Peran Krusial Data Engineer dalam Pengolahan Big Data

Jika Data Scientist adalah rockstar di dunia data, Data Engineer adalah kru panggung yang memastikan pertunjukan bisa berjalan sempurna. Mereka adalah "orang-orang di balik layar" yang mengurus segalanya, mulai dari membersihkan data hingga menyiapkan panggung infrastruktur yang kokoh agar tim data lainnya bisa bersinar.

Tapi, tahukah Sahabat DQ bahwa pekerjaan seorang Data Engineer lebih kompleks daripada hanya membangun jalur data? Mereka tidak hanya menyalurkan data dari titik A ke titik B. Data Engineer adalah arsitek yang memikirkan bagaimana data bisa mengalir secara optimal, menjaga data tetap bersih, dan memastikan tidak ada satu byte pun yang salah jalan.

Tanpa mereka, semua analisis canggih yang dilakukan Data Scientist akan berhenti di tengah jalan. Yuk, kita bahas peran krusial Data Engineer dalam pengolahan big data!

1. Bagaimana Data Engineer Merancang Infrastruktur Data yang Efisien

Stereotip umum tentang Data Engineer adalah bahwa mereka hanya bertugas membangun pipeline data, namun kenyataannya jauh lebih mendalam dari itu. Data Engineer harus bisa berpikir seperti seorang arsitek yang membangun kota data. Mereka merancang infrastruktur yang tidak hanya kokoh tapi juga efisien dan hemat biaya.

Sebagai contoh, bayangkan sebuah kota yang harus menyalurkan air ke ratusan rumah. Sistem ini tidak hanya perlu dirancang untuk mengalirkan air, tetapi juga harus mempertimbangkan tekanan, distribusi, dan efisiensi. Data Engineer melakukan hal yang mirip dengan data, mereka mengoptimalkan jalur-jalur data yang kompleks, memastikan bahwa aliran data tidak terhambat meskipun volumenya membengkak. Mereka berusaha untuk membangun solusi yang tidak hanya memenuhi kebutuhan saat ini, tetapi juga siap berkembang di masa depan ketika jumlah data semakin bertambah pesat.

Infrastruktur yang baik adalah yang bisa menangani data dalam skala besar namun tetap mempertahankan kecepatan dan efisiensi. Misalnya, mereka menggunakan teknologi seperti Amazon Redshift dan Google BigQuery, yang memungkinkan data disimpan dan diolah dengan cepat tanpa menambah beban biaya yang signifikan.

2. ETL: Mengubah Data "Berantakan" Menjadi Aset Berharga

Bayangkan data yang diterima seorang Data Engineer seperti gunungan sampah informasi. Ada yang tidak terstruktur, ada yang kotor, dan tidak ada yang jelas. Di sinilah peran mereka benar-benar krusial: mengubah data yang "berantakan" menjadi aset berharga yang bisa dipakai oleh perusahaan. Mereka harus memilah-milah data yang salah, data yang duplikat, dan data yang hilang.

Tantangan pembersihan data ini seperti seorang tukang emas yang memurnikan bijih emas untuk mendapatkan nilai yang sesungguhnya. Mereka menggunakan berbagai teknik, seperti ETL (Extract, Transform, Load), untuk mengekstrak data dari berbagai sumber, membersihkannya, dan kemudian menyimpannya dalam format yang bisa dimanfaatkan.

Mengatasi data yang tidak sempurna memerlukan kesabaran dan ketelitian. Banyak yang tidak tahu bahwa proses ini bisa memakan lebih dari setengah waktu proyek data! Tapi justru, inilah yang membuat data menjadi berguna. Membuang semua yang tidak relevan dan menyisakan informasi yang benar-benar penting.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

3. Data Engineer dan Seni “Scalable Systems”

Data Engineer juga harus menjadi ahli dalam "seni" membangun sistem yang dapat diskalakan. "Scalable" di sini berarti sistem tersebut harus mampu menangani pertumbuhan data yang eksponensial tanpa kehilangan performa. Dalam dunia Big Data, tidak ada yang tetap. Jumlah data terus bertambah dengan sangat cepat, dan sistem yang tidak bisa beradaptasi akan gagal dengan cepat.

Mereka menggunakan teknologi seperti Apache Spark, yang memungkinkan pemrosesan data dalam skala besar dengan cepat. Spark mampu mengolah data dalam jumlah yang sangat besar secara paralel, artinya proses yang tadinya bisa memakan waktu berjam-jam bisa diselesaikan dalam hitungan menit. Ini adalah inovasi yang luar biasa dalam pemrosesan data, tetapi butuh keahlian dan pengalaman Data Engineer untuk memanfaatkannya secara optimal.

Data Engineer harus berpikir kreatif ketika mendesain pipeline yang bisa menyesuaikan diri dengan perkembangan data. Setiap detail penting: mulai dari cara data dibagi, di mana data disimpan, hingga bagaimana data tersebut diakses oleh tim lain. Sistem yang mereka bangun harus bisa "tumbuh" bersama perusahaan.

4. Pengolahan Data Secara Real–Time dengan Data Streaming

Ada satu sisi dari peran Data Engineer yang sering tidak disadari banyak orang: pengolahan data secara real-time, atau yang disebut "streaming data." Bayangkan data seperti air yang mengalir terus menerus, misalnya data transaksi e-commerce, data sensor IoT, atau data interaksi pengguna di aplikasi.

Menangani data streaming adalah salah satu tantangan terbesar karena tidak seperti data statis yang bisa diolah kapan saja, data streaming membutuhkan kecepatan dan ketepatan waktu yang tinggi. Data Engineer harus menggunakan alat seperti Apache Kafka, yang memungkinkan pengiriman data secara real-time dengan stabilitas tinggi. Mereka harus memastikan tidak ada data yang hilang di tengah aliran, sembari menjaga efisiensi penggunaan sistem.

Di sini Data Engineer menjadi penjaga aliran data, memastikan informasi yang mengalir langsung bisa dimanfaatkan oleh sistem analitik. Tantangan real-time ini menjadikan peran mereka tidak hanya teknis, tetapi juga sangat strategis.

5. Kolaborasi dengan Tim Lain: Data Engineer Sebagai Jembatan Komunikasi

Banyak yang tidak menyadari bahwa Data Engineer juga membutuhkan soft skill yang mumpuni, terutama dalam hal komunikasi. Mereka harus menjadi jembatan antara berbagai tim, seperti Data Scientist, Data Analyst, dan bahkan tim DevOps. Data Scientist mungkin punya ide brilian tentang model prediksi, tetapi mereka memerlukan bantuan Data Engineer untuk mendapatkan data yang benar dalam format yang sesuai.

Data Engineer sering harus berbicara dengan orang-orang non-teknis, seperti manajer produk atau stakeholder bisnis, untuk memahami apa yang sebenarnya mereka butuhkan dari data. Ini menuntut kemampuan untuk menjelaskan hal teknis dengan bahasa yang sederhana dan mudah dipahami. Tanpa komunikasi yang baik, pengolahan data bisa menjadi sangat rumit dan banyak hal yang hilang dalam proses.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

6. Menjaga Keamanan Data 

Ketika bicara soal data, keamanan adalah prioritas utama. Data Engineer juga bertanggung jawab memastikan data tetap aman dari akses yang tidak sah. Mereka mengimplementasikan enkripsi, pengendalian akses, dan mengikuti regulasi data seperti GDPR untuk menjaga privasi.

Menangani keamanan data ini seperti menjaga brankas yang penuh dengan informasi berharga. Data Engineer harus selalu waspada terhadap ancaman seperti kebocoran data, dan memastikan hanya pihak yang berwenang yang bisa mengaksesnya. Ini adalah tugas yang sangat penting, mengingat saat ini semakin banyak kasus kebocoran data di dunia digital.

7. Mengoptimalkan Cloud Cost: Seni "Budgeting" Infrastruktur Data di Cloud

Penggunaan teknologi cloud saat ini menjadi solusi utama untuk perusahaan yang ingin mengelola Big Data tanpa harus berinvestasi besar dalam infrastruktur fisik. Namun, biaya untuk penyimpanan dan pemrosesan di cloud tidak murah, dan disinilah seni "budgeting" seorang Data Engineer menjadi sangat krusial.

Bayangkan, seorang Data Engineer adalah seorang "akuntan" infrastruktur data yang bertanggung jawab memastikan bahwa setiap "sen" yang dihabiskan di cloud benar-benar mendatangkan manfaat. Mereka harus mengatur penyimpanan data secara efisien, seperti memilih antara cold storage yang lebih murah untuk data yang jarang diakses, atau hot storage untuk data yang dibutuhkan secara real-time.

Selain itu, Data Engineer juga mengelola komputasi cloud dengan cara yang cerdas, seperti menggunakan "auto-scaling." Fitur ini memungkinkan sistem untuk otomatis menambah sumber daya ketika ada beban berat (misalnya ketika ada lonjakan pengunjung di website) dan menguranginya ketika beban berkurang. Dengan cara ini, perusahaan tidak perlu membayar lebih banyak untuk kapasitas yang tidak dibutuhkan sepanjang waktu.

Optimalisasi cloud juga berarti menemukan cara untuk menjalankan pipeline data dengan biaya serendah mungkin. Hal ini mencakup pemilihan alat dan layanan yang paling efisien, serta memastikan bahwa proses tidak berjalan terlalu lama atau menggunakan sumber daya lebih dari yang diperlukan. Semua ini adalah bagian dari keterampilan seorang Data Engineer yang memastikan bahwa perusahaan bisa mendapatkan hasil terbaik dengan anggaran yang minimal.

Mengoptimalkan biaya cloud bukan hanya soal teknis, tapi juga seni pengambilan keputusan yang melibatkan pemahaman tentang kebutuhan bisnis dan bagaimana menyelaraskannya dengan teknologi yang ada. Ini adalah salah satu aspek dari peran Data Engineer yang sangat jarang dibicarakan, tetapi sebenarnya sangat penting untuk keberhasilan dan keberlanjutan operasional perusahaan.

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari