Peran Data Engineer Mendulang Data untuk Kebutuhan Insight

Data engineer memainkan peran krusial dalam mendulang data yang dapat digunakan untuk menghasilkan insight bisnis. Mereka bertanggung jawab dalam mengumpulkan, mengintegrasikan, memproses, dan menjaga kualitas data dalam skala besar.
Dengan menggunakan teknologi big data, cloud, dan automasi, mereka memastikan bahwa data siap digunakan oleh data analyst, data engineer, dan data scientist untuk menghasilkan insight yang bernilai, yang akhirnya dapat mendukung pengambilan keputusan strategis dalam organisasi.
Berikut adalah beberapa langkah yang biasanya dilakukan oleh data engineer untuk mendulang data yang dapat digunakan untuk mendapatkan insight. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Pengumpulan Data dari Berbagai Sumber
Langkah pertama dalam mendulang data adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber. Data engineer bertanggung jawab untuk menyiapkan pipeline data yang dapat menarik informasi dari berbagai platform seperti database relasional, sistem manajemen konten, sensor IoT, aplikasi mobile, dan bahkan media sosial. Pipeline ini harus dirancang untuk menangani data dalam format yang berbeda seperti CSV, JSON, XML, atau bahkan data tidak terstruktur.
Contoh: Seorang data engineer mungkin mengumpulkan data transaksi dari e-commerce, data perilaku pengguna dari aplikasi mobile, serta data sosial dari Twitter, semuanya untuk analisis perilaku pelanggan.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Transformasi dan Integrasi Data
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah transformasi dan integrasi data. Data dari berbagai sumber mungkin memiliki format dan struktur yang berbeda, sehingga perlu dilakukan proses ETL (Extract, Transform, Load). Dalam proses ini, data engineer akan membersihkan, merapikan, dan menyatukan data sehingga siap digunakan untuk analisis.
Transformasi data ini penting untuk memastikan data yang didapat sesuai dengan kebutuhan bisnis, misalnya mengkonversi satuan, menghilangkan duplikasi, atau mengatasi missing data.
3. Membangun Infrastruktur Data yang Andal
Data engineer bertanggung jawab membangun infrastruktur data yang efisien dan handal, yang dapat mencakup database, data warehouse, dan pipeline data otomatis. Mereka menggunakan teknologi seperti Hadoop, Spark, dan Snowflake untuk memastikan bahwa volume data besar dapat diproses secara cepat dan efisien.
Dengan infrastruktur yang baik, data engineer memastikan bahwa data selalu tersedia dan siap digunakan oleh tim data analyst atau data scientist kapan saja dibutuhkan. Infrastruktur ini juga penting untuk mendukung skalabilitas dalam menghadapi pertumbuhan volume data.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
4. Pemodelan Data
Pemodelan data adalah proses di mana data engineer merancang struktur data dalam database atau data warehouse. Ini melibatkan penyusunan data dalam tabel-tabel yang terstruktur dengan baik sehingga dapat diakses dengan cepat oleh tim analitik.
Contoh pemodelan data yang efisien akan membuat proses pengambilan data lebih cepat, mengurangi beban pada server, dan memastikan bahwa hasil analitik yang didapat lebih akurat. Pemodelan data ini melibatkan pemahaman mendalam tentang data dan kebutuhan bisnis, sehingga data engineer dapat membuat skema yang mendukung query dan laporan analisis dengan baik.
Sekarang kamu jadi lebih tahu kan soal Data engineer memiliki peran kunci dalam membantu organisasi mendulang data dan mengolahnya menjadi insight yang bernilai. Pekerjaan ini melibatkan desain, pengembangan, dan pemeliharaan infrastruktur data yang memungkinkan data untuk diakses dan dianalisis.
Nah, selain paham soal bagaimana cara Data Engineer bisa mendulang data untuk kebutuhan insight, kamu juga bisa lho belajar konsep, tools dan skill lainnya lewat DQLab! DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Tunggu apalagi? Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Reyvan Maulid