Mengenal Ragam Istilah dalam Data Engineering

Calon Data Engineer perlu menguasai beberapa keterampilan dan tools tambahan selain memahami istilah-istilah penting dalam database. Pertama-tama, pengetahuan dasar tentang bahasa pemrograman sangat penting, terutama SQL dan Python. SQL digunakan untuk mengambil, memanipulasi, dan mengelola data dalam database, sementara Python sering digunakan untuk analisis data yang lebih kompleks, pengolahan data, dan otomatisasi tugas-tugas terkait data. Kemampuan dalam kedua bahasa pemrograman ini akan memberikan fleksibilitas dan kekuatan tambahan dalam pekerjaan sebagai Data Engineer.

Selanjutnya, calon Data Engineer juga harus menguasai proses ETL (Extract, Transfer, Load) dan alat-alat terkait seperti Big Query, Tableau, atau Pentaho. Proses ETL adalah langkah kunci dalam mempersiapkan data untuk analisis, yang melibatkan ekstraksi data dari sumbernya, mentransformasikannya ke dalam format yang sesuai, dan memuatnya ke dalam sistem penyimpanan data yang cocok. Big Query, Tableau, dan Pentaho adalah beberapa alat yang sering digunakan dalam proses ETL untuk memfasilitasi analisis data, visualisasi, dan integrasi dengan berbagai sumber data.

DQLab ingin berbagi istilah-istilah penting dalam Data Engineering, yuk kita simak bersama!

1. Query

Dalam konteks database, query merupakan sebuah perintah atau instruksi yang digunakan untuk mengambil, memanipulasi, atau mengolah data dalam database. Query biasanya ditulis dalam bahasa kueri seperti SQL (Structured Query Language) dan digunakan oleh pengguna untuk melakukan berbagai operasi seperti pencarian data, penyimpanan data, pembaruan data, dan penghapusan data. Seorang data engineer harus memiliki pemahaman yang kuat tentang bagaimana membuat dan mengoptimalkan query agar dapat mengekstrak informasi dengan efisien dari database.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Field

Field merujuk pada bagian terkecil dari sebuah record dalam sebuah database yang menyimpan satu jenis data atau informasi spesifik. Misalnya, dalam tabel database yang menyimpan informasi karyawan, field-fieldnya mungkin termasuk nama, alamat, tanggal lahir, dan gaji. Setiap field memiliki tipe data yang sesuai, seperti teks, angka, tanggal, atau jenis data lainnya, dan field-field ini menggabungkan untuk membentuk satu record.

3. Record

Record adalah kumpulan dari field-field dalam sebuah database yang mewakili satu entitas atau objek tertentu. Sebagai contoh, dalam database karyawan, setiap record mungkin mewakili satu karyawan dengan semua detailnya seperti nama, alamat, tanggal lahir, dan gaji. Record-record ini disimpan dalam tabel-tabel database dan dapat diakses dan diolah menggunakan query.

4. Primary Key

Primary Key adalah sebuah nilai yang unik yang digunakan untuk mengidentifikasi setiap record secara unik dalam sebuah tabel database. Setiap tabel biasanya memiliki satu primary key yang memastikan tidak ada dua record yang memiliki nilai primary key yang sama. Primary key biasanya digunakan sebagai referensi untuk menghubungkan record dalam tabel yang berbeda atau untuk menjaga integritas data dalam database.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

5. Foreign Key

Foreign Key adalah sebuah nilai atau kumpulan nilai dalam sebuah tabel database yang mengacu pada primary key atau unique key dalam tabel lain. Foreign key digunakan untuk membangun hubungan antara dua atau lebih tabel dalam database. Hubungan ini memungkinkan untuk menjalankan operasi join antara tabel-tabel tersebut dan memastikan integritas referensial antara data-data yang saling terkait.

6. View

View merupakan tampilan virtual atau hasil dari query yang disederhanakan dari satu atau lebih tabel dalam database. View tidak menyimpan data secara fisik tetapi hanya menampilkan data yang telah diolah dari tabel-tabel yang mendasarinya. View digunakan untuk menyajikan data dalam format yang lebih mudah dipahami atau untuk menyembunyikan kompleksitas struktur database dari pengguna yang tidak terampil dalam SQL.

Selain memahami ragam istilah diatas, pemahaman tentang cloud computing dan data warehousing menjadi hal yang sangat penting bagi calon Data Engineer. Dengan semakin banyaknya perusahaan yang beralih ke infrastruktur cloud untuk menyimpan dan mengelola data mereka, pemahaman tentang cloud computing dan cara kerja data warehousing di lingkungan cloud menjadi keterampilan yang sangat dicari. Ini meliputi pengetahuan tentang penyedia layanan cloud populer seperti AWS, Azure, atau Google Cloud, serta konsep-konsep seperti skema data, partisi, dan optimasi kinerja dalam konteks cloud. Calon Data Engineer juga bisa mempelajari ragam module yang tersedia di DQLab lho untuk lebih siap berkarir!

Dengan menguasai keterampilan dan tools  ini, calon Data Engineer akan siap untuk menghadapi tantangan dan tuntutan dalam mengelola dan menganalisis data dalam skala yang besar dan kompleks. Yuk siapkan dirimu berkarir jadi Data Engineer dengan signup di DQLab.id