Tertarik Menjadi Data Engineer? Ini Deretan Skillnya
Data Engineer adalah salah satu profesi yang masih terus dibutuhkan keberadaannya. Secara umum, tugas dari Data Engineer adalah untuk membangun, memelihara, serta mengoptimalkan infrastruktur data yang nantinya akan digunakan untuk menyimpan, memproses, serta mengakses data. Singkatnya, Data Engineer akan bertugas untuk mempersiapkan data mentah hingga bisa digunakan untuk analisis data oleh Data Analyst dan Data Scientist.
Perkembangan teknologi digital membuat jumlah data yang ada sangatlah banyak dan beragam jenisnya. Menariknya, tidak semua data yang dikumpulkan sudah benar-benar siap untuk dianalisis. Tentu hal ini membuat Data Scientist dan Data Analyst sangat membutuhkan Data Engineer. Dalam menyelesaikan pekerjaannya, Data Engineer tentu akan membutuhkan skill tertentu sehingga pekerjaannya dapat selesai dengan cepat dan tepat. Dalam artikel ini kita akan membahas beberapa skill yang harus dimiliki oleh Data Engineer. Yuk, simak apa sih skill tersebut!
1.Database Tools
Pekerjaan seorang Data Engineer meliputi proses menyimpan, mengatur, serta mengelola data dengan volume yang besar atau dikenal dengan istilah big data. Sehingga salah satu kompetensi yang harus dimiliki oleh Data Engineer adalah pemahaman mendalam dengan desain dan arsitektur database. Umumnya, Data Engineer akan bekerja dengan menggunakan dua jenis database, yaitu database yang berbasis SQL dan NoSQL.
Database yang berbasis SQL dapat digunakan untuk menyimpan data yang terstruktur, misalnya seperti MySQL. Sementara database yang berbasis NoSQL dapat digunakan untuk menyimpan data terstruktur, semi terstruktur, bahkan data yang tidak terstruktur dalam jumlah besar sesuai dengan kebutuhan. Contoh dari database yang berbasis NoSQL ini adalah Cassandra, MongoDB.
Baca juga : Apa Saja Ya Job Description Data Engineer?
2. Data warehousing & ETL Tools
Data Engineer akan bergelut dengan data mentah yang berasal dari berbagai sumber data. Biasanya, data mentah ini memang belum siap untuk digunakan sebagai sumber data untuk menemukan insight. Biasanya Data Engineer akan melakukan ETL dan kemudian menyimpan datanya pada data warehouse. ETL merupakan singkatan dari Extract, Transform, Load merupakan proses mengumpulkan data dari berbagai sumber (ini adalah proses extract), kemudian mengubahnya agar siap untuk dianalisis (dikenal dengan proses transform). Setelahnya, hasilnya akan dimuat di data warehouse (proses load). Beberapa tools ETL yang cukup populer digunakan adalah Talend, Informatica PowerCenter, AWS Glue, Stitch, dan lainnya.
3. Real Time Processing Framework
Dalam pekerjaan seorang Data Engineer, mereka akan kerap kali berapa pada kondisi harus mengambil data secara real time. Memproses data yang dihasilkan secara real-time sangat penting untuk menghasilkan insight yang harus ditindaklanjuti dengan cepat. Apache Spark paling populer digunakan sebagai real-time processing framework yang digunakan untuk melakukan pemrosesan data. Beberapa framework lain juga sering digunakan seperti Hadoop, Apache Storm, Flink, dan lainnya.
4.Cloud Computing Tools
Cloud computing sudah menjadi trend beberapa waktu terakhir ini, mengingat data yang ada sangat banyak jumlahnya dan akan sangat sulit jika disimpan pada perangkat komputer. Menyiapkan cloud untuk menyimpan dan memastikan ketersediaan data adalah salah satu tugas utama tim big data, termasuk Data Engineer. Perusahaan bekerja secara hybrid, yaitu publik atau in-house cloud infrastructure berdasarkan persyaratan penyimpanan data. Beberapa platform cloud populer seperti AWS, Azure, GCP, OpenStack, Openshift, dan banyak lagi akan menjadi skill yang harus dimiliki oleh Data Engineer.
Baca juga : Day to Day Data Engineer di Tech Companies
Pekerjaan Data Engineer memang cukup berbeda dengan Data Analyst dan Data Scientist. Jika pada Data Analyst dan Data Scientist akan mengolah data yang sudah siap, maka Data Engineer lah orang yang bertugas untuk mempersiapkan data yang akan diolah oleh Data Analyst dan Data Scientist. Adanya tools dan bahasa pemrograman tentu bertujuan untuk mempermudah pekerjaan Data Engineer, mengingat seorang Data Engineer akan akrab dengan data yang berukuran besar.
Data Engineer bisa kamu jadikan sebagai salah satu tujuan karir mu mengingat kebutuhan akan profesi ini disebutkan akan terus mengalami kenaikan. Untuk bisa menjadi Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab. Jika masih belum yakin untuk bergabung menjadi member premium, kamu juga bisa memanfaatkan free modul yang ada, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan modul “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, tunggu apa lagi, buruan daftar dan kejar impianmu untuk menjadi Data Engineer!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri