Peran Data Engineer dalam Integrasi Transformasi Data
Job description Data Engineer adalah peran-peran yang harus dilakukan oleh seorang Data Engineer sebagai kontribusinya bagi perusahaan agar perusahaan bisa berkembang dan mempertahankan eksistensinya. Profesi Data Engineer termasuk salah satu profesi yang memegang peranan penting dalam perusahaan.
Mereka bertugas untuk memelihara infrastruktur data dan memastikan bahwa data mentah yang dikumpulkan bisa diakses dan siap digunakan oleh praktisi data lainnya, seperti Data Analyst dan Data Scientist.
Dalam ekosistem bisnis yang terus berkembang, data menjadi tonggak utama dalam pengambilan keputusan strategis. Salah satu peran Data Engineer adalah melakukan integrasi dan transformasi data, dimana tugas ini menjadi salah satu tugas krusial dalam memastikan bahwa data yang ada bisa diolah dan dimanfaatkan secara optimal.
Dalam artikel ini akan dibahas mengenai beberapa peran Data Engineer dalam proses integrasi dan transformasi data. Yuk, check this out!
1. Integrasi Sumber Data yang Beragam
Salah satu tugas utama seorang Data Engineer adalah mengintegrasikan data dari berbagai sumber data yang berbeda. Sumber data yang digunakan bisa berasal dari database internal, data eksternal dari penyedia layanan pihak ketiga, atau bahkan data dari sumber yang tidak terstruktur.
Kemampuan untuk menyatukan dan menyinkronkan data dari berbagai sumber menjadi keterampilan penting agar organisasi dapat melihat gambaran data yang holistik.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Transformasi Data untuk Kepentingan Bisnis
Setelah data yang berasal dari berbagai sumber tersebut terintegrasi, maka langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah mentransformasikan data sesuai kebutuhan bisnis. Data Engineer dituntut untuk bisa merancang dan menerapkan proses transformasi yang akan mengubah struktur data, membersihkan data yang tidak lengkap, serta menghasilkan tampilan data yang lebih bermakna.
Transformasi ini bertujuan untuk memastikan bahwa data yang disajikan kepada pengguna atau praktisi data lainnya bisa digunakan untuk analisis lebih lanjut.
3. Pemrosesan Data Berskala Besar
Seiring perkembangan teknologi, data yang memiliki volume yang besar atau dikenal dengan istilah big data adalah sesuatu yang normal ditemukan dalam lingkup bisnis modern. Data Engineer berperan penting untuk memproses big data.
Mereka bisa memanfaatkan beberapa tools dan teknologi pemrosesan data berskala besar seperti Apache Spark atau Apache Flink. Dengan begitu, maka proses integrasi dan transformasi data dapat dilakukan secara efisien dan cepat, bahkan dengan volume data yang sangat besar sekalipun.
4. Penerapan Praktek Terbaik dan Kualitas Data
Bagian integral dari tugas Data Engineer adalah menerapkan praktek terbaik dalam integrasi dan transformasi data. Mereka bertugas untuk memastikan keberlanjutan kode, dokumentasi yang baik, dan juga mematuhi standar kualitas data.
Membangun sistem pemantauan untuk memeriksa kualitas data secara berkala bisa dijadikan sebagai langkah kritis untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan tetap akurat dan dapat diandalkan.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Data Engineer tidak hanya menyederhanakan akses ke data tetapi juga menjadi arsitek proses transformasi data yang membentuk pondasi keputusan bisnis yang cerdas. Data Engineer memainkan peran sentral dalam mengubah data mentah menjadi informasi berharga bagi suksesnya organisasi.
Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Penguasaan tools dalam pekerjaan Data Engineer bisa membuat pekerjaan mereka menjadi lebih mudah. 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