Sederetan Software yang Dipakai Oleh Data Engineer
Data Engineer merupakan salah satu profesi yang bertugas mendesain dan membangun sistem arsitektur data untuk keperluan pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data dalam skala yang lebih luas. Selama adanya data dan jumlahnya terus berkembang setiap hari maka posisi data engineer akan tetap dibutuhkan.
Faktanya, Dice Insights melaporkan pada tahun 2019 bahwa karir data engineering merupakan pekerjaan dengan tren teratas pada industri teknologi. Data Engineering mengalahkan pesaing lainnya yaitu Computer Scientist, Web Designer dan Database Architects. Berselang dua tahun setelahnya, Linkedln menempatkan posisi data Engineer masuk dalam pekerjaan yang paling diminati pada tahun 2021.
Pihak organisasi memiliki kemampuan dalam menangani data yang jumlahnya sangat besar dan pastinya mereka memilih orang yang tepat untuk mengurusi hal yang berkaitan dengan data warehouse dan ETL. Terlebih lagi, untuk menangani jumlah data yang kuantitasnya besar, data Engineer juga membutuhkan tools untuk mempermudah pekerjaan mereka. Lalu apa saja tools yang dipakai oleh data engineer? Kalian pasti penasaran kan? Simak artikel selengkapnya berikut ini yuk sahabat DQLab!
1. Apache Hadoop
Software yang pertama yaitu Apache Hadoop. Hadoop merupakan kerangka kerja sumber terbuka orisinal untuk pemrosesan terdistribusi dan analisis himpunan data besar pada klaster komputer. Secara garis besar, Hadoop bekerja dan memiliki peran lebih dari sekedar perangkat lunak. Kumpulan beberapa software dalam Hadoop ini saling bekerja sama untuk meminimalisir waktu pengolahan dan memaksimalkan penyimpanan data yang ada.
Terdapat inti atau core dari Hadoop, dimana software ini bisa didapat di website Apache Hadoop. Inti Hadoop ini ialah Hadoop Distributed File System, dimana HDFS ini sendiri merupakan tempat penyimpanan data-data dan file.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Apache Spark
Apache Spark adalah sebuah framework komputasi yang dapat digunakan untuk mengakses data, memproses data, menanyakan data serta menganalisis big data. Apache Spark akan sangat berguna digunakan sebagai pelengkap dalam penanganan big data dan machine learning.
Fitur-fitur dalam Apache Spark akan sangat membantu para data engineer dalam pemrosesan big data. Apache Spark ini memproses data melalui in-memory, sehingga waktu pemrosesannya lebih cepat. Selain itu apache Spark ini tergolong yang mudah digunakan serta dilengkapi dengan beberapa komponen pendukungnya
3. Amazon Web Services
AWS adalah platform cloud yang sudah menyediakan 175 lebih layanan global pusat data. Ada banyak perusahaan besar dan startup yang menggunakan layanan ini dengan tujuan meningkatkan inovasi, memotong anggaran pengeluaran, dan menjalankan industri dengan lebih tangkas.
Banyak perusahaan memilih AWS karena platform ini menghadirkan layanan yang lebih bervariasi dibandingkan dengan platform lainnya. Variasi layanan yang disediakan oleh AWS antara lain penyimpanan database dan data hingga internet of things dan artificial intelligence.
Keunggulan lain layanan AWS adalah fungsionalitasnya yang sangat bagus, seperti misalnya variasi database yang dibuat berdasarkan tujuan aplikasi yang berbeda.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
4. C++
Bahasa Pemrograman C++ adalah bahasa pemrograman komputer yang bisa dipakai untuk membuat berbagai aplikasi (general-purpose programming language), dan merupakan pengembangan dari bahasa pemrograman C.
Bahasa C++ kadang disebut juga sebagai “C with Classes“. Ini karena perbedaan paling utama antara bahasa C dan C++ ada di dukungan ke pemrograman berbasis object (object oriented programming). Bahasa C++ sudah mendukung pemrograman berbasis object, sedangkan bahasa C belum.
Karena termasuk general-purpose programming language, yakni bahasa pemrograman yang bisa membuat berbagai aplikasi, bahasa pemrograman C++ bisa dipakai untuk membuat aplikasi desktop seperti antivirus, software pengolah gambar (image processing), aplikasi pengolah kata (word processing), hingga untuk membuat compiler bahasa pemrograman lain.
5. Azure
Azure atau yang lebih dikenal dengan Windows Azure dan Microsoft Azure adalah platform cloud computing yang dirilis pada tahun 2010 silam. Azure menyedikan layanan Computing, analytic, storage dan jaringan. Microsoft Azure bertujuan untuk membantu bisnis dalam mengelola tantangan dan memenuhi tujuan suatu perusahaan. Maka dari itu, layanan ini menawarkan berbagai tools yang mendukung seluruh sektor industri. Tidak heran jika Microsoft Azure banyak diminati perusahaan karena kualitas serta manfaat yang beragam dari berbagai layanan yang ditawarkan.
Aplikasi Microsoft Azure menyediakan solusi bagi perusahaan yang sedang mencari platform untuk hosting, mengembangkan, atau mengelola web maupun aplikasi seluler. Microsoft Azure bisa menjadi pilihan bagi developer menjadi sebuah tool yang adaptif dengan manajemen patch, AutoScale, dan sistem terintegrasi.
Nah, jadi gimana sahabat DQLab sudah tahu kan apa saja tools yang biasanya dipakai oleh data Engineer? Selain data engineer, profesi yang akan banyak dijumpai di era big data adalah data scientist dan data analyst. Big data kemungkinan besar tidak bisa diolah menggunakan tools konvensional karena ukuran data yang terlalu besar membuat kinerja tools melambat. Oleh karena itu, profesi yang berurusan dengan big data bergantung pada bahasa pemrograman untuk mengolah big data.
Kabar baiknya, bahasa pemrograman seperti R dan Python sangat mudah dipelajari oleh beginner yang baru mengenal script code. Hanya saja perlu konsistensi dan banyak praktik untuk menguasai bahasa pemrograman.
Yuk pelajari cara menulis script code yang efisien dan aplikasikan langsung dengan live code editor dari DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science with R and Python’ untuk mencoba live code editor DQLab. Tulis script code kamu secara langsung di modul DQLab tanpa harus membuka tools tambahan. So, yuk segera cobain belajar data science bersama DQLab.
Penulis: Reyvan Maulid