Pentingnya Model Development dalam Data Engineer

Seorang Data Engineer memainkan peran penting dalam menyiapkan infrastruktur data yang dapat diakses oleh machine learning models, algoritma AI, dan berbagai tools analitik lainnya. Tidak mengherankan bila dalam dunia data engineering, peran data engineer seringkali dipandang sebagai "arsitek" yang membangun infrastruktur data untuk memungkinkan alur kerja data yang efisien.

Meskipun aspek-aspek seperti pemrosesan data, pipeline, dan integrasi sering mendapatkan sorotan, satu elemen yang tak kalah penting dan sering terlupakan adalah model development. Dalam konteks data engineering, model development merujuk pada pengembangan model data yang membantu dalam penyimpanan, pengolahan, dan analisis data. Berikut adalah beberapa alasan mengapa model development menjadi elemen kunci dalam kinerja seorang data engineer.

1. Struktur Data yang Efisien

Model development memberikan dasar untuk menciptakan struktur data yang efisien. Data engineer harus memahami bagaimana menyusun skema basis data atau model data yang memungkinkan pengambilan data yang cepat dan efisien. Model data yang baik membantu mengurangi kompleksitas query, mempercepat proses pengolahan data, dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya penyimpanan.

Sebagai contoh, dalam lingkungan yang memproses data dalam skala besar seperti e-commerce, model data yang tepat dapat mengurangi waktu respon query dan mempercepat akses ke data penting seperti transaksi dan riwayat pembelian. Dengan demikian, kecepatan dan akurasi hasil menjadi faktor penting yang ditentukan oleh model development yang baik.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Pengelolaan Data yang Lebih Baik

Model development juga berperan penting dalam pengelolaan data. Data engineer harus mampu merancang model yang tidak hanya bisa menampung volume data yang besar, tetapi juga dapat menangani data yang terus berubah dan bertambah seiring waktu. Dalam banyak kasus, perusahaan harus dapat mengintegrasikan data dari berbagai sumber, baik itu sistem internal maupun eksternal.

Dengan menggunakan model data yang robust, data engineer dapat memastikan bahwa pengolahan data terjadi secara terstruktur, aman, dan dapat diakses dengan mudah. Model yang dirancang dengan baik juga mendukung versioning data, yang memungkinkan penyimpanan rekaman data historis tanpa mengorbankan performa sistem.

3. Kemampuan untuk Meningkatkan Skala Operasi

Seiring berkembangnya perusahaan, kebutuhan untuk memproses lebih banyak data menjadi semakin mendesak. Data engineer yang kompeten akan merancang model yang scalable dan mampu menangani peningkatan beban kerja tanpa perlu dilakukan desain ulang yang besar.

Misalnya, perusahaan yang berfokus pada big data analytics sering kali memerlukan pengembangan model yang dapat mengakomodasi jutaan hingga miliaran catatan data setiap harinya. Dengan pendekatan model development yang tepat, perusahaan dapat melakukan scaling secara vertikal maupun horizontal tanpa mengorbankan kinerja sistem.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Integrasi dengan Machine Learning dan AI

Peran data engineer semakin penting dalam konteks integrasi dengan machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI). Model data yang baik sangat krusial dalam memastikan bahwa data yang digunakan untuk pelatihan model ML adalah bersih, terstruktur, dan siap digunakan. Data engineer bertanggung jawab dalam mempersiapkan dan memelihara model yang mendukung siklus pengembangan machine learning, seperti model ETL (Extract, Transform, Load) yang menjadi dasar dari data preprocessing.

Kemampuan data engineer dalam membangun model data yang robust, scalable, dan efisien memengaruhi bagaimana data scientist atau data analyst dapat bekerja dengan data tersebut. Dengan kata lain, kesuksesan model machine learning sangat bergantung pada model development yang baik di level data engineering.

Model development merupakan salah satu elemen penting yang sering kali dianggap sepele dalam kinerja data engineer. Pengembangan model yang baik memastikan struktur data yang efisien, scalable, dan aman, sekaligus mendukung kebutuhan bisnis dan memfasilitasi integrasi dengan machine learning dan AI. Dalam lingkungan data yang semakin kompleks dan besar, kemampuan data engineer dalam mengembangkan model data yang robust dapat menjadi pembeda utama antara keberhasilan dan kegagalan sistem data perusahaan.

Jika kamu tertarik untuk menjadi seorang data engineer, langkah pertama yang perlu kamu ambil adalah memperoleh pemahaman yang kuat tentang dasar-dasar teknologi dan analisis data. Pelajari bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL, serta konsep-konsep dasar dalam pengelolaan database dan teknik pengolahan data. Selain itu, Anda juga perlu menguasai alat-alat dan platform yang umum digunakan dalam industri seperti Apache Hadoop, Spark, dan Apache Kafka.

Selalu mencari kesempatan untuk memperluas pengetahuan kamu melalui kursus online, buku, dan proyek-proyek praktis. Ingatlah bahwa menjadi seorang data engineer membutuhkan dedikasi, ketekunan, dan keterampilan teknis yang solid, tetapi dapat membawa Anda ke arah karier yang sangat memuaskan dalam era digital ini.

Cukup sign up di DQLab.id untuk #MulaiBelajarData. Dapatkan sertifikat dan hadiah menarik setelah menyelesaikan modulnya, serta akses semua modul premium dengan berlangganan di DQLab.id.

Penulis: Reyvan Maulid