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

Tools Data Engineer dari Klasifikasi Jenis Database

Belajar Data Science di Rumah 07-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-04-2023-08-07-212755_x_Thumbnail800.jpg

Data engineer dituntut untuk mahir dan menguasai berbagai macam tools data engineer. Meskipun tidak semuanya, namun tools yang disediakan tentunya disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing. Hal ini sejalan pula dengan tugas dan tanggung jawab yang diemban oleh data engineer seperti melakukan penyimpanan dan pemrosesan data berskala besar, merancang arsitektur data sesuai dengan jadwal dan volumenya, ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data dari berbagai sumber ke penyimpanan data. Sebagai seorang data engineer, Anda akan berurusan dengan berbagai alat dan teknologi untuk merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur data serta mengolah dan menganalisis data. 


Ada beberapa tools yang bisa kamu coba untuk menjadi seorang data engineer. Pada umumnya tools yang dipakai memiliki klasifikasi dan jenis yang berbeda-beda. Dalam postingan ini, kita akan lebih membahas tentang tools data engineer berdasarkan klasifikasi jenis database. Pemahaman tentang berbagai jenis database juga memungkinkan seorang data engineer untuk lebih baik mengintegrasikan database dengan alat dan lingkungan lain yang digunakan dalam lingkungan data, seperti alat analisis, alat pemrosesan data, dan platform cloud. Secara rinci, berikut adalah sederetan tools Data Engineer berdasarkan klasifikasi database. Simak yuk sahabat DQLab!


1. Database NoSQL = MongoDB

MongoDB adalah salah satu jenis database NoSQL yang paling populer dan banyak digunakan. Dalam database NoSQL, MongoDB termasuk dalam kategori basis data berorientasi dokumen (document-oriented database). Basis data ini dirancang untuk menyimpan dan mengelola data dalam bentuk dokumen JSON-like (BSON - Binary JSON) yang fleksibel.

Data Engineer

Sumber Gambar: JetBrains


MongoDB adalah basis data schemaless, yang berarti Anda dapat menambahkan atau mengubah struktur dokumen tanpa batasan dari skema yang telah ditentukan sebelumnya. Hal ini memungkinkan MongoDB untuk mengatasi perubahan skema yang sering terjadi dalam pengembangan aplikasi modern. 


MongoDB banyak digunakan dalam aplikasi web modern, analisis data, dan pengembangan prototipe. Hal ini sangat cocok untuk pengembangan aplikasi yang memerlukan fleksibilitas dalam mengelola data dan mengatasi pertumbuhan data yang cepat. Dengan desain yang fleksibel dan kemampuan skalabilitas yang baik, MongoDB menjadi salah satu pilihan utama sebagai database NoSQL untuk berbagai kebutuhan aplikasi.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Database RDBMS = MySQL

MySQL adalah salah satu sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) yang populer. RDBMS adalah sistem yang mengatur dan mengelola basis data berstruktur berdasarkan model data relasional. Dalam model ini, data disimpan dalam tabel yang terdiri dari baris dan kolom. Setiap tabel memiliki kunci utama (primary key) yang membedakan setiap baris secara unik. MySQL mendukung transaksi, yang memungkinkan Anda untuk melakukan serangkaian operasi sebagai satu unit logis. Anda dapat menggunakan pernyataan COMMIT untuk menyimpan perubahan yang dilakukan atau menggunakan pernyataan ROLLBACK untuk membatalkan perubahan dalam transaksi tertentu jika ada masalah.


3. Database OLAP = Apache Druid

Apache Druid adalah contoh database OLAP (Online Analytical Processing) yang sangat populer dan kuat. Druid dikembangkan untuk mendukung analisis data real-time dengan performa tinggi dan skalabilitas horizontal yang baik. Ini adalah salah satu solusi yang ideal untuk aplikasi analitis yang memerlukan eksekusi kueri yang cepat dan kompleks atas data streaming dan data historis. 


Apache Druid digunakan dalam berbagai aplikasi dan kasus penggunaan, termasuk analisis data real-time, visualisasi data interaktif, analisis log, analisis kinerja aplikasi, dan berbagai aplikasi yang memerlukan analisis data dengan performa tinggi. Dengan kinerja yang cepat dan fitur-fitur yang kuat, Apache Druid menjadi salah satu pilihan utama sebagai database OLAP dalam lingkungan analitis modern.


4. Data Warehouse = Google BigQuery

Google BigQuery adalah salah satu platform data warehouse yang kuat dan terkelola secara penuh yang disediakan oleh Google Cloud. Sebagai data warehouse, BigQuery dirancang untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dalam skala besar dengan performa tinggi dan skalabilitas yang baik. Ini adalah salah satu solusi yang populer untuk organisasi yang memerlukan platform data yang kuat dan efisien untuk analisis bisnis dan kebutuhan analitik.

Data Engineer

Sumber Gambar: CXL


Google BigQuery sangat cocok untuk berbagai kasus penggunaan seperti analisis data bisnis, data warehousing, pemrosesan log, analisis aplikasi, dan banyak lagi. Dengan fleksibilitas, skalabilitas, dan performa tinggi yang ditawarkannya, Google BigQuery menjadi pilihan populer untuk organisasi yang mencari platform data warehouse yang handal dan efisien.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


5. Google BigTable

Google Bigtable adalah sistem penyimpanan terdistribusi yang dirancang untuk mengelola data terstruktur dengan skala besar. Ini adalah basis data NoSQL yang digunakan oleh Google untuk mendukung aplikasi-aplikasi mereka yang membutuhkan skalabilitas tinggi dan kinerja tinggi. Bigtable menyimpan data dalam bentuk tabular, dengan skema yang fleksibel dan mendukung data berstruktur yang sangat besar dan cepat. Data dalam Bigtable diatur dalam keluarga kolom yang berisi nilai-nilai untuk kolom-kolom yang berbeda. Dengan demikian, Bigtable menggunakan struktur data yang berbeda dari database columnar.

Data Engineer

Sumber Gambar: Google Cloud


Tools data engineer merupakan salah satu hal yang memiliki peranan penting dalam proses analisis data Selain beberapa tools data engineer yang tertera di atas masih banyak tools data engineer yang dapat kamu pelajari di DQLab.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login