Role Data Engineer: Buat Predictive Modeling

Data engineer merupakan salah satu pekerjaan yang kini semakin dibutuhkan oleh banyak perusahaan. Sebelum data bisa dianalisis oleh data scientist dan menghasilkan output berupa model machine learning, data engineer perlu memastikan data-data tersebut telah dibangun pada sistem yang efisien. Tidak heran, jika permintaan pada posisi ini semakin meningkat setiap tahunnya.

Kalian para pemula yang ingin terjun di dunia praktisi data, mungkin masih bingung ketika membaca tugas-tugas data engineer yang sering disebutkan di job description? Tidak perlu khawatir, dalam artikel ini akan dijelaskan lebih detail maksud dari tugas-tugas tersebut. Dengan memiliki gambaran yang lebih menyeluruh, kalian tentu bisa lebih matang mempersiapkan diri. Yuk, langsung cari tahu di pembahasan berikut!

1. Membangun Data System dan Pipeline

Data engineer memiliki tanggung jawab utama yaitu membangun data system dan pipeline. Membangun data system mengacu pada pengembangan infrastruktur yang diperlukan untuk menyimpan, mengelola, dan mengakses data dengan efisien dan aman. Langkah ini melibatkan pemilihan dan konfigurasi database, penyusunan arsitektur sistem, serta implementasi keamanan dan pengelolaan data. Data system yang baik dirancang untuk memastikan keandalan, ketersediaan, dan kinerja optimal dalam pengolahan data.

Sedangkan membangun data pipeline adalah otomatisasi alur kerja dalam mengambil data dari berbagai sumber, membersihkan, mentransformasikan, dan menyimpannya ke dalam data system. Data pipeline dirancang untuk mengoptimalkan alur kerja pengolahan data dengan mengurangi intervensi manusia, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi kesalahan. Proses ini melibatkan penggunaan teknologi seperti Extract, Transform, Load (ETL) tools, serta penerapan best practices dalam pengelolaan data untuk memastikan integritas dan konsistensi data.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Persiapan Data untuk Prescriptive & Predictive Modeling

Dalam konteks ini, data engineer bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, mengintegrasikan, dan mengolah data dari berbagai sumber. Langkah pertama adalah memahami jenis data yang diperlukan untuk model-model ini. Bisa mencakup data historis, data demografis, data transaksi, atau bahkan data sensor dari berbagai sistem. Data engineer harus mampu mengenali pola-pola dalam data, mengidentifikasi anomali, dan memastikan integritas serta kualitas data sebelum digunakan dalam proses modeling.

Setelah data terkumpul, data engineer menggunakan teknik-teknik seperti feature engineering untuk mengidentifikasi variabel atau fitur yang paling relevan dan signifikan untuk dimasukkan dalam model. Proses ini melibatkan transformasi data mentah menjadi bentuk yang dapat dimengerti dan diproses oleh algoritma machine learning. Selain itu, data engineer juga berperan dalam mengelola volume data yang besar dan memastikan bahwa data siap digunakan oleh tim data scientist untuk membangun model preskriptif dan prediktif.

3. Meningkatkan Kualitas Data

Proses meningkatkan kualitas data dimulai dengan pemahaman mendalam tentang sumber data. Data engineer harus memahami struktur, format, dan kualitas data dari berbagai sumber untuk mengidentifikasi potensi masalah, termasuk data yang hilang, duplikat, atau tidak lengkap. Analisis mendalam ini membantu dalam merancang rencana perbaikan yang spesifik sesuai dengan karakteristik data yang bersangkutan.

Selanjutnya, data engineer menggunakan teknik pembersihan data (data cleansing) untuk mengatasi masalah kualitas data. Hal ini melibatkan identifikasi dan perbaikan nilai-nilai yang tidak valid, outliers, serta penanganan nilai-nilai yang hilang atau kosong. Proses ini juga mencakup pemisahan dan penggabungan data jika diperlukan, serta transformasi data agar sesuai dengan kebutuhan analisis. Data engineer juga memastikan bahwa data terintegrasi dengan benar dari berbagai sumber, sehingga memastikan konsistensi dalam struktur dan format data.

Selain itu, data engineer mengimplementasikan sistem pemantauan (monitoring system) yang terus-menerus memantau kualitas data secara real-time. Dengan menggunakan tools pemantauan yang otomatis, data engineer dapat mengidentifikasi perubahan atau anomali dalam data dengan cepat. Jika ada masalah dengan kualitas data, tim dapat merespons secara proaktif, mengidentifikasi sumber masalah, dan mengambil langkah-langkah perbaikan. 

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Membuat Data Tools untuk Data Scientist

Data engineer bertanggung jawab untuk mengembangkan perangkat lunak dan alat-alat khusus yang memungkinkan data scientist mengakses, membersihkan, mentransformasi, dan menganalisis data dengan lebih efisien. Hal ini melibatkan pembuatan user interface yang intuitif dan mudah digunakan. Jadi, data scientist bisa mengakses dan memanipulasi data tanpa perlu pengetahuan mendalam tentang struktur data atau bahasa pemrograman tertentu.

Selain itu, data engineer juga bertugas merancang dan mengimplementasikan proses otomatisasi, seperti pipelines ETL (Extract, Transform, Load), yang memungkinkan data scientist mengambil data dari berbagai sumber, membersihkan, dan mempersiapkannya untuk proses analisis dengan cepat dan efisien. Pembuatan tools analisis data yang kuat juga termasuk mengoptimalkan kinerja algoritma dan menyediakan tools visualisasi data yang membantu data scientist dalam memahami dan mengkomunikasikan hasil analisis dengan lebih baik.

Selain tugas-tugas di atas, tentu data engineer juga memiliki tugas lainnya yang juga perlu kalian persiapkan. Selain menguasai query, SahabatDQ juga harus memahami pentingnya keamanan data dan alur kerja pemrosesan yang efisien. Jadi harus segera persiapkan diri nih! 

Bingung memilih platform terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!