Ragam Hard Skill yang Dibutuhkan Data Engineer

Data engineer adalah salah satu pekerjaan yang kini semakin banyak dicari dengan semakin meningkatnya penggunaan big data. Posisi ini dibutuhkan untuk mengolah big data menjadi data yang lebih rapi dan mudah diakses oleh tim lain ketika membutuhkan. Oleh karena itu, dibandingkan dengan praktisi data lainnya, data engineer harus memiliki kemampuan teknik yang kuat terutama pada arsitektur data.

Data engineer secara garis besar bertanggung jawab atas keadaan data perusahaan. Artinya baik secara kualitas data, manajemen data, dan proses lainnya, data engineer perlu memastikan bahwa tim data lain dapat menggunakan secara efisien. Lantas apa saja skill yang dibutuhkan untuk menjadi data engineer? Yuk simak penjelasan berikut ini!

1. Tugas dan Tanggung Jawab Data Engineer

Data engineer adalah seseorang yang bertugas untuk mengatur dan mengelola segala proses arsitektur data pada suatu perusahaan. Arsitektur data tersebut dapat berupa pipeline, database, atau warehouse. Hal ini dibutuhkan karena umumnya suatu perusahaan yang besar telah memiliki volume data yang berukuran besar pula. Sehingga untuk manajemen data tidak bisa ditampung dalam infrastruktur konvensional. Diperlukan seseorang yang dapat membangun dan memonitor hal tersebut untuk kepentingan bisnis.

Secara rinci tugas dan tanggung jawab data engineer adalah sebagai berikut.

• Merancang dan mengembangkan sistem manajemen database yang sangat mudah dipelihara.

• Bekerja dengan desain dan arsitektur sistem manajemen database.

• Bertanggung jawab mengubah big data menjadi bentuk yang bisa dianalisis.

• Merancang, membangun, menguji, dan memelihara database untuk mengekstrak, memuat, dan memperbarui data pada sistem manajemen database. 

• Memastikan bahwa infrastruktur memenuhi persyaratan bisnis dan mematuhi standar industri.

• Memastikan bahwa data yang disimpan dalam basis data aman dan terlindungi, terutama jika ada data rahasia.

  
  

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Program atau Tools yang Digunakan Data Engineer

Berikut sejumlah tools yang sering digunakan oleh seorang data engineer untuk menjalankan tugasnya.

• Apache Hadoop dan Apache Spark. Framework yang mengizinkan proses distribusi dataset yang besar dan dapat dilakukan pada seluruh jenis operating system.  Apache Spark juga dilengkapi dengan API untuk memudahkan pekerjaan Big Data yang membutuhkan perulangan akses yang cepat terhadap data yang diproses, seperti streaming, machine learning, maupun SQL secara efisien.

• C++. Bahasa pemrograman ini dinilai sederhana tapi memiliki keunggulan dibandingkan bahasa pemrograman lainnya untuk memproses data berskala besar. Bahasa pemrograman C++ menjadi satu-satunya program yang dapat memproses lebih dari 1 GB data dalam hitungan detik. Bahkan kalian bisa melakukan analisis prediktif secara real-time dengan program ini.

• Amazon Web Service. Data warehouse didesain untuk dapat memproses perubahan atau update data di dalamnya secara real time. Oleh karena itu, data engineer perlu memahami aplikasi data warehouse seperti AWS. Platform cloud AWS dikenal sebagai layanan yang menawarkan solusi komputasi awan yang fleksibel, skalabel, mudah digunakan, dan hemat biaya.

• Azure. Aplikasi ini menyediakan berbagai layanan cloud, seperti komputasi, tools analisis, ruang penyimpanan data, hingga networking. Tools dan layanan yang ditawarkan juga kompatibel dengan seluruh jenis teknologi open source. 

  
  

3. Kemampuan Teknik yang Dibutuhkan Data Engineer

Untuk dapat menggunakan tools yang disebutkan di atas, maka seorang data engineer perlu memiliki kemampuan teknik berikut ini.

• Database system (SQL dan NoSQL). SQL adalah pemrograman standar yang digunakan untuk membangun dan memanajemen relasi pada database sistem. Sedangkan NoSQL adalah singkatan dari Not Only SQL. Database management system ini bersifat tanpa relasi (non-relational). Artinya, NoSQL bisa mengelola database dengan skema yang fleksibel dan tidak membutuhkan query yang kompleks. Data engineer harus tahu cara memanipulasi DBMS sebagai cara membangun arsitektur database.

• Kemampuan ETL. ETL adalah singkatan dari Extract, Transfer, Load. Ini mengartikan pada proses pengambilan data dari sumber, mengkonversi data menjadi format yang dapat dianalisis, dan menyimpannya ke dalam data warehouse. Proses ini tentu membutuhkan waktu yang lama dan keahlian khusus sehingga tim data lainnya dapat memanfaatkan data dengan baik. 

• Machine learning. Pemahaman mendasar ini dibutuhkan untuk memahami kebutuhan data scientist ketika nantinya akan membuat model. Sebab model yang baik diperoleh dari database yang baik pula.

• Pengetahuan di bidang system scripting. Bahasa script digunakan untuk menerjemahkan kode atau perintah dalam sebuah situs. Kalian akan menggunakan scripting untuk membuat data lebih terbaca dan dapat lebih mudah diproses oleh data manager.   

  
  

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Skill Lain yang Harus Dikuasai Data Engineer

Selain kemampuan teknis, seorang data engineer juga membutuhkan soft skill karena kebanyakan tugas yang dilakukan berkolaborasi dengan tim lain. Berikut skill lain yang juga harus dikuasai seorang data engineer. 

• Kemampuan komunikasi. Data engineer akan sering berdiskusi dengan data analysis, developer, dan stakeholder. Hal ini bertujuan agar tidak ada miskomunikasi pada suatu projek atau pekerjaan. Kemampuan ini juga penting bagi data engineer karena perlu memahami permasalahan bisnis yang ingin diselesaikan dan apa saja yang dibutuhkan. 

• Kemampuan presentasi. Kemampuan ini diperlukan untuk data engineer agar mudah menjelaskan temuan atau hasil kerja dalam projek tertentu. Data engineer menjadi dasar dari proses analisis data lainnya. Sehingga jika data engineer tidak mampu menjelaskan dengan baik, tim lain akan kesulitan memahami database atau arsitektur data yang akan digunakan.

• Berkolaborasi. Seperti pembahasan sebelumnya, tidak mungkin seorang data engineer akan bekerja sendiri untuk menyelesaikan permasalahan perusahaan. Maka mampu bekerja sama dalam tim sangat dibutuhkan oleh data engineer. 

Ternyata banyak ya kemampuan yang harus dimiliki seorang data engineer? Oleh karena itu, untuk mempersiapkan diri kalian perlu belajar beragam skill tersebut. Kalian bisa belajar di DQLab, loh. Mengapa harus DQLab? Di DQLab, kalian akan mendapatkan modul pembelajaran yang lengkap. Baik untuk level pemula sampai profesional. 

Dilengkapi dengan studi kasus yang membantu kalian mendapatkan pengalaman menyelesaikan permasalahan dunia nyata. Jika kalian masih ragu, ada modul gratis yang bisa dicoba loh! Caranya mudah, tinggal Sign Up di website DQLab ya. Yuk, perkuat pemahaman Excel kalian di DQLab!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya