Profesi Data Engineer dalam Memanfaatkan Big Data
Dalam era digital yang terus berkembang, data telah menjadi aset berharga bagi berbagai sektor industri. Dengan meningkatnya volume data yang dihasilkan setiap hari, kebutuhan untuk mengelola, memproses, dan menganalisis data tersebut menjadi semakin penting. Di sinilah peran seorang Data Engineer menjadi krusial.
Data Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data yang membantu organisasi untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengolah data dalam jumlah besar.
Mereka menggunakan berbagai alat dan teknologi untuk mengotomatiskan proses pengumpulan dan transformasi data, sehingga data siap digunakan untuk analisis lebih lanjut. Salah satu tantangan utama yang dihadapi oleh Data Engineer adalah bagaimana memanfaatkan kumpulan data dalam volume besar, dengan kecepatan tinggi, dan beragam jenis. Big Data menawarkan peluang besar bagi organisasi untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang operasi bisnis mereka dan membuat keputusan yang lebih cerdas.
Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai definisi data engineer dan bagaimana mereka memanfaatkan big data dalam pekerjaan mereka. Sebelum memahami bagaimana cara role ini untuk memanfaatkan big data, yuk kita berkenalan dengan Data Engineer terlebih dahulu!
Apa Itu Data Engineer?
Data Engineer adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data yang mendukung pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data. Mereka memainkan peran penting dalam memastikan bahwa data yang dikumpulkan dapat diakses dengan mudah dan digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan.
Tugas utama seorang data engineer meliputi pengembangan pipeline data, pengolahan data mentah menjadi format yang dapat digunakan, serta memastikan keamanan dan integritas data.
Data engineer bekerja dengan berbagai teknologi dan alat seperti SQL, NoSQL databases, Hadoop, Spark, dan alat pemrosesan data lainnya. Mereka juga sering bekerja sama dengan data scientist dan data analyst untuk memastikan bahwa data yang disediakan sesuai dengan kebutuhan analisis. Data engineer memanfaatkan big data dengan cara-cara berikut.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
1. Pengumpulan dan Integrasi Data
Data engineer bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik itu data terstruktur seperti database relasional maupun data tidak terstruktur seperti log file dan media sosial. Mereka menggunakan alat ETL (Extract, Transform, Load) untuk mengumpulkan dan mengintegrasikan data ini ke dalam sistem penyimpanan yang terpusat.
2. Pengolahan Data Skala Besar
Big data seringkali memerlukan pengolahan dalam jumlah yang sangat besar dan dalam waktu yang singkat. Data engineer menggunakan teknologi seperti Apache Hadoop dan Apache Spark untuk memproses data dalam skala besar dengan efisien. Alat-alat ini digunakan untuk pemrosesan paralel dan distribusi data, sehingga pengolahan dapat dilakukan dengan cepat.
3. Penyimpanan Data yang Efisien
Data engineer harus memastikan bahwa data disimpan secara efisien dan dapat diakses dengan cepat. Mereka menggunakan solusi penyimpanan seperti data lake dan data warehouse untuk menyimpan data. Data lake digunakan untuk penyimpanan data dalam format mentah, sementara data warehouse menyimpan data yang telah diproses dan terstruktur untuk analisis lebih lanjut.
4. Otomatisasi dan Orkestrasi Pipeline Data
Dalam lingkungan big data, pengolahan data sering melibatkan banyak langkah yang kompleks. Data engineer menggunakan alat orkestrasi seperti Apache Airflow atau Luigi untuk mengotomatisasi dan mengelola workflow pengolahan data. Ini memastikan bahwa data yang diperlukan selalu tersedia dan up-to-date untuk analisis.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Dengan memanfaatkan big data, data engineer memungkinkan organisasi untuk mendapatkan wawasan berharga yang dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan, mengidentifikasi tren pasar, dan mengoptimalkan operasi bisnis. Peran data engineer menjadi semakin penting seiring dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data yang dihadapi oleh perusahaan saat ini.
Yuk berkenalan dengan berbagai role di bidang data science bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K