Peran Data Engineer dalam Proyek Machine Learning & AI

Dalam era digital saat ini, perkembangan Artificial Intelligence atau AI dan Machine Learning atau ML telah menjadi fokus utama dalam banyak industri. Proses pengembangan sistem AI dan ML membutuhkan kolaborasi dari berbagai disiplin ilmu, salah satunya adalah peran data engineer.

Data engineer memiliki tanggung jawab utama dalam menangani dan mengelola data. Tanpa data yang terorganisir dengan baik, proses pembelajaran mesin dan pengambilan keputusan dalam AI tidak akan berjalan dengan efektif. Berikut adalah beberapa peran penting data engineer dalam proyek machine learning dan AI.

1. Mengumpulkan dan Mengintegrasikan Data

Proses pengumpulan dan integrasi data merupakan langkah awal yang sangat penting dalam proyek machine learning dan AI. Data engineer bertanggung jawab untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan berasal dari berbagai sumber yang relevan, mulai dari database internal perusahaan hingga data eksternal seperti API, sensor, log perangkat, atau platform cloud.

Sumber data ini bisa sangat beragam, baik dalam bentuk struktur, format, maupun skala. Tantangan utama di sini adalah bagaimana menggabungkan berbagai jenis data ini menjadi satu bentuk yang konsisten dan dapat diakses oleh tim data scientist untuk proses analisis lebih lanjut. 

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Membersihkan dan Memproses Data

Setelah data berhasil dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah membersihkan dan memproses data tersebut. Data yang dikumpulkan sering kali tidak dalam kondisi sempurna; mungkin ada data yang hilang, tidak konsisten, atau berisi kesalahan. Proses pembersihan data sangat penting karena model AI dan machine learning sangat bergantung pada kualitas data yang mereka gunakan.

Data engineer melakukan pembersihan dengan mengidentifikasi dan mengatasi data yang rusak, mendeteksi anomali, mengisi data yang hilang, serta menghapus data yang duplikat. Selain itu, data engineer juga memproses data sehingga siap untuk digunakan dalam algoritma machine learning, misalnya dengan melakukan normalisasi, transformasi, atau encoding terhadap data.

3. Membangun Infrastruktur Data

Agar proyek machine learning dan AI dapat berjalan dengan baik, dibutuhkan infrastruktur data yang kuat dan dapat diandalkan. Di sinilah peran data engineer untuk merancang dan membangun infrastruktur data yang mendukung aliran data dalam skala besar. Infrastruktur ini mencakup berbagai aspek, mulai dari pemilihan perangkat keras dan perangkat lunak, hingga arsitektur sistem yang memungkinkan data dapat diakses secara real-time oleh berbagai tim dalam proyek.

Selain itu, data engineer juga mempertimbangkan keamanan dan skala dari infrastruktur yang mereka bangun. Dengan adanya infrastruktur yang kuat, data dalam volume besar dapat dikelola secara efisien dan proyek machine learning dapat berjalan dengan lebih lancar.

4. Membuat Pipeline Data yang Otomatis dan Efisien

Pembuatan pipeline data yang otomatis dan efisien adalah salah satu tanggung jawab utama data engineer dalam proyek machine learning dan AI. Pipeline data adalah aliran otomatis yang membawa data dari sumbernya, melalui berbagai proses transformasi dan pembersihan, hingga data siap untuk digunakan dalam analisis atau pelatihan model.

Pipeline ini harus dirancang agar dapat menangani data secara otomatis tanpa intervensi manual. Dalam konteks machine learning, pipeline yang efisien sangat penting untuk memastikan bahwa data yang diperbarui secara real-time atau berkala dapat segera diproses dan digunakan oleh model AI, sehingga model tersebut tetap up-to-date.

5. Pengelolaan Database dan Data Warehouse

Pengelolaan database dan data warehouse merupakan komponen penting dalam peran data engineer. Data engineer bertanggung jawab untuk mengelola penyimpanan data, memastikan bahwa data disimpan dengan cara yang aman, efisien, dan mudah diakses oleh tim AI dan machine learning. Database sering kali digunakan untuk menyimpan data yang akan diproses secara real-time atau yang memerlukan akses cepat.

Sedangkan data warehouse digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah besar yang akan digunakan untuk analisis historis atau batch processing. Data engineer harus memastikan bahwa kedua jenis penyimpanan ini berjalan optimal, baik dari sisi kapasitas penyimpanan, kecepatan akses, maupun skalabilitasnya.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

6. Mempersiapkan Data untuk Pelatihan Model ML

Tahap selanjutnya setelah data diolah adalah mempersiapkan data tersebut untuk pelatihan model machine learning. Data engineer bekerja sama dengan data scientist untuk memastikan bahwa data yang disediakan sesuai dengan kebutuhan model yang akan dilatih. Ini meliputi langkah-langkah seperti memilih fitur-fitur yang relevan, menyeimbangkan data, serta memastikan bahwa data dipecah menjadi set pelatihan (training set) dan set pengujian (test set) dengan tepat.

Proses ini juga dapat melibatkan pembuatan dataset khusus yang mengandung data yang lebih relevan atau dioptimalkan untuk jenis algoritma tertentu. Persiapan yang matang pada tahap ini sangat penting karena kualitas data yang diberikan pada model machine learning akan sangat memengaruhi performa dan keakuratan model yang dihasilkan.

7. Menerapkan Teknologi Big Data

Dalam proyek machine learning dan AI yang berskala besar, penerapan teknologi big data menjadi sangat relevan. Data engineer harus familiar dengan berbagai teknologi big data seperti Hadoop, Apache Spark, atau Cassandra yang memungkinkan pemrosesan dan penyimpanan data dalam volume yang sangat besar, serta dalam format yang beragam dan berkecepatan tinggi.

Teknologi ini sangat penting untuk menangani dataset yang ukurannya bisa mencapai petabyte atau bahkan lebih, di mana pemrosesan secara konvensional tidak lagi efisien. Dengan menggunakan teknologi big data, data engineer dapat merancang sistem yang dapat memproses dan menganalisis data dalam skala besar secara paralel, memungkinkan model machine learning dan AI untuk bekerja dengan data real-time dalam volume yang besar.

Peran data engineer dalam proyek machine learning dan AI sangatlah krusial. Mereka bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengintegrasikan, membersihkan, dan memproses data agar dapat digunakan oleh tim data scientist dan developer AI.

Oleh karena itu, penting bagi kalian yang tertarik untuk menjadi data engineer profesional untuk segera mempersiapkan diri. Bingung memilih platform terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!