Peran Data Engineer dalam Konteks Machine Learning dan AI
Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI) telah menjadi salah satu fondasi inovasi di berbagai industri, dari teknologi hingga layanan kesehatan. Teknologi ini dapat membantu perusahaan untuk memberikan pengalaman personalisasi, melakukan analitik prediktif, hingga menciptakan solusi otomatis yang cerdas.
Namun, keberhasilan implementasi machine learning dan AI tidak hanya bergantung pada algoritma yang digunakan, tetapi juga pada kualitas data yang menjadi bahan bakar utama dalam proses machine learning. Tanpa data yang berkualitas, model machine learning dan AI tidak akan mampu menghasilkan hasil yang akurat dan andal.
Di sinilah peran data engineer menjadi sangat penting. Sebagai arsitek dan penjaga ekosistem data, data engineer bertanggung jawab untuk memastikan data tersedia, bersih, terstruktur, dan dapat digunakan secara efektif oleh tim machine learning dan AI. Mereka merancang pipeline data, mengelola infrastruktur penyimpanan, dan memastikan proses pengolahan data berjalan lancar.
Pekerjaan ini mencakup pengumpulan data dari berbagai sumber, pembersihan data untuk menghilangkan kesalahan atau duplikasi, serta pengorganisasian data agar mudah diakses oleh algoritma pembelajaran mesin. Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai peran data engineer dalam konteks machine learning dan AI. penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Mengelola Pipeline Data
Dalam konteks machine learning dan AI, pipeline data adalah jalur utama untuk mendapatkan data mentah dari sumbernya hingga siap digunakan untuk pelatihan model.Pekerjaan dimulai dengan membangun pipeline data berdasarkan kebutuhan organisasi atau perusahaan.
Data engineer merancang alur kerja untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber, seperti database, API, atau file log, ke dalam satu sistem terpadu. Mereka memilih pendekatan yang sesuai, baik itu batch processing untuk data dalam jumlah besar secara berkala atau real-time streaming untuk data yang terus menerus masuk. Dalam proses ini, alat seperti Apache Kafka, Apache Spark, atau AWS Glue sering digunakan untuk menangani aliran data dalam skala besar.
Pemantauan pipeline data menjadi tugas lanjutan yang sangat penting bagi data engineer. Data engineer menggunakan alat seperti Apache Airflow atau Prefect untuk memantau performa pipeline secara real-time. Mereka mengawasi metrik seperti latensi, throughput, dan tingkat keberhasilan alur data. Ketika terjadi kesalahan atau kegagalan dalam pipeline, mereka segera melakukan debugging dan perbaikan untuk memastikan data tetap mengalir tanpa gangguan.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Menjamin Kualitas Data
Kualitas data adalah faktor kunci dalam keberhasilan model machine learning dan AI. Data engineer bertugas membersihkan data dari inkonsistensi, kesalahan, atau duplikasi dengan teknik transformasi data.Data engineer juga mengembangkan mekanisme otomatis untuk membersihkan data, seperti menghapus anomali, menyamakan format tanggal, atau menyelaraskan tipe data. Selain itu, mereka membangun pipeline data yang mengutamakan integritas, memastikan data yang diproses sesuai dengan standar kualitas yang telah ditentukan.
Dengan terus memantau alur data, mereka memastikan kualitas data tetap terjaga sepanjang proses integrasi dan penyimpanan. Hal ini memungkinkan data yang disajikan dapat langsung digunakan oleh analis bisnis, data scientist, atau aplikasi lain untuk pengambilan keputusan yang tepat dan berbasis data.
3. Membangun Data Warehouse dan Data Lake
Data engineer merancang dan mengelola infrastruktur seperti data lake untuk menyimpan data mentah dalam jumlah besar dan data warehouse untuk data yang telah terstruktur. Infrastruktur ini menjadi landasan utama bagi pengolahan data lanjutan oleh tim machine learning dan AI.
Dalam proses ini, data engineer memilih teknologi yang sesuai, seperti Amazon Redshift untuk data warehouse atau Apache Hadoop dan Amazon S3 untuk data lake. Mereka juga merancang arsitektur penyimpanan, memastikan skalabilitas, efisiensi, dan keamanan data.
Selain itu, mereka mengelola pipeline data untuk mengalirkan, membersihkan, dan menyimpan data ke dalam sistem ini, memastikan data dapat diakses dengan mudah dan akurat oleh pengguna. Dengan membangun dan mengelola data warehouse serta data lake, data engineer menciptakan ekosistem data yang mendukung pengambilan keputusan strategis dan inovasi berbasis data.
4. Menyediakan Data dalam Skala Besar
Model machine learning dan AI sering membutuhkan data dalam jumlah besar untuk menghasilkan prediksi yang andal.Dengan menggunakan teknologi big data seperti Apache Spark, Hadoop, atau Google BigQuery, data engineer memastikan proses pemrosesan dan transformasi data berjalan cepat dan mampu menangani volume data yang besar. Selain itu, mereka mengoptimalkan sistem agar tetap responsif meskipun beban data meningkat, serta memastikan data selalu tersedia secara real-time atau sesuai jadwal yang telah ditentukan.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Peran data engineer sangat penting dalam konteks ML dan AI. Mereka tidak hanya memastikan bahwa data tersedia dalam jumlah besar dan berkualitas tinggi, tetapi juga membangun infrastruktur yang memungkinkan model ML dan AI berfungsi secara efisien. Kolaborasi mereka dengan data scientist menciptakan sinergi yang memungkinkan organisasi memanfaatkan potensi penuh ML dan AI untuk inovasi dan pengambilan keputusan strategis. Tanpa data engineer, banyak proyek machine learning dan AI tidak akan dapat diimplementasikan dengan sukses.
Yuk pelajari lebih dalam mengenai tools data engineer bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K