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

Skill Data Pipeline, Skill Penting Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 08-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-04-2023-11-09-101101_x_Thumbnail800.jpg

Data engineer dalam keseharian tugasnya menggabungkan beberapa skillset yang sangat penting untuk menunjang proses transformasi dan loading data. Masing-masing skillset ini memang bisa berdiri sendiri, namun tetap bisa melengkapi satu sama lain dalam pekerjaan sebagai seorang data engineer. Salah satu skill yang wajib dikuasai oleh seorang data engineer adalah 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. Pipa data ini berfungsi untuk mengambil, mengubah, dan memindahkan data dari sumber asalnya ke destinasi yang dituju.


Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data tersedia dan dapat digunakan dengan mudah untuk analisis, pelaporan, dan aplikasi lainnya.


Data pipeline dapat diimplementasikan dalam mode batch, di mana data diekstraksi, diubah, dan dimuat dalam interval waktu tertentu, atau dalam mode real-time, di mana data diekstraksi dan dimuat segera setelah tersedia.


Bergantung pada kebutuhan bisnis, salah satu atau keduanya dapat digunakan dalam ekosistem data perusahaan. Pentingnya data pipeline terletak pada kemampuannya untuk memastikan bahwa data yang relevan dan berkualitas siap digunakan oleh analis data, ilmuwan data, dan aplikasi bisnis lainnya.


Ini juga membantu dalam menjaga kualitas data, memastikan bahwa data bergerak dengan aman, dan memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada data secara cepat dan efisien. Berikut adalah penjabaran detail dari skill data pipeline yang perlu dipahami oleh data engineer.


Simak yuk sahabat DQLab!


1. Extraction

Ekstraksi (extraction) adalah langkah pertama dalam proses data pipeline, yang merupakan komponen kunci dalam data engineering. Dalam konteks data pipeline, ekstraksi merujuk pada proses mengambil data dari sumber data asalnya.


Data engineer harus memastikan bahwa ada koneksi yang baik ke sumber data. Ini mungkin melibatkan penggunaan kredensial yang sesuai, protokol koneksi yang benar, dan mengidentifikasi sumber data yang tepat.

Data Engineer

Sumber Gambar: AIMultiple


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Transformation

Setelah data diekstraksi, tahap transformasi melibatkan pengolahan data tersebut. Ini mungkin termasuk membersihkan data, mengubah format data, menggabungkan data dari berbagai sumber, dan melakukan perhitungan atau transformasi lainnya yang diperlukan untuk mempersiapkan data untuk digunakan dalam analisis atau pelaporan.


Transformasi adalah langkah penting dalam proses data pipeline yang berfungsi untuk mengubah, membersihkan, dan memproses data yang telah diekstraksi sebelum data tersebut dimuat ke sistem penyimpanan data atau tujuan yang dituju.


Transformasi data memungkinkan data untuk dipersiapkan, diolah, dan dibentuk agar sesuai dengan kebutuhan analisis, pelaporan, atau aplikasi bisnis.


3. Loading

Muat (loading) adalah langkah terakhir dalam proses Data Pipeline (pipa data) yang merupakan bagian penting dari data engineering. Tahap ini melibatkan pemindahan data yang telah diekstraksi dan diubah (transformasi) dari sumber data asalnya ke sistem penyimpanan data atau tujuan yang dituju.


Tujuan muat adalah membuat data yang telah disiapkan dalam tahap sebelumnya tersedia untuk analisis, pelaporan, dan aplikasi lainnya. Setelah data diubah sesuai kebutuhan, data dimuat ke sistem penyimpanan data yang dituju.


Ini bisa berupa data warehouse, basis data, sistem penyimpanan data di awan, atau tempat penyimpanan data lainnya yang relevan


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Orchestration

Orkestrasi dalam data pipeline merujuk pada manajemen keseluruhan alur kerja data, termasuk pengaturan dan pengendalian semua tahap ekstraksi, transformasi, dan muat (ETL) serta aliran data lainnya dalam data engineering.


Ini melibatkan perencanaan, penjadwalan, pengelolaan dependensi, penanganan kesalahan, dan pemantauan alur kerja secara keseluruhan. Tujuan orkestrasi adalah untuk memastikan bahwa aliran data berjalan dengan efisien, teratur, dan sesuai dengan aturan bisnis yang ditetapkan.

Data Engineer

Sumber Gambar: BMC Software


Data engineer dalam menjalankan tugasnya memerlukan tahapan yang harus dilalui untuk memudahkan proses analisis data serta memuat prosesnya lebih efisien. Saat ini pun banyak pilihan tools yang dapat dipilih oleh data engineer dan bersifat open source sehingga bisa diakses siapa saja.


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