Mengenal Job Description Utama Data Engineer
Data Engineer memiliki peran yang sangat krusial untuk memastikan data yang ada akurat, konsisten, dan siap digunakan oleh para praktisi data dan diaplikasikan dalam bisnis. Di era data yang semakin kompleks dan terus berkembang, kebutuhan akan Data Engineer yang ahli dan memiliki skill yang mumpuni semakin meningkat. Hal ini karena Data Engineer dibutuhkan untuk membantu organisasi menghadapi tantangan data yang semakin mendesak dan memanfaatkan potensi data secara optimal.
Posisi Data Engineer akan berkaitan erat dengan Data Scientist dan Data Analyst, namun fokus utamanya adalah pada pembangunan infrastruktur data yang kuat dan handal. Pekerjaan Data Engineer mencakup berbagai tugas, termasuk mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, data streaming, atau cloud storage, melakukan transformasi data untuk memastikan data siap untuk analisis, serta melakukan pemodelan data dalam sistem penyimpanan data yang sesuai. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai job description utama seorang Data Engineer. Yuk, simak pembahasannya!
1. ETL (Extract, Transform, Load)
Tugas utama seorang Data Engineer adalah merancang dan mengimplementasikan alur kerja ETL (Extract, Transform, Load) untuk mengambil data dari berbagai sumber, melakukan transformasi data untuk membentuk format yang sesuai, serta memuat data yang sudah diproses ke dalam sistem penyimpanan data. ETL merupakan salah satu tahapan yang sangat penting dalam data engineering untuk memastikan data yang ada memanglah berkualitas dan siap untuk dianalisis.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Pengelolaan Infrastruktur Data
Data Engineer juga bertanggung jawab untuk mengelola infrastruktur data dalam skala besar. Hal ini termasuk desain dan implementasi database, pengelolaan big data, serta penerapan arsitektur cloud jika memang dibutuhkan. Dalam tugas ini, Data Engineer harus memastikan sistem data bisa berjalan dengan lancar dan efisien, serta memiliki kapasitas dan skalabilitas yang cukup untuk menangani volume data yang meningkat.
3. Optimasi, Pengujian dan Validasi Data
Data Engineer bertugas merancang model data yang efisien dan optimasi query untuk memastikan kinerja yang baik dalam pemrosesan data. Sehingga pemahaman tentang struktur data dan query optimasi akan sangat membantu Data Engineer dalam meningkatkan efisiensi dan kinerja sistem data. Selain itu, Data Engineer juga melakukan pengujian dan validasi data untuk memastikan data yang diterima dari berbagai sumber sesuai dengan kebutuhan dan standar yang ditetapkan. Proses pengujian data ini akan melibatkan pengecekan kualitas data, identifikasi kesalahan, dan validasi integritas data sebelum diproses lebih lanjut.
4.Pengolahan Big Data dan Integrasi dengan Layanan Cloud
Data Engineer juga akan bekerja dengan big data dan data streaming. Sehingga mereka akan menggunakan tools seperti seperti Apache Spark atau Apache Kafka untuk memproses data dalam skala besar dengan cepat dan efisien. Dalam lingkungan data modern, integrasi dengan layanan cloud seperti Amazon Web Services (AWS) atau Google Cloud Platform (GCP) seringkali diperlukan. Sehingga Data Engineer juga harus memiliki pengetahuan tentang arsitektur cloud dan layanan yang relevan untuk mengintegrasikan infrastruktur data dengan sistem lainnya
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Dalam dunia Data Engineering, skill ETL adalah kunci untuk memastikan data yang berkualitas dan siap digunakan dalam analisis data dan aplikasi bisnis. Data Engineer yang hebat dalam ETL tentunya harus memiliki pemahaman mendalam tentang sumber data, menguasai bahasa pemrograman untuk manipulasi data, serta mampu dalam menggunakan tools dan framework ETL yang relevan. Untuk memulai journey sebagai seorang Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh 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