Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Roadmap Data Engineer dalam Data Pipeline

Belajar Data Science di Rumah 10-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-04-2023-11-10-190507_x_Thumbnail800.jpg

Setiap pekerjaan apapun pastinya tidak lepas dari roadmap (peta jalan) yang dirancang sesuai dengan pembagian tugas dan tanggung jawabnya. Tidak terkecuali, seorang data engineer yang dalam kesehariannya selalu memegang roadmap untuk melakukan analisis data beserta tugas pendukung lainnya.


Seorang data engineer bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, dan mengelola infrastruktur data perusahaan, serta memastikan data tersedia, terstruktur, dan dapat diakses oleh pemangku kepentingan dalam organisasi.


Roadmap membantu data engineer untuk merencanakan secara strategis bagaimana infrastruktur data akan berkembang dan ditingkatkan seiring waktu. Ini mencakup pemilihan teknologi, skema data, dan integrasi sumber data baru.


Roadmap data engineer dalam lingkup pekerjaan memiliki peranan yaitu sebagai dokumen panduan yang dapat digunakan sebagai referensi untuk semua anggota tim. Ini membantu dalam berbagi pengetahuan dan memastikan bahwa semua orang memiliki pemahaman yang sama tentang arah dan tujuan tim. Adapun contoh dari roadmap data engineer sendiri adalah penerapan data pipeline. 


Data pipeline adalah serangkaian langkah dan proses yang mengizinkan data untuk mengalir dari satu tempat ke tempat lain dengan cara yang terstruktur dan terotomatisasi. Roadmap data pipeline mengacu pada urutan langkah-langkah yang diperlukan untuk mengambil, mengubah, dan memindahkan data dari sumber data asalnya ke sistem penyimpanan data atau tujuan yang dituju.


Data pipeline adalah komponen kunci dalam data engineering yang memungkinkan data untuk mengalir dengan benar dalam perusahaan. Berikut adalah roadmap yang ditempuh data engineer dalam melakukan data pipeline. Simak yuk sahabat DQLab!


1. Extraction

Ekstraksi data yang tepat dan efisien adalah langkah kunci dalam membangun data pipeline yang andal dan efektif. Setelah data diekstraksi, langkah selanjutnya adalah transformasi data dan muat data ke sistem penyimpanan data atau tujuan yang sesuai, seperti data warehouse atau data lake.


Berikut adalah tahapan dari proses ekstraksi data dalam data pipeline:

  • Identifikasi sumber data: Tentukan sumber data asalnya, seperti basis data relasional, file, aplikasi, API, atau aliran data streaming.

  • Koneksi ke sumber data: Buat koneksi ke sumber data dengan menggunakan kredensial dan protokol yang sesuai.

  • Pemilihan data: Tentukan data mana yang perlu diekstraksi, termasuk tabel, kolom, atau data yang relevan.

  • Ekstraksi data: Ekstraksi data dari sumber data dengan menggunakan query SQL, API calls, atau metode ekstraksi lainnya.

Data Engineer

Sumber Gambar: Klippa


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Transformation

Transformasi seringkali memerlukan perubahan struktur data, seperti menggabungkan data dari beberapa sumber, mengubah format data, atau melakukan pivot pada data untuk mengubah susunan kolom menjadi baris atau sebaliknya.


Pada tahap ini, data engineer seringkali mengubah struktur data jika diperlukan, seperti menggabungkan data dari berbagai sumber atau mengubah format data. Kemudian, mereka akan menyusun data menjadi format yang seragam, terutama dalam basis data relasional.


Berikut adalah tahapan dari transformation:

  • Pembersihan data: Identifikasi dan tangani data yang tidak valid, hilang, atau tidak konsisten.

  • Transformasi struktur data: Ubah struktur data jika diperlukan, seperti menggabungkan data dari berbagai sumber atau mengubah format data.

  • Normalisasi data: Susun data menjadi format yang seragam, terutama dalam basis data relasional.

  • Penggabungan data: Gabungkan data dari berbagai tabel atau sumber data berdasarkan kunci yang sesuai.

  • Perhitungan dan agregasi: Hitung total, rata-rata, atau nilai lain berdasarkan data yang ada.

  • Konversi tipe data: Ubah tipe data data, seperti mengkonversi string menjadi angka atau mengubah format tanggal.

  • Filtering: Pilih hanya data yang diperlukan dan sesuai dengan kriteria tertentu.


3. Loading

Data yang telah diubah dan dipersiapkan dalam tahap transformasi harus dimuat ke dalam sistem penyimpanan data yang sesuai. Pilihan sistem penyimpanan data tergantung pada kebutuhan bisnis, seperti data warehouse, basis data, data lake, atau penyimpanan awan (cloud storage).


Berikut adalah tahapan dari proses loading:

  • Sistem penyimpanan data: Pilih sistem penyimpanan data yang sesuai, seperti data warehouse, basis data, atau penyimpanan awan.

  • Muat batch atau real-time: Pilih apakah data dimuat dalam batch atau secara real-time, tergantung pada kebutuhan bisnis.

  • Validasi muat: Verifikasi bahwa data yang dimuat sesuai dengan harapan dan cocok dengan skema penyimpanan data.

  • Pemantauan muat: Pantau kinerja dan status muat, dan tangani masalah jika diperlukan.

Data Engineer

Sumber Gambar: FreeCodeCamp


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Orchestration

Orkestrasi melibatkan penjadwalan eksekusi tugas-tugas ETL dan alur kerja lainnya. Hal ini memungkinkan pengaturan waktu eksekusi, termasuk menjalankan alur kerja pada interval waktu tertentu atau sesuai dengan jadwal tertentu.


Berikut adalah tahapan dari orchestration:

  • Penjadwalan tugas: Atur jadwal eksekusi tugas ETL dan alur kerja data.

  • Manajemen dependensi: Pastikan bahwa tugas yang bergantung pada tugas lain hanya dijalankan setelah tugas yang tergantung selesai.

  • Penanganan kesalahan: Kelola penanganan kesalahan yang mungkin terjadi selama eksekusi alur kerja.

  • Pemantauan dan pelaporan: Pantau kinerja alur kerja dan laporkan status eksekusi.

  • Eksekusi parallel: Atur eksekusi tugas secara paralel untuk meningkatkan efisiensi.


Dengan memiliki roadmap yang jelas, seorang data engineer dapat menjalankan pekerjaannya dengan lebih efisien, produktif, dan sesuai dengan tujuan dan kebutuhan bisnis. Roadmap membantu dalam merencanakan, mengelola, dan mengukur perkembangan dalam bidang data engineering, sehingga menjadi alat penting dalam kesuksesan pekerjaan sehari-hari data engineer.


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

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login