Peran Vital Data Engineer pada Revolusi Machine Learning
Kita hidup di era yang dikenal dengan revolusi teknologi, di mana kecerdasan buatan (AI) dan Machine Learning (ML) telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Dari aplikasi pengenalan wajah, rekomendasi video di YouTube, hingga algoritma pengolahan data medis yang canggih, AI dan ML mengubah cara dunia bekerja. Namun, di balik semua kecanggihan ini, ada elemen yang sering kali luput dari perhatian yakni “data”.
Data adalah bahan bakar yang menggerakkan semua teknologi berbasis AI dan ML. Tanpa data yang bersih, terstruktur, dan dapat diakses, model AI yang paling canggih sekalipun tidak akan berfungsi dengan baik. Di sinilah peran Data Engineer menjadi sangat penting. Mereka adalah aktor di balik layar yang memastikan data yang dibutuhkan tersedia dalam bentuk yang siap digunakan oleh para Data Scientist dan Machine Learning Engineer.
Yuk, kita akan membahas lebih lanjut tentang peran Data Engineer dalam dunia AI dan ML yang semakin berkembang ini!
1. Apa Itu Data Engineer dalam Konteks Machine Learning dan AI?
Data Engineer adalah seorang profesional teknologi yang fokus pada desain, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur data yang memungkinkan proses AI dan Machine Learning berjalan dengan lancar. Dalam konteks AI dan ML, mereka bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, dan menyusun data mentah menjadi format yang dapat digunakan oleh model-model pembelajaran mesin.
Dalam dunia AI dan ML, data tidak selalu langsung siap digunakan. Data mentah yang diambil dari berbagai sumber sering kali tidak terstruktur, berantakan, dan mengandung banyak noise. Di sinilah peran Data Engineer masuk: mereka bekerja untuk menyiapkan data agar siap digunakan oleh model AI, memastikan bahwa data tersebut bersih, konsisten, dan memenuhi kebutuhan teknis model yang akan digunakan.
Sederhananya, jika Machine Learning adalah mobil balap, maka Data Engineer adalah teknisi yang memastikan bahan bakarnya berkualitas, tangki penuh, dan mesinnya siap bekerja secara optimal. Tanpa mereka, bahkan model AI yang paling canggih sekalipun tidak akan bisa berfungsi dengan baik.
2. Tugas dan Tanggung Jawab Utama Data Engineer dalam ML/AI
Dalam konteks Machine Learning dan AI, Data Engineer memiliki sejumlah tanggung jawab penting yang mendukung keberhasilan proyek-proyek berbasis data. Berikut adalah beberapa tugas utama mereka:
Mengumpulkan dan Mengintegrasikan Data dari Berbagai Sumber
Data Engineer mengakses dan mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik itu database perusahaan, sensor IoT, aplikasi web, atau layanan eksternal. Mereka perlu memastikan data dari berbagai sumber ini dapat dikombinasikan dan diintegrasikan dalam satu sistem, meskipun format dan strukturnya berbeda.Membersihkan dan Menyiapkan Data
Data yang berasal dari berbagai sumber sering kali tidak sempurna. Data Engineer bertanggung jawab untuk membersihkan data ini, yang melibatkan penghapusan data yang tidak valid, menangani nilai yang hilang (missing values), serta menyelaraskan format data. Proses ini dikenal sebagai data preprocessing dan merupakan langkah penting dalam pipeline ML.Membangun dan Memelihara Data Pipeline
Salah satu tugas paling penting dari Data Engineer adalah membangun data pipeline, yaitu serangkaian langkah yang memproses data mentah menjadi bentuk yang dapat dianalisis atau digunakan oleh model AI. Data pipeline ini harus dirancang agar efisien, aman, dan dapat menangani data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat.Memastikan Data Real-Time untuk Keperluan AI
Dalam beberapa aplikasi, seperti algoritma rekomendasi atau pengolahan data dari sensor real-time, Data Engineer harus memastikan bahwa data yang digunakan oleh sistem AI tersedia dalam waktu nyata (real-time). Mereka menciptakan pipeline data yang bisa menangani aliran data secara terus-menerus tanpa gangguan.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
3. Alat dan Teknologi yang Digunakan oleh Data Engineer dalam Machine Learning dan AI
Untuk menjalankan tugas-tugas mereka, Data Engineer membutuhkan alat-alat yang canggih dan platform yang kuat. Berikut adalah beberapa teknologi yang sering digunakan dalam proyek Machine Learning dan AI:
Big Data Tools: Dalam era data yang sangat besar, alat seperti Apache Hadoop dan Apache Spark sangat penting untuk memproses dan menganalisis data dalam skala besar. Hadoop digunakan untuk menyimpan dan mengelola data terdistribusi, sementara Spark membantu dalam pemrosesan data yang cepat.
Cloud Platforms: Infrastruktur data modern sangat sering beroperasi di cloud, dan platform seperti AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform (GCP), dan Microsoft Azure menjadi favorit di kalangan Data Engineer. Dengan menggunakan layanan cloud, Data Engineer dapat dengan mudah menskalakan sistem mereka untuk menangani data dalam jumlah besar tanpa harus membangun infrastruktur fisik.
Database Management Systems: Pengelolaan data sangat bergantung pada database yang baik. Data Engineer sering kali menggunakan SQL untuk mengelola database relasional atau NoSQL seperti MongoDB dan Cassandra untuk data yang lebih tidak terstruktur.
Teknologi-teknologi ini memungkinkan Data Engineer untuk bekerja dengan data dalam jumlah besar dan membangun infrastruktur yang siap untuk mendukung model AI dan Machine Learning.
4. Kolaborasi Data Engineer dengan Data Scientist dan Machine Learning Engineer
Peran Data Engineer tidak bisa dipisahkan dari kolaborasi yang erat dengan Data Scientist dan Machine Learning Engineer. Ketiga peran ini saling melengkapi dalam pengembangan sistem AI yang efisien dan efektif.
Data Scientist: Setelah Data Engineer menyiapkan data, Data Scientist menggunakan data tersebut untuk melakukan analisis dan eksplorasi guna membangun model Machine Learning yang prediktif. Data Scientist bergantung pada kualitas dan ketersediaan data yang disediakan oleh Data Engineer untuk mendapatkan hasil yang akurat.
Machine Learning Engineer: Setelah model dikembangkan, Machine Learning Engineer bertugas mengimplementasikan model AI ke dalam sistem produksi. Mereka bekerja sama dengan Data Engineer untuk memastikan bahwa pipeline data berjalan mulus, sehingga model dapat terus belajar dan melakukan prediksi secara real-time.
Kolaborasi ini memastikan bahwa seluruh proses, mulai dari pengumpulan data hingga peluncuran model AI, berjalan lancar dan menghasilkan solusi yang optimal.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal di era ML dan AI ini? 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