Skillset Data Engineer, Harus Bisa Komunikasi Juga!
Profesi Data Engineer merupakan salah satu posisi terpenting dalam perusahaan. Tugas utama dari seorang Data Engineer adalah mengubah data mentah yang biasanya sangat kotor menjadi data yang siap diolah. Pada dasarnya hampir semua data yang didapatkan dari proses pengumpulan data di berbagai sumber baik internal maupun eksternal bukanlah data yang siap diolah. Sehingga jika Data Analyst ataupun Data Scientist langsung mengolah data mentah, tentunya proses analisis data akan memakan waktu yang lebih lama.
Untuk menjalankan tugasnya, tentu saja Data Engineer membutuhkan kombinasi dari keterampilan teknis dan non-teknis yang kuat agar berhasil dalam mengelola infrastruktur data yang kompleks dan skala besar. Tanpa kedua skill tersebut, Data Engineer tidak akan bisa menyelesaikan tugas yang ada. Tapi apa saja sih skill utama yang harus dikuasai tersebut? Kita akan menemukan jawabannya dalam artikel ini.
Yuk, langsung simak pembahasannya!
1. Keterampilan Teknis
Skill utama yang harus dimiliki oleh Data engineer adalah skill teknis seperti pengolahan big data serta pengelolaan database dan penyimpanan data. Data Engineer dituntut untuk memiliki pemahaman mengenai workflow pengolahan big data menggunakan berbagai platform seperti Hadoop, Spark, dan Flink. Mereka juga harus memiliki kemampuan untuk memproses dan menganalisis data dalam skala besar.
Pada bagian pengelolaan database dan penyimpanan data, Data Engineer dituntut untuk memiliki cukup pemahaman mengenai berbagai jenis database, termasuk database relasional dan non-relasional. Mereka juga dituntut untuk memiliki kemampuan dalam merancang, mengimplementasikan, serta mengelola sistem penyimpanan data yang scalable dan andal.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Skill Pemrograman
Data Engineer dan programming adalah dua hal yang tidak bisa dipisahkan. Data Engineer dituntut untuk memiliki skill menulis query SQL yang kompleks sehingga bisa mengambil, mengubah, dan menganalisis data dalam basis data relasional. Selain SQL, Data Engineer juga perlu menguasai bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala untuk membangun tools, skrip, maupun aplikasi yang diperlukan dalam pengolahan dan analisis data.
3. Keterampilan Pengelolaan Infrastruktur
Data Engineer juga perlu memiliki pengetahuan dalam menggunakan tools seperti Apache Airflow atau Kubernetes untuk membuat, menjadwalkan, dan mengelola aliran kerja (workflows) yang kompleks secara otomatis. Selain itu, Data Engineer juga perlu memiliki penguasaan konsep dan praktik pengelolaan aplikasi dalam kontainer menggunakan alat seperti Docker dan Kubernetes untuk memastikan skalabilitas dan ketersediaan aplikasi data.
4. Keterampilan Kolaborasi dan Komunikasi
Selain skill teknis di atas, Data Engineer juga perlu memiliki skill non teknis misalnya seperti skill untuk kolaborasi dan komunikasi. Skill kolaborasi akan bermanfaat untuk bekerja secara efektif dalam tim lintas fungsi, berkolaborasi dengan Data Scientist, Data Analyst serta profesional teknis lainnya untuk merancang dan mengimplementasikan solusi data yang efektif.
Sementara skill komunikasi akan berguna untuk menyampaikan informasi teknis secara jelas dan efektif kepada stakeholder non-teknis. Skill komunikasi tidak hanya sebatas menyampaikan namun juga berguna untuk mendengarkan dan memahami kebutuhan dan tantangan bisnis yang dihadapi.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Seorang Data Engineer dapat menjadi aset yang tak ternilai bagi organisasi jika memiliki skill utama tersebut. Kombinasi pemahaman yang mendalam tentang teknologi data dan kemampuan untuk berkolaborasi dan berkomunikasi secara efektif memungkinkan seorang Data Engineer untuk mengatasi tantangan kompleks dalam pengelolaan data dan berkontribusi secara signifikan terhadap pencapaian tujuan bisnis organisasi.
Untuk mulai proses belajar 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