Sekilas Keseharian Data Engineer Terupdate 2023
Jika berbicara mengenai profesi kekinian, mungkin sebagian besar dari kita mengenali profesi Data Engineer. Ya, saat ini profesi yang berkaitan dengan data ini termasuk profesi yang banyak diincar oleh berbagai kalangan. Data Engineer adalah profesi yang secara umum bertanggung jawab terhadap data perusahaan. Profesi ini banyak diperlukan oleh perusahaan masa kini demi mempersiapkan database yang siap diolah untuk mempermudah pengambilan keputusan.
Dalam era di mana data menjadi elemen kunci dalam pengambilan keputusan, peran seorang Data Engineer menjadi semakin penting. Tetapi, apa sebenarnya yang dilakukan oleh seorang Data Engineer setiap hari? Artikel ini akan membawa kita ke dalam dunia Data Engineering, menggambarkan tugas sehari-hari yang dilakukan oleh para profesional ini.
Dengan pemahaman yang lebih baik tentang pekerjaan seorang Data Engineer, kita dapat meraih gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana data diformat dan dimanipulasi untuk menciptakan nilai dalam dunia bisnis.
1. Pengumpulan Data dari Berbagai Sumber
Salah satu tugas utama seorang Data Engineer adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber. Ini bisa mencakup data dari database perusahaan, data eksternal, atau bahkan data streaming secara real-time.
Data adalah kumpulan informasi yang berisi fakta suatu peristiwa. Data merupakan bagian penting dalam perusahaan. Data perusahaan dapat dikatakan sebagai suatu nyawa perusahaan. Data Engineer harus memastikan bahwa data ini diambil secara efisien dan dapat diakses untuk analisis lebih lanjut.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Pembersihan dan Transformasi Data
Setelah data terkumpul, tugas selanjutnya adalah membersihkan dan mentransformasi data. Ini melibatkan identifikasi dan penanganan data yang hilang, duplikat, atau tidak lengkap. Selain itu, Data Engineer bertanggung jawab untuk mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis dan dapat diintegrasikan dengan sistem lain.
Maka dari itu, setelah data sudah terkumpulkan dan dirapikan, tugas dari data engineer ini adalah membersihkan data yang masih mentah atau biasa disebut dengan raw data menjadi data yang lebih rapi dan siap untuk digunakan oleh data scientist dan juga data analyst.
3. Pemeliharaan Infrastruktur Data
Seorang Data Engineer juga bertanggung jawab untuk memelihara infrastruktur data. Ini mencakup manajemen basis data, konfigurasi server, dan pemantauan kinerja sistem. Pemeliharaan ini penting untuk memastikan bahwa data selalu tersedia, aman, dan dapat diakses dengan cepat oleh tim analisis atau departemen lainnya.
Data Engineer Lead harus merencanakan dan merancang infrastruktur data yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Ini termasuk pemilihan dan konfigurasi sistem penyimpanan data seperti database, data warehouse, dan teknologi lainnya.
4. Optimisasi Kinerja Sistem
Selain pemeliharaan, seorang Data Engineer harus melakukan optimisasi terus-menerus pada kinerja sistem. Ini termasuk menyesuaikan konfigurasi server, mengidentifikasi dan mengatasi bottleneck, dan meningkatkan efisiensi pengolahan data. Dengan melakukan optimisasi ini, seorang Data Engineer memastikan bahwa sistem dapat menangani beban kerja yang semakin besar.
5. Kerja Sama dengan Tim Data Scientist dan Analisis
Seorang Data Engineer tidak bekerja sendirian. Mereka harus berkolaborasi dengan tim Data Scientist dan Analisis untuk memahami kebutuhan analisis data. Ini melibatkan komunikasi yang baik dan pemahaman tentang tujuan analisis untuk menyusun infrastruktur data yang mendukung proyek-proyek tersebut.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Penguasaan tools dalam pekerjaan Data Engineer bisa membuat pekerjaan mereka menjadi lebih mudah. 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. Bergabunglah sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!