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

Sudah Tahu ETL? Skill Wajib Jadi Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 12-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-04-2024-03-13-153906_x_Thumbnail800.jpg

Data engineer adalah salah satu pekerjaan yang kini semakin banyak dicari dengan semakin meningkatnya penggunaan big data. Posisi ini dibutuhkan untuk mengolah big data menjadi data yang lebih rapi dan mudah diakses oleh tim lain ketika membutuhkan. Oleh karena itu, dibandingkan dengan praktisi data lainnya, data engineer harus memiliki kemampuan teknik yang kuat terutama pada ETL. Skill apakah ETL itu? Mari mengenal lebih lanjut pada pembahasan berikut.


1. Apa itu ETL?

ETL merupakan singkatan dari Extract, Transform, Load, yang merupakan proses dasar dalam pengelolaan data. Proses ETL dimulai dengan ekstraksi data dari berbagai sumber seperti database, file teks, atau API. Setelah data diekstrak, langkah selanjutnya adalah mentransformasikan data tersebut sesuai dengan kebutuhan, termasuk membersihkan, memfilter, dan mengubah formatnya agar sesuai dengan tujuan penggunaan selanjutnya.


Tahap terakhir dari proses ETL adalah memuat data yang telah diolah ke dalam tempat penyimpanan data yang sesuai, seperti data warehouse atau database yang terstruktur, sehingga dapat diakses dan digunakan oleh aplikasi atau data analyst lebih lanjut. Proses ETL menjadi tahapan penting untuk memastikan integritas, konsistensi data.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Pentingnya Skill ETL bagi Data Engineer

Seorang data engineer bertanggung jawab untuk mengelola data dari berbagai sumber ke tempat penyimpanan yang sesuai. Dengan menguasai ETL, kalian dapat merancang, mengimplementasikan, dan mengelola proses pengolahan data secara efisien, termasuk mengatasi masalah kompleks seperti integrasi data dari sumber yang beragam, memastikan kualitas data, serta meningkatkan kinerja sistem untuk pengolahan data yang lebih cepat.


Dengan memiliki pengetahuan mendalam tentang ETL dan teknologi terkait, seorang data engineer dapat mengotomatiskan proses-proses pengolahan data yang repetitif, mengurangi waktu yang diperlukan untuk menyiapkan data, dan memungkinkan tim untuk lebih fokus pada analisis dan pemodelan data. Dengan demikian, keterampilan ETL menjadi dasar penting bagi seorang data engineer dalam mendukung pengambilan keputusan yang didasarkan pada data yang berkualitas dan relevan.


3. Contoh Proses ETL

Misalkan sebuah perusahaan e-commerce ingin meningkatkan strategi pemasaran dengan menganalisis data transaksi pelanggan dari berbagai sumber. Skenario ini akan menunjukkan cara kerja ETL dan pentingnya proses tersebut. Misalkan, data transaksi pelanggan tersebar di berbagai sumber seperti database transaksi online, sistem manajemen pelanggan (CRM), dan data dari platform pihak ketiga seperti media sosial atau sistem analisis perilaku pengguna.


Dalam tahap ekstraksi, ETL akan mengekstrak data tersebut dari sumber-sumber yang berbeda dan mengumpulkannya ke dalam satu tempat penyimpanan sementara.


Setelah data transaksi pelanggan dikumpulkan, tahap transformasi dimulai. Di sini, data akan dibersihkan, diubah formatnya, dan diintegrasikan untuk memastikan konsistensi dan kualitasnya. Misalnya, data tanggal bisa diubah menjadi format standar, data yang tidak lengkap bisa dihapus, dan konsistensi format nama pelanggan bisa diperbaiki. Selain itu, ETL juga dapat menambahkan fitur-fitur baru seperti pengelompokan pelanggan berdasarkan perilaku belanja atau menganalisis tren pembelian untuk membantu dalam strategi pemasaran.


Tahap terakhir dari proses ETL adalah memuat data yang telah diolah ke dalam penyimpanan data utama perusahaan, seperti data warehouse. Di sini, data siap digunakan untuk analisis lebih lanjut, pembuatan laporan, atau integrasi dengan aplikasi lain. Dengan data yang telah dikonsolidasi, bersih, dan siap digunakan, tim pemasaran perusahaan dapat melakukan analisis yang mendalam untuk memahami perilaku pelanggan, membuat strategi pemasaran yang lebih efektif, dan meningkatkan retensi pelanggan.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Skill Penting Data Engineer Lainnya

Selain keterampilan dalam ETL, seorang data engineer juga membutuhkan beragam keterampilan lain yang penting. Salah satunya pemahaman tentang database. Ini termasuk pemahaman yang mendalam tentang SQL, serta teknologi penyimpanan data yang terdistribusi seperti Hadoop dan Spark.


Selain itu, seorang Data Engineer juga perlu keterampilan dalam pemrograman dan pengembangan perangkat lunak. Kemampuan bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala sangatlah penting untuk mengembangkan skrip otomatisasi, dan aplikasi yang diperlukan untuk mengelola dan memproses data secara efisien. 


Pemahaman tentang konsep-konsep pengembangan perangkat lunak seperti version control, pengujian perangkat lunak, dan pengembangan berbasis Agile juga menjadi nilai tambah bagi seorang data engineer dalam berkolaborasi dengan tim developer lainnya.


Ternyata cukup banyak ya skill Data Engineering yang perlu dikuasai agar dapat memberikan solusi yang efektif dan efisien. Kalian tidak perlu khawatir karena bisa mempersiapkan diri perlahan melalui DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.


Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login