Role Data Engineer sebagai Posisi Vital di Perusahaan
Seiring perkembangan teknologi, Data Engineer adalah salah satu profesi yang diincar oleh banyak orang. Posisi ini memegang peranan penting dalam keberlangsungan sebuah perusahaan, sehingga perusahaan rela mengeluarkan cukup banyak uang untuk membayar jasa orang yang benar-benar kompeten untuk menempati posisi ini. Selain gaji yang tinggi, pekerjaan ini juga cukup menjanjikan karena tetap dibutuhkan di hampir semua industri.
Data Engineer memainkan peran krusial dalam memastikan data yang digunakan oleh perusahaan bersih, terstruktur, dan dapat diakses dengan mudah. Secara umum, pekerjaan seorang Data Engineer lebih banyak dalam mengelola dan mengoptimalkan aliran data di sebuah perusahaan. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai job description seorang Data Engineer yang memegang posisi vital dalam perusahaan. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pengembangan dan Pemeliharaan Pipeline Data
Data Engineer bertanggung jawab untuk mengembangkan dan memelihara pipeline data yang efisien dan dapat diskalakan. Tanggung jawab ini meliputi pembuatan pipeline ETL/ELT, dimana pipeline ini akan digunakan untuk mengekstraksi data dari berbagai sumber, mentransformasikan data ke dalam format yang berguna, serta memuatnya ke dalam sistem penyimpanan akhir.
Data Engineer juga bertanggung jawab untuk mengotomatiskan proses pipeline data guna memastikan data selalu up-to-date dan tersedia untuk analisis. Mereka juga harus memantau kinerja pipeline data, mengidentifikasi hambatan, dan mengoptimalkan proses untuk meningkatkan efisiensi.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Manajemen Database dan Data Warehouse
Mengelola database dan data warehouse adalah bagian penting dari tugas Data Engineer, dimana mereka harus memastikan bahwa data disimpan dengan aman dan dapat diakses dengan cepat. Dalam hal manajemen database, Data Engineer akan bertanggung jawab mulai dari saat merancang skema database yang efisien untuk penyimpanan data yang optimal.
Data Engineer juga bertugas untuk mengelola data warehouse guna mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan menyediakan platform untuk analisis data. Untuk mengoptimasi kinerja, Data Engineer bisa mengoptimalkan query dan indeks untuk meningkatkan kinerja akses data.
3. Integrasi dan Pengolahan Data
Job description lain dari seorang Data Engineer adalah mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan mengolahnya agar siap digunakan oleh tim data lain, seperti Data Scientist dan Data Analyst. Data Engineer bisa mengintegrasikan data dari sistem internal dan eksternal, termasuk database, API, dan file flat.
Umumnya data yang didapatkan masih berupa data mentah yang kotor sehingga perlu diolah terlebih dahulu sebelum dimasukkan ke penyimpanan akhir. Data Engineer bisa menggunakan alat dan teknik pemrosesan data untuk membersihkan, mengubah, dan menyusun data sesuai kebutuhan bisnis. Mereka juga harus bisa mengimplementasi solusi pemrosesan data secara real-time untuk kebutuhan analisis data yang segera.
4. Keamanan Data
Selain poin-poin diatas yang berkaitan dengan proses menyiapkan data, menjamin keamanan dan kepatuhan data adalah aspek kritis dari peran Data Engineer, terutama dalam era regulasi data yang ketat. Data Engineer akan mengimplementasi langkah-langkah keamanan untuk melindungi data sensitif dari akses tidak sah dan ancaman keamanan.
Selain itu, Data Engineer juga harus memastikan bahwa pengelolaan data sesuai dengan regulasi yang berlaku, seperti GDPR atau CCPA. Mereka bertanggung jawab penuh dalam hal pengelolaan strategi backup dan recovery untuk memastikan ketersediaan data dalam situasi darurat.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Seorang Data Engineer memiliki peran krusial dalam mengelola infrastruktur data sebuah organisasi. Dengan keterampilan teknis yang kuat dan pemahaman mendalam tentang data workflow, Data Engineer dapat membantu organisasi memanfaatkan data secara efektif untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
Tertarik menjadi Data Engineer? Kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri