algoritma yang digunakan untuk menganalisis data dan menghasilkan insight bisnis yang informatif. Misalnya, perusahaan mengembangkan algoritma untuk menganalisis data pelanggan dan mengidentifikasi preferensi, sehingga Amazon dapat menawarkan produk yang relevan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Job Description Data Engineer

Berikut adalah job description yang umum untuk posisi data engineer di bidang ritel.

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti sistem point-of-sale, sistem manajemen inventaris, dan sistem pengiriman barang.

• Memproses dan membersihkan data agar dapat diakses dan diproses dengan mudah.

• Mengelola dan membangun infrastruktur database yang kompleks, termasuk pengaturan dan konfigurasi database, dan pemantauan performa.

• Mengembangkan dan memelihara algoritma dan tools analisis data yang relevan dengan kebutuhan bisnis, seperti algoritma untuk menganalisis preferensi pelanggan dan alat visualisasi data.

• Berkoordinasi dan bekerja sama dengan tim bisnis lainnya, seperti tim analis bisnis, untuk memahami kebutuhan bisnis dan mengembangkan solusi yang sesuai.

• Mengikuti perkembangan teknologi terbaru dan mengembangkan keahlian teknis yang diperlukan untuk mendukung tugas dan tanggung jawab posisi data engineer di bidang ritel.

• Menerapkan standar keamanan dan privasi data yang ketat untuk melindungi data sensitif pelanggan dan bisnis.

• Melaporkan hasil analisis data dan memberikan insight bisnis kepada pimpinan perusahaan dan tim bisnis lainnya.

3. Teamwork Data Engineer dengan Lainnya

Data engineer tidak hanya bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data, tetapi juga harus mampu bekerja sama dengan tim bisnis lainnya, seperti tim analis bisnis, tim marketing, dan tim sales, untuk memahami kebutuhan bisnis dan mengembangkan solusi yang sesuai.

Seorang data engineer bekerja sama dengan tim analis bisnis untuk mengembangkan algoritma dan tools analisis data yang relevan dengan kebutuhan bisnis. Data engineer juga dapat berkolaborasi dengan tim marketing untuk menganalisis preferensi pelanggan dan mengembangkan campaign marketing yang efektif. 

Selain itu, bekerja sama dengan tim sales untuk memahami perilaku pelanggan dan mengembangkan strategi penjualan yang lebih efektif. Kolaborasi yang efektif dengan tim bisnis lainnya membutuhkan kemampuan komunikasi yang baik dan pemahaman tentang kebutuhan bisnis. Data engineer di bidang ritel harus dapat berkomunikasi dengan jelas dan mudah dipahami tentang kompleksitas data dan solusi yang mereka kembangkan.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Tren dan Peluang Karir Data Engineer

Data engineer adalah salah satu profesi yang paling diminati saat ini. Dengan banyaknya perusahaan yang mengumpulkan data dalam jumlah besar, permintaan untuk data engineer semakin meningkat. Selain itu, dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan bisnis yang semakin kompleks, peran data engineer menjadi semakin penting dalam mengelola dan menganalisis data.

Tren terbaru dalam karir sebagai data engineer termasuk pengembangan teknologi big data dan analisis data real-time, penggunaan machine learning dan kecerdasan buatan dalam pengolahan data, serta pengembangan sistem yang lebih aman dan efisien untuk menyimpan dan mengelola data. 

Peluang karir sebagai data engineer di bidang ritel juga semakin besar dengan perkembangan teknologi dan meningkatnya permintaan untuk analisis data dalam perusahaan ritel. Seorang data engineer di bidang ritel dapat berkontribusi dalam mengumpulkan dan menganalisis data untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan efisiensi operasional perusahaan.

Dengan melihat job description di atas, tentu kalian mulai berpikir bahwa ternyata menjadi seorang data engineer butuh banyak sekali skill. Sahabat DQ mulai tertarik untuk mengasah skill tersebut? Kalian bisa mulai mempersiapkan diri perlahan melalui DQLab. DQLab menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk menjadi data engineer handal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya