Profesi Data Engineer: Karakteristik Pipeline-Centric

Data engineer hingga kini masih menjadi profesi primadona di kalangan industri data. Hal ini menandakan bahwa para penggiat teknologi mulai sadar akan penggunaan data sebagai aset yang sangat berharga bagi kemajuan perusahaan. Namun, untuk memanfaatkan potensi data tersebut, diperlukan infrastruktur yang kuat dan profesional yang mampu mengelola, mentransformasi, dan menganalisis data dengan efisien. Dari sini, peran sebagai seorang data engineer sangat dibutuhkan.

Seorang Data Engineer bertanggung jawab untuk membangun, mengelola, dan menjaga infrastruktur data suatu perusahaan. Mereka bekerja dengan berbagai jenis data, mulai dari data terstruktur hingga data tak terstruktur, untuk memastikan ketersediaan dan konsistensi data yang diperlukan untuk analisis dan pengambilan keputusan. Seorang Data Engineer dengan karakteristik "pipeline-centric" memiliki peran yang sangat penting dalam memastikan kelancaran alur kerja data suatu perusahaan. 

Dengan kemampuan untuk merancang, membangun, dan mengelola aliran data yang efisien, mereka memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan potensi data mereka secara penuh, memungkinkan pengambilan keputusan yang didukung oleh data yang akurat dan juga relevan. Dalam artikel ini, kita akan membahas deskripsi pekerjaan seorang Data Engineer dengan fokus pada karakteristik "pipeline-centric" yang menjadi fokus utama dalam mengelola aliran data. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Optimasi Kinerja pada Aspek Data Pipeline

Seorang Data Engineer harus memiliki keahlian dalam mengoptimalkan kinerja pipe data. Ini termasuk memastikan bahwa proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) berjalan dengan cepat dan efisien. Mereka juga perlu memantau kinerja pipa data secara terus-menerus dan melakukan penyesuaian saat diperlukan untuk meminimalkan waktu pemrosesan dan memaksimalkan throughput.

Mereka juga perlu memperhatikan penggunaan teknologi-teknologi terbaru seperti teknik-teknik pemrosesan data berbasis in-memory, penggunaan algoritma-algoritma paralel, dan penggunaan sistem-sistem distribusi untuk mempercepat proses ETL dan meningkatkan throughput.

Selain itu, Data Engineer perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang struktur dan format data yang berbeda, sehingga mereka dapat mengoptimalkan transformasi data untuk memastikan konsistensi dan keakuratan data yang dihasilkan. Dengan demikian, kemampuan untuk mengoptimalkan kinerja pipe data merupakan aspek kunci dalam kesuksesan seorang Data Engineer dalam menciptakan infrastruktur data yang efisien dan andal.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Availability and Resilience

Pipe data harus dirancang dengan memperhatikan ketersediaan dan ketangguhan (resilience). Hal ini berarti bahwa pipe data harus dapat mengatasi kegagalan perangkat keras atau perangkat lunak dengan minimal gangguan pada alur kerja. Data Engineer perlu mempertimbangkan solusi seperti replikasi data, pemulihan otomatis, dan manajemen kesalahan untuk memastikan keberlanjutan operasional.

Pipe data juga harus dirancang dengan memperhitungkan pemulihan setelah bencana (disaster recovery) untuk melindungi data dari kehilangan akibat kejadian yang tidak terduga seperti bencana alam atau serangan peretas. 

Data Engineer perlu mengimplementasikan cadangan dan pemulihan data yang efektif, serta menguji secara berkala untuk memastikan bahwa sistem pemulihan tersebut dapat berfungsi dengan baik saat dibutuhkan. Dengan demikian, pipe data yang dirancang dengan fokus pada ketersediaan dan ketangguhan akan memberikan fondasi yang kuat bagi kesinambungan operasional perusahaan dalam menghadapi tantangan teknis atau kejadian darurat.

3. Keamanan Data

Keamanan data menjadi aspek penting dalam pengelolaan pipe data. Data Engineer harus memastikan bahwa data yang ditransmisikan dan disimpan dalam pipa data tetap aman dari ancaman keamanan seperti akses tidak sah atau peretasan. Ini melibatkan penerapan praktik keamanan seperti enkripsi data, manajemen akses, dan pemantauan keamanan.

Selain itu, Data Engineer juga bertanggung jawab untuk memastikan kepatuhan dengan regulasi dan kebijakan privasi data yang berlaku, seperti GDPR (General Data Protection Regulation) di Uni Eropa atau CCPA (California Consumer Privacy Act) di Amerika Serikat. Hal ini melibatkan pemahaman yang mendalam tentang kebutuhan keamanan data yang spesifik untuk setiap jenis data yang dikelola, serta kemampuan untuk mengimplementasikan kontrol keamanan yang sesuai.

Penerapan praktik keamanan yang ketat juga harus disertai dengan pemantauan keamanan yang terus-menerus. Data Engineer perlu menggunakan alat dan teknologi pemantauan yang canggih untuk mendeteksi dan merespons ancaman keamanan dengan cepat. Hal ini termasuk pemantauan aktivitas anomali, audit log, dan sistem peringatan dini untuk mengidentifikasi potensi pelanggaran keamanan secepat mungkin.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Skalabilitas dan Fleksibilitas

Seiring dengan pertumbuhan perusahaan, pipa data juga harus dapat berkembang dan menyesuaikan diri dengan kebutuhan yang berkembang. Data Engineer harus membangun pipe data dengan skala dan fleksibilitas dalam pikiran, menggunakan teknologi dan arsitektur yang memungkinkan penambahan sumber data baru dan peningkatan kapasitas dengan mudah.

Seorang Data Engineer dengan karakteristik "pipeline-centric" memiliki peran yang sangat penting dalam memastikan kelancaran alur kerja data suatu perusahaan. Dengan kemampuan untuk merancang, membangun, dan mengelola pipa data yang efisien, mereka memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan potensi data mereka secara penuh, memungkinkan pengambilan keputusan yang didukung oleh data yang akurat dan relevan. Dengan demikian, menjadi keterampilan yang sangat berharga dalam dunia bisnis yang didorong oleh data saat ini.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup 

Penulis: Reyvan Maulid