PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 4 Jam 23 Menit 6 Detik

Peran Vital Data Engineer dalam Era Data-Driven

Belajar Data Science di Rumah 09-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-04-2023-10-10-135407_x_Thumbnail800.jpg

Data Engineer adalah salah satu peran yang sangat penting di era data-driven saat ini. Data Engineer merupakan orang yang ahli dalam merancang, mengembangkan, serta memelihara infrastruktur data yang kompleks agar organisasi dapat menghasilkan informasi berharga dari data.


Tanpa Data Engineer, Data Analyst dan Data Scientist pasti akan kesulitan dalam memproses data menjadi informasi. Dalam artikel ini, kita akan membahas job description dari seorang Data Engineer. 


Job description sendiri merupakan ringkasan yang akan menggambarkan tugas, tanggung jawab, persyaratan, kualifikasi, serta harapan yang terkait dengan suatu posisi pekerjaan dalam suatu organisasi. Deskripsi pekerjaan digunakan untuk memberikan gambaran yang jelas tentang apa yang diharapkan dari individu yang mengisi posisi tersebut.


Job description adalah alat penting dalam manajemen sumber daya manusia dan sering digunakan dalam proses rekrutmen, evaluasi karyawan, dan pengembangan karir. Yuk, simak pembahasan mengenai job description utama Data Engineer!


1. Ekstraksi dan Pengumpulan Data

Data Engineer

Seorang Data Engineer bertugas sebagai "penjaring data" pertama dalam ekosistem analisis data. Tugas pertama mereka adalah mengidentifikasi dan mengakses berbagai sumber data. Ini dapat meliputi relational database, data streaming dari sensor, file teks, API, dan banyak lagi.


Data Engineer akan memanfaatkan hard skill yang mereka miliki, misalnya penggunaan bahasa pemrograman seperti Python atau Java, untuk membangun alat-alat atau script yang mengekstraksi data dari sumber-sumber ini dengan efisien.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Transformasi dan Pembersihan Data

Data Engineer

Setelah mendapatkan data, bukan berarti data tersebut bisa langsung digunakan untuk analisis. Biasanya data mentah jarang sekali ada yang cocok dengan kebutuhan analisis. Data Engineer bertanggung jawab untuk membersihkan, mentransformasi, dan mempersiapkan data agar sesuai dengan format yang telah ditentukan.


Proses inilah yang dikenal sebagai proses ETL (Ekstraksi, Transformasi, dan Pembersihan). Data Engineer akan menggunakan skill SQL untuk memfilter, menggabungkan, dan mengubah data agar sesuai dengan kebutuhan analis.


Penanganan data yang buruk bisa mengakibatkan hasil analisis yang buruk, sehingga skill dalam pemrosesan data adalah suatu keharusan.


3. Pemodelan Data

Data Engineer

Setelah data bersih, Data Engineer akan merancang skema database dan data warehouse. Ini merupakan tugas yang membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang pemodelan data, termasuk normalisasi dan denormalisasi.


Skema yang baik akan memastikan data tersimpan secara efisien dan dapat diakses dengan cepat oleh pengguna akhir. Dengan begitu, hasil dari proses ini juga memungkinkan pelaporan dan analisis yang efisien.


4. Manajemen Aliran Kerja Data

Data Engineer

Data tidak hanya bergerak dari titik A ke titik B saja, namun akan ada banyak flow yang terbentuk. Sehingga Data Engineer juga bertanggung jawab untuk mengatur dan menjalankan workflow data yang kompleks.


Mereka akan menggunakan alat manajemen workflow seperti Apache NiFi atau Apache Airflow untuk mengotomatisasi pengambilan, transformasi, dan pengiriman data. Alat-alat ini memungkinkan Data Engineer untuk memastikan data bergerak dengan aman dan efisien melalui seluruh ekosistem data organisasi.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Dalam dunia yang semakin dipengaruhi oleh data, peran Data Engineer menjadi semakin penting. Secara umum, Data Engineer harus memiliki kombinasi keterampilan teknis, kreativitas, dan pemahaman bisnis yang kuat untuk sukses dalam pekerjaan mereka.


Kamu bisa mulai perjalanan sebagai Data Engineer 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


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login