Tools Data Engineer di Era Big Data Terupdate

Dalam era digital saat ini, peran data engineer menjadi semakin krusial. Dengan pesatnya pertumbuhan data dan meningkatnya kebutuhan untuk analisis data yang mendalam, data engineer memainkan peran sentral dalam mendukung operasi bisnis modern. Data engineer bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur yang diperlukan untuk analisis data. Mereka bekerja di balik layar untuk memastikan bahwa data dapat diakses dengan mudah, bersih, dan siap digunakan oleh data scientist dan analis data. 

Dalam melaksanakan tanggung jawab mereka, data engineer menggunakan berbagai alat dan teknologi. Alat-alat ini mencakup perangkat lunak dan platform yang dirancang untuk mengelola big data, mengotomatiskan proses ETL (Extract, Transform, Load), serta mendukung analisis data secara real-time. Selain itu, data engineer juga perlu menguasai berbagai bahasa pemrograman dan teknik pemodelan data untuk membangun sistem yang handal dan scalable. 

Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa alat esensial yang sering digunakan oleh data engineer dalam pekerjaannya sehari-hari.

1. Data Ingestion Tools

Pengumpulan data adalah langkah pertama dalam pipeline data. Alat-alat ini membantu data engineer dalam mengambil data dari berbagai sumber, baik itu database, API, maupun data streaming. Beberapa alat populer dalam kategori ini adalah:

• Apache Nifi: Alat ini memungkinkan otomatisasi alur data dengan mudah melalui antarmuka visual.

• Apache Kafka: Digunakan untuk pengumpulan data secara real-time, sangat efektif untuk aplikasi yang membutuhkan data streaming.

• Flume: Alat ini banyak digunakan untuk mengumpulkan, menggabungkan, dan memindahkan data besar dari berbagai sumber ke HDFS.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

3. Data Storage Tools

Data yang telah dikumpulkan perlu disimpan dalam format yang dapat diakses dan dikelola dengan mudah. Beberapa alat penyimpanan data yang populer adalah:

• Hadoop Distributed File System (HDFS): Merupakan sistem file terdistribusi yang dapat menangani data besar dengan skalabilitas tinggi.

• Amazon S3: Layanan penyimpanan cloud yang menawarkan skalabilitas, ketersediaan data, dan performa tinggi.

• Google BigQuery: Alat data warehouse yang menawarkan analisis data dalam skala besar dengan performa tinggi dan kemudahan penggunaan.

3. Data Processing Tools

Setelah data disimpan, data tersebut perlu diproses agar dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Alat pemrosesan data membantu dalam membersihkan, mengubah, dan memanipulasi data. Beberapa alat yang umum digunakan adalah:

• Apache Spark: Framework pemrosesan data yang sangat cepat dan mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Java, Scala, dan Python.

• Apache Flink: Alat pemrosesan data real-time yang mendukung pemrosesan streaming dan batch.

• Databricks: Platform analitik terpadu yang dibangun di atas Apache Spark, menyediakan lingkungan kolaboratif untuk pemrosesan dan analisis data.

4. Database Management Tools

Manajemen database adalah bagian penting dari pekerjaan data engineer. Mereka harus memastikan bahwa database dapat menangani jumlah data yang besar dan mendukung query yang kompleks. Beberapa alat manajemen database yang sering digunakan adalah:

• MySQL: Sistem manajemen database relasional yang open-source, banyak digunakan karena kestabilan dan kemudahan penggunaannya.

• PostgreSQL: Database relasional open-source yang dikenal karena fitur-fitur canggihnya dan dukungan terhadap berbagai tipe data.

• MongoDB: Database NoSQL yang sangat baik untuk data tidak terstruktur dan aplikasi yang membutuhkan skalabilitas tinggi.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Dengan beragamnya alat yang tersedia, data engineer dapat memilih alat yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek dan infrastruktur yang ada. Penggunaan alat-alat yang tepat tidak hanya meningkatkan efisiensi kerja tetapi juga kualitas data yang dihasilkan. Dengan memahami dan menguasai berbagai alat ini, data engineer dapat membangun infrastruktur data yang kuat dan scalable, siap menghadapi tantangan big data di masa depan.

Yuk persiapkan diri kamu untuk switch karir jadi data engineer bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with Excel.

Penulis: Galuh Nurvinda K