Skill SQL dan Database bagi Seorang Data Engineer
Seorang Data Engineer adalah sosok penting dalam proses pengolahan data. Dengan skill yang dimiliki, Data Engineer bertanggung jawab untuk membangun dan merawat infrastruktur data yang memungkinkan Data Scientist dan Data Analyst untuk mengeksplorasi dan menganalisis data.
Namun untuk bisa mengerjakan banyak tugas ini, Data Engineer tentu membutuhkan skill khusus, baik yang bersifat hard skill maupun soft skill.
Salah satu skill yang bisa dijadikan sebagai senjata utama oleh Data Engineer adalah penguasaan SQL (Structured Query Language) serta pemahaman tentang database. Dengan skill bantuan ini, maka akan memungkinkan mereka untuk mengekstraksi, mentransformasi, membersihkan, dan mengelola data dengan efisien.
Tentu saja tanpa penguasaan yang benar tentang skill SQL, tugas-tugas yang vital dalam pengelolaan data akan sulit dilaksanakan.
Dalam artikel ini akan dibahas tentang beberapa alasan penting seorang Data Engineer harus menguasai SQL dan database. Yuk, simak artikelnya!
1. Ekstraksi Data yang Efisien
Salah satu tugas utama Data Engineer adalah mengambil data dari berbagai sumber. Data tersebut mungkin disimpan dalam relational database, data warehousing, atau bahkan file flat. SQL adalah bahasa yang umumnya digunakan untuk mengambil data dari relational database.
Dengan menguasai SQL, seorang Data Engineer dapat menulis query yang efisien untuk mengekstraksi data dengan cepat dan akurat.
Contoh:
Misalnya, sebuah perusahaan ingin mengambil data pelanggan dari database yang mereka miliki, maka seorang Data Engineer yang menguasai SQL dapat menulis kueri sederhana seperti ini:
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Transformasi Data yang Canggih
Tidak hanya mengambil data, Data Engineer juga bertanggung jawab untuk membersihkan, mentransformasi, serta mempersiapkan data agar sesuai dengan kebutuhan. Meskipun data yang ada sangatlah lengkap, namun tidak perlu ditampilkan semuanya.
Kita cukup menampilkan data yang hanya sesuai dengan kebutuhan saja. Dengan bantuan SQL, Data Engineer dapat menjalankan perubahan seperti penggabungan (join), agregasi, dan pemfilteran data dengan mudah.
Contoh:
Sebagai contoh, Data Engineer dapat menggunakan SQL untuk menggabungkan data dari beberapa tabel menjadi satu set data yang lebih besar dan relevan:
3. Manajemen Aliran Kerja Data yang Efektif
Dalam dunia data yang dinamis, manajemen workflow data adalah hal yang penting. SQL memainkan peran penting dalam alat manajemen workflow seperti Apache NiFi, yang memungkinkan Data Engineer untuk mengatur flow data, memfilter data yang diperlukan, dan mengirimkannya ke tujuan yang tepat.
Contoh:
Seorang Data Engineer dapat menggunakan SQL dalam alat manajemen aliran kerja untuk memfilter data yang memenuhi kriteria tertentu sebelum dikirimkan ke sistem lain untuk analisis lebih lanjut. Misalnya data yang ingin ditampilkan hanya data customer yang statusnya masih aktif saja.
4. Optimasi Kinerja Data
Dalam dunia big data, optimasi kinerja adalah suatu keharusan. SQL adalah alat yang kuat untuk mengoptimalkan query agar lebih cepat dan efisien. Dengan menguasai SQL, seorang Data Engineer dapat menulis query yang optimal untuk mengatasi data dalam skala besar tanpa mengorbankan kinerja.
Contoh:
Seorang Data Engineer dapat menggunakan indeks dan strategi pengindeksan lainnya dalam SQL untuk meningkatkan kinerja kueri yang sering dijalankan di basis data besar.
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. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri