Tingkatkan Daya Saing dengan Skill Data Engineer

Di era digital yang semakin berkembang pesat, peran data engineer menjadi semakin penting dalam memproses dan mengelola data untuk menghasilkan informasi bagi perusahaan. Sebagai seorang Data Engineer, kemampuan untuk memahami, memproses, dan menganalisis data perlu diperhatikan dalam menjaga daya saing di masa yang semakin kompetitif.

Terlebih dengan munculnya tren Big Data, kebutuhan akan data engineer yang handal semakin tinggi. Data Engineer bertanggung jawab untuk merancang dan membangun infrastruktur teknologi yang dibutuhkan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data dalam jumlah besar. Dengan demikian, profesi ini menjadi pilar utama dan membutuhkan skill-skill khusus. Apa saja skill tersebut? Bagaimana mempersiapkan diri agar menguasai skill tersebut? Yuk, simak pembahasannya!

1. Mengenal Profesi Data Engineer

Data Engineer adalah profesi yang semakin populer dan penting dalam industri teknologi pada masa kini. Seorang Data Engineer bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur teknologi yang digunakan untuk memproses dan menganalisis data. Mereka juga harus memastikan keamanan, keandalan, dan skalabilitas infrastruktur tersebut.

Untuk menjadi seorang Data Engineer, dibutuhkan keahlian database, pemrograman, dan pemrosesan data. Seorang Data Engineer juga harus mampu memahami kebutuhan bisnis perusahaan dan mampu merancang dan mengimplementasikan solusi yang dapat memproses data dengan efisien dan akurat. Dengan semakin banyaknya perusahaan yang berinvestasi dalam teknologi data dan analitik, maka kebutuhan Data Engineer juga semakin meningkat. Tidak heran jika profesi ini menjadi salah satu pilihan karir menjanjikan bagi para profesional di bidang teknologi.

Secara umum, tugas dan tanggung jawab seorang data engineer adalah:

• Merancang dan mengembangkan infrastruktur teknologi untuk memproses dan menganalisis data, seperti basis data, sistem penyimpanan data, dan sistem pemrosesan data.

• Menjaga keamanan, keandalan, dan skalabilitas infrastruktur teknologi tersebut.

• Membuat dan mengimplementasikan algoritma dan skrip pemrosesan data.

• Memastikan integrasi data yang baik antara sistem dan aplikasi yang berbeda.

• Menyusun dan mengelola pipeline data dan ETL (extract, transform, load) untuk memproses dan mengalirkan data dari sumber ke sistem pengolahan data.

• Memantau dan menganalisis kinerja sistem, mengidentifikasi dan mengatasi masalah yang terjadi.

• Membangun dan memelihara arsitektur data dan mengelola kualitas data untuk memastikan data yang digunakan dalam analisis adalah akurat dan dapat diandalkan.

• Berkolaborasi dengan tim analitik data, insinyur perangkat lunak, dan pemangku kepentingan bisnis lainnya untuk memahami kebutuhan data dan merancang solusi yang tepat.

  
  

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Mengapa Data Engineer Dibutuhkan di Era Digital?

Di era digital saat ini, data telah menjadi aset yang sangat berharga bagi perusahaan. Data digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang tepat, meningkatkan efisiensi operasional, mengidentifikasi peluang pasar baru, dan bahkan untuk menciptakan produk baru. Untuk memproses dan mengelola data secara efektif, diperlukan infrastruktur teknologi yang memadai dan dapat diandalkan. Inilah mengapa perusahaan membutuhkan Data Engineer yang ahli untuk merancang dan mengembangkan infrastruktur teknologi untuk memproses dan menganalisis data.

Data Engineer juga sangat penting untuk membantu perusahaan mengatasi tantangan data yang semakin kompleks dan besar. Dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan dan digunakan dalam bisnis, maka semakin kompleks pula tantangan yang dihadapi dalam memproses dan menganalisis data tersebut. Data Engineer dapat membantu perusahaan merancang dan mengimplementasikan solusi teknologi yang dapat memproses dan mengalirkan data dengan cepat, efisien, dan akurat. Mereka juga dapat membantu memastikan keamanan infrastruktur data, serta memelihara kualitas data agar data yang digunakan dalam analisis akurat dan dapat diandalkan. Dengan memiliki Data Engineer yang ahli, perusahaan dapat memanfaatkan data mereka secara optimal dan mengambil keputusan bisnis yang lebih cerdas dan efektif.

3. Macam-macam Skill yang Harus Dimiliki

Berikut adalah beberapa macam-macam skill yang harus dimiliki oleh seorang Data Engineer:

• Pemahaman tentang database: Seorang Data Engineer harus memahami cara mengelola dan mengoptimalkan database untuk memastikan pengolahan data yang efisien dan cepat.

• Pemrograman: Kemampuan pemrograman sangat penting bagi seorang Data Engineer, karena untuk membuat algoritma dan script pemrosesan data. Pemahaman yang baik tentang bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala, dapat membantu dalam membuat solusi yang efisien dan tepat.

• Pemahaman tentang arsitektur teknologi: Seorang Data Engineer harus memahami bagaimana teknologi bekerja dan dapat merancang solusi yang tepat untuk memproses dan menganalisis data. Mereka harus memahami bagaimana teknologi seperti cloud computing, big data, dan AI dapat digunakan dalam infrastruktur teknologi.

• Keahlian dalam ETL (extract, transform, load): ETL adalah proses dasar dalam pemrosesan data, dan seorang Data Engineer harus memahami konsep ini dengan baik untuk membuat pipeline data dan ETL yang efisien untuk mengalirkan dan memproses data dari sumber ke sistem pengolahan data.

• Kemampuan analitis dan masalah: Seorang Data Engineer harus mampu menganalisis data dengan baik dan dapat memecahkan masalah yang kompleks dalam pemrosesan data. Mereka harus dapat memahami kebutuhan bisnis perusahaan dan merancang solusi yang dapat memproses data dengan efisien dan akurat.

  
  

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Cara Mempersiapkan Skill Data Engineer

Untuk menjadi seorang Data Engineer yang ahli, terdapat beberapa langkah yang dapat diambil untuk mempersiapkan diri:

• Belajar dasar-dasar matematika dan statistik: Seorang Data Engineer harus memahami konsep matematika dan statistik untuk dapat memproses dan menganalisis data dengan baik. Belajar dasar-dasar matematika seperti aljabar linear, kalkulus, dan probabilitas dapat membantu dalam memahami algoritma pemrosesan data.

• Mengambil sertifikasi terkait: Terdapat banyak sertifikasi terkait Data Engineering seperti Certified Data Management Professional (CDMP) atau Certified Data Engineer (CDE). Sertifikasi ini dapat membantu dalam meningkatkan kredibilitas dan kemampuan dalam pemrosesan data.

• Berpartisipasi dalam komunitas Data Engineering: Berpartisipasi dalam komunitas Data Engineering seperti meetup, seminar, atau konferensi dapat membantu dalam mengembangkan jaringan dan mempelajari tren terbaru di bidang Data Engineering.

• Mengambil bootcamp: Bootcamp atau program pelatihan ini dapat memberikan pemahaman mendalam tentang konsep, teknologi, dan keterampilan yang dibutuhkan dalam profesi Data Engineering. Selain itu, bootcamp atau program pelatihan ini sering kali dilengkapi dengan proyek nyata yang dapat membantu peserta memperoleh pengalaman praktis dalam pemrosesan data.

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