Ragam Skill Dasar Menjadi Data Engineer Profesional

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

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. Untuk mencapai tujuan tersebut setidaknya ada tiga skill dasar yang harus dikuasai data engineer, yaitu data warehouse, data pipeline, dan data mining. Apa fungsi dari masing-masing skill tersebut? Yuk simak pembahasan berikut ini!

1. Data Warehouse

Data warehouse adalah sebuah sistem yang bertugas mengarsipkan dan melakukan analisis dari histori sebuah data dengan tujuan menunjang keperluan informasi bagi perusahaan. Dengan sumber data yang tertata, maka informasi yang dikeluarkan dapat menjadi lebih terstruktur dan akurat. Selain itu, data warehouse juga berguna untuk membantu stakeholder dalam mengambil keputusan penting untuk kemajuan perusahaan atau organisasi.

Fungsi data warehouse secara detail adalah sebagai berikut.

• Mempermudah pengambilan keputusan. Fungsi yang paling mendasar dari data warehouse adalah sebagai referensi pengambilan keputusan yang tepat. Dengan kata lain, informasi yang diekstrak oleh data warehouse ini harus kredibel dan berdasarkan kenyataan atau fakta di lapangan. Tujuannya supaya dapat membantu dalam pengambilan keputusan bagi perusahaan maupun organisasi.

• Memberikan akses data yang mudah dan cepat.  Data warehouse memberikan kemudahan ketika ingin mengakses data yang dimiliki. Artinya, kalian dapat mengakses dan berinteraksi dengan kumpulan data yang dimiliki dengan jauh lebih cepat sehingga dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan yang berguna untuk mengembangkan perusahaan ataupun organisasi.

• Memberikan data yang konsisten. Data warehouse adalah sebuah sistem yang mampu mengumpulkan data dari berbagai sumber yang berbeda. Walaupun berasal dari sumber yang berbeda, data tersebut dapat disatukan menjadi format utuh agar bisa dimanfaatkan dengan baik sehingga hasilnya menjadi lebih akurat.

  
  

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Data Pipeline

Data pipeline bisa didefinisikan sebagai langkah atau urutan pemrosesan data yang dilakukan menggunakan software khusus. Pipeline akan membantu menentukan apa, bagaimana, dan di mana data-data akan dikumpulkan. Proses ekstraksi, transformasi, validasi, dan kombinasi data dilakukan secara otomatis menggunakan pipeline. Nantinya akan dilakukan visualisasi dan analisis lebih lanjut. Kesalahan dan hambatan akan dihilangkan oleh pipeline sehingga mampu memberikan kecepatan maksimal saat memindahkan data.

Ada beberapa komponen yang terdapat pada arsitektur data pipeline.

• Source. Source atau sumber data terdiri atas relational database serta data yang berasal dari aplikasi SAAS. Umumnya, pipeline akan mengolah raw data menggunakan mekanisme push, API call, maupun webhook. Sumber data tersebut disinkronisasi pada interval terjadwal atau secara realtime.

• Destination. Ada berbagai bentuk destination yang dikenal saat ini. Contohnya antara lain data warehouse, data mart, dan data lake yang berbasis cloud.

• Transformation. Transformation merupakan proses atau operasi yang dilakukan untuk mengubah data. Hal ini bisa mencakup beberapa hal, diantaranya standardisasi data, pengurutan data, duplikasi data, validasi, dan verifikasi data.

• Processing. Pemrosesan data terdiri dari dua model berbeda. Pertama yaitu stream processing di mana data diperoleh, dimanipulasi, serta dimuat sesegera mungkin setelah dibuat. Lainnya adalah batch processing. Pada model ini, data dikumpulkan secara berkala, baru kemudian dikirimkan ke sistem yang menjadi tujuannya.

• Workflow. Dalam workflow terlibat manajemen ketergantungan terhadap proses dan sequencing. Ketergantungan di sini bisa berorientasi pada bisnis maupun teknis.

• Monitoring. Monitoring perlu dilakukan untuk memahami apakah datanya tetap akurat, efisien, dan konsisten ketika bebannya bertambah dalam ketika data diproses. Monitoring juga dilakukan untuk memeriksa apakah ada data yang hilang atau tidak.

  
  

3. Data Mining

Data mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting pada data. Proses pengumpulan dan ekstraksi informasi tersebut dapat dilakukan menggunakan perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika, matematika, ataupun teknologi Artificial Intelligence (AI). Data mining dilakukan untuk memenuhi beberapa tujuan yaitu:

• Explanatory. Data mining dapat digunakan sebagai sarana untuk menjelaskan suatu kondisi penelitian.

• Confirmatory. Data mining dapat digunakan sebagai sarana untuk memastikan sebuah pernyataan atau mempertegas suatu hipotesis.

• Exploratory. Data mining dapat digunakan sebagai sarana untuk mencari pola baru yang sebelumnya tidak terdeteksi.

  
  

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

Penjelasan di atas hanya berkaitan dengan skill dasar sebagai data engineer. Sedangkan secara nyata, kalian akan memerlukan skill lainnya, baik hard skill maupun soft skill. 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