Tools & Teknologi Penting dalam Roadmap Data Engineer

Pernah nggak sih kamu berpikir, gimana data yang tersebar luas dengan jumlah yang besar dari post Instagram, transaksi e-commerce, hingga playlist Spotify bisa diatur dan diolah dalam waktu yang cepat? Di balik semua itu ada pahlawan data yang mungkin jarang kita dengar, yaitu Data Engineer.

Buat kamu yang hobi teknologi, suka mengotak-atik data, atau tertarik sama tren dunia digital, Data Engineer bisa jadi karier yang seru dan menantang, lho! Kamu akan bertanggung jawab untuk "mengalirkan" data dari satu tempat ke tempat lain, mengatur jalur, memastikan semuanya lancar seperti jalan tol tanpa macet. Jadi, kalau kamu pernah dengar istilah "pipeline data," ya itulah kerjaan mereka, membuat data yang awalnya berantakan jadi rapi dan siap digunakan.

Bagi para pemula, profesional, atau bahkan siapa pun yang sedang mencari prospek karier yang lebih cerah sesuai dengan perkembangan zaman, peran Data Engineer ini makin dicari. Karena, di dunia yang dikuasai data ini, perusahaan butuh orang-orang yang bisa mengolah dan mengelola data besar dengan teknologi terbaru. Yuk, kita bahas lebih lanjut mengenai tools dan teknologi apa saja yang wajib kamu kuasai untuk meniti karier di bidang ini!

1. Mengapa Tools dan Teknologi Penting untuk Calon Data Engineer?

Di era digital yang semakin maju ini, teknologi berkembang dengan cepat, dan profesi Data Engineer tidak luput dari tren ini. Bagi seorang Data Engineer, tools dan teknologi bukan hanya alat bantu, tapi juga fondasi penting yang menentukan seberapa efektif mereka bisa mengolah data.

Data Engineer bekerja dengan data dalam jumlah besar (big data), dan untuk menangani data sebesar itu, mereka membutuhkan perangkat yang canggih, scalable, dan dapat diandalkan. Itulah sebabnya, menguasai teknologi terkini menjadi kebutuhan yang tidak bisa ditawar lagi. Dengan alat yang tepat, Data Engineer bisa mengotomatisasi pekerjaan berulang, memproses data lebih cepat, serta mengelola infrastruktur data dengan lebih efisien.

Bayangkan saja, tanpa tools yang tepat, seorang Data Engineer akan kesulitan menangani miliaran baris data yang datang dari berbagai sumber setiap harinya. Tools yang tepat memungkinkan Data Engineer untuk menyederhanakan proses yang kompleks, seperti mentransformasi data mentah menjadi data yang siap diolah oleh tim lain.

Singkatnya, tools dan teknologi tidak hanya memudahkan pekerjaan mereka, tapi juga membantu organisasi membuat keputusan bisnis yang lebih baik berdasarkan data yang dihasilkan.

Selain itu, perusahaan teknologi besar seperti Google, Amazon, dan Netflix memanfaatkan teknologi mutakhir untuk menganalisis data secara real-time, sehingga keputusan yang diambil selalu tepat waktu. Sebagai Data Engineer, kita harus mengikuti perkembangan ini agar tidak ketinggalan.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

2. Kategori Tools Penting bagi Data Engineer

Sebagai seorang Data Engineer, menguasai berbagai kategori tools sangat penting untuk menghadapi tantangan dalam pengelolaan dan pengolahan data. Berikut adalah beberapa kategori tools yang wajib dikuasai:

• Data Storage and Management Tools

  Setiap perusahaan yang bekerja dengan data besar (big data) memerlukan solusi penyimpanan yang dapat diandalkan. Tools seperti Hadoop dan Amazon S3 sering digunakan untuk mengelola penyimpanan data dalam skala besar. Hadoop, misalnya, memungkinkan penyimpanan data dalam kluster yang tersebar, sementara Amazon S3 adalah layanan cloud yang memungkinkan akses cepat dan aman untuk menyimpan data dalam jumlah besar.

  Misalnya, ketika ada seorang Data Engineer yang bekerja di startup e-commerce. Mereka perlu menyimpan data transaksi dari jutaan pengguna setiap hari. Dengan menggunakan AWS S3, semua data tersebut dapat diarsipkan dengan aman dan diakses kapan saja oleh tim lain untuk dianalisis.

• Data Processing Tools

  Untuk mengolah data dalam jumlah besar, Data Engineer membutuhkan tools pemrosesan data yang powerful. Apache Spark dan Apache Flink adalah dua tools yang sering digunakan. Spark terkenal karena kecepatannya dalam memproses data secara terdistribusi, sementara Flink menawarkan kemampuan untuk memproses data real-time.

  Contohnya adalah saat seorang Data Engineer di perusahaan streaming video mungkin menggunakan Apache Spark untuk menganalisis pola penonton dalam jutaan sesi streaming, membantu perusahaan merekomendasikan konten yang lebih relevan kepada pengguna.

• Data Integration and ETL Tools

  ETL (Extract, Transform, Load) adalah proses inti yang digunakan oleh Data Engineer untuk mengekstrak data dari berbagai sumber, membersihkannya, dan memuatnya ke dalam sistem penyimpanan. Apache Nifi dan Talend adalah beberapa ETL tools yang populer.

  Tools ini membantu dalam mengintegrasikan data dari berbagai format dan sumber, mulai dari database tradisional hingga data cloud.

• Orchestration Tools

  Untuk memastikan semua proses data berjalan dengan baik, Data Engineer menggunakan tools orkestrasi seperti Apache Airflow dan Luigi. Tools ini membantu mengatur dan menjadwalkan alur kerja (workflows), sehingga semua proses data dapat berjalan otomatis sesuai dengan urutan yang benar.

  Contohnya, sebuah perusahaan fintech, seorang Data Engineer mungkin menggunakan Airflow untuk mengatur alur kerja mulai dari pengambilan data transaksi, membersihkan data, hingga mengirimnya ke tim analisis keuangan setiap harinya.

3. Teknologi Populer yang Wajib Dikuasai

Tidak hanya tools, sebagai seorang Data Engineer juga harus menguasai berbagai teknologi yang dapat menunjang dan memeprmudah pekerjaannya. Berikut adalah beberapa kategori teknologi yang wajib dikuasai:

• Cloud Platforms

  Cloud Computing telah menjadi bagian tak terpisahkan dari pekerjaan Data Engineer. Platform seperti AWS (Amazon Web Services), Google Cloud, dan Azure memungkinkan perusahaan untuk menyimpan, memproses, dan mengelola data dalam skala besar tanpa perlu berinvestasi pada infrastruktur fisik.

  Misalkan kamu bekerja sebagai Data Engineer di perusahaan yang tiba-tiba viral dan mengalami lonjakan traffic. Dengan menggunakan AWS, kamu dapat dengan mudah meningkatkan kapasitas penyimpanan dan pemrosesan tanpa harus membeli server tambahan.

• Big Data Technologies

  Dengan data yang terus tumbuh secara eksponensial, Big Data Technologies seperti Hadoop dan Apache Spark menjadi fondasi penting. Hadoop digunakan untuk penyimpanan data besar secara terdistribusi, sementara Spark adalah tools yang memungkinkan pemrosesan data dengan sangat cepat, bahkan ketika data berada di kluster yang tersebar.

• Database Tools

  Database relasional seperti MySQL dan PostgreSQL, serta database non-relasional seperti MongoDB, adalah tools penting lainnya yang harus dikuasai oleh Data Engineer. MySQL dan PostgreSQL sangat berguna dalam pengelolaan data terstruktur, sementara MongoDB unggul dalam mengelola data tidak terstruktur, seperti data JSON.

  Contohnya, seorang Data Engineer di perusahaan social media mungkin menggunakan MongoDB untuk menyimpan data postingan pengguna yang bervariasi dalam format dan struktur, sementara PostgreSQL digunakan untuk menyimpan data transaksi pembayaran.

• Version Control

  Tools seperti Git dan GitHub adalah hal yang tidak boleh dilewatkan. Sebagai Data Engineer, kamu akan bekerja dalam tim yang besar, dan version control membantu melacak perubahan yang kamu buat pada proyek data, serta memfasilitasi kolaborasi.

Sumber: kinzakhokhar.medium.com

4. Keterampilan Teknis Lain yang Perlu Dikuasai

Selain tools dan teknologi, ada beberapa keterampilan teknis yang wajib dimiliki oleh seorang Data Engineer:

• SQL

  Menguasai SQL (Structured Query Language) adalah keharusan bagi setiap Data Engineer. SQL adalah bahasa standar untuk query data dalam database relasional. Dengan SQL, kamu dapat melakukan operasi seperti filter, join, dan aggregasi data dengan cepat.

• Python/Scala

  Bahasa pemrograman seperti Python dan Scala sering digunakan oleh Data Engineer, terutama dalam pemrosesan data. Python sangat populer karena kemudahannya dan banyaknya pustaka yang mendukung data engineering, seperti Pandas, Numpy, dan PySpark. Scala, di sisi lain, digunakan bersama Spark untuk pemrosesan data besar.

  Contonya ketika ada seorang Data Engineer yang bekerja di perusahaan retail mungkin menggunakan Python untuk menulis skrip otomatisasi yang memproses data penjualan harian dan memberikan laporan langsung kepada manajemen.

• Data Pipelines

  Data pipelines adalah rangkaian proses yang otomatis untuk mentransfer dan memproses data dari satu sistem ke sistem lain. Membuat dan mengelola pipeline data adalah tugas inti Data Engineer, dan tools seperti Apache Kafka atau Apache Beam sering digunakan untuk ini.

  
  

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

Profesi Data Engineer terus berkembang, dan ada beberapa tren teknologi yang sedang naik daun, seperti Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Data Engineer akan semakin berperan penting dalam menyiapkan infrastruktur untuk analisis AI dan ML yang lebih canggih, seperti real-time analytics dan otomatisasi.

Selain itu, dengan berkembangnya Real-Time Data Processing, perusahaan akan semakin mengandalkan Data Engineer untuk memproses data saat itu juga, sehingga bisa digunakan untuk keputusan yang lebih cepat.

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karir sebagai Data Engineer handal di era digital ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari