Tools Data Engineer PostgreSQL vs BigQuery

Sebagai praktisi data, seorang data engineer bertugas untuk mengelola, memproses, dan mengolah data agar siap digunakan oleh tim data analyst di berbagai aplikasi bisnis. Dalam menjalankan tugas ini, data engineer tentu perlu memanfaatkan berbagai tools yang dirancang untuk membantu mengoptimalkan kerjanya.

Tools data engineer yang populer untuk hal ini adalah PostgreSQL dan BigQuery. Kedua tools ini memiliki kelebihan dan kekurangan yang bisa disesuaikan dengan kebutuhan spesifik kalian. Sesuai dengan pembahasan tersebut, pada artikel kali ini akan dijelaskan lebih lanjut perbandingan keduanya supaya kalian lebih mudah dalam memilih tools yang digunakan nantinya.

1. Apa itu PostgreSQL?

PostgreSQL adalah sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) open source yang pertama kali dikembangkan di Universitas California, Berkeley pada tahun 1986 sebagai proyek berbasis komunitas yang dikenal sebagai POSTGRES. Kemudian, proyek ini berevolusi menjadi PostgreSQL yang lebih dikenal saat ini. PostgreSQL mendukung sebagian besar fitur dari basis data relasional, termasuk tabel, relasi antartabel, query SQL yang kompleks, integritas data, dan transaksi.

PostgreSQL memiliki banyak kegunaan yang relevan bagi seorang Data Engineer, terutama dalam pengelolaan dan pemrosesan data. Berikut beberapa kegunaan tersebut.

• Pemrosesan dan Pemuatan Data (ETL): Sebagai seorang Data Engineer, kalian akan sering terlibat dalam proses ETL (Extract, Transform, Load) untuk memindahkan data dari sumber yang berbeda, melakukan transformasi pada data, dan memuatnya ke dalam tujuan. PostgreSQL dapat digunakan sebagai basis data penyimpanan sementara selama proses ETL atau sebagai tempat penyimpanan data yang diolah.

• Pengelolaan Data Warehouse: PostgreSQL dapat digunakan sebagai basis data untuk mengelola data warehouse. Kalian dapat merancang skema bintang atau salju untuk menyimpan data terstruktur yang diperlukan untuk analitika bisnis.

• Optimasi dan Pemeliharaan Kinerja: Sebagai seorang Data Engineer, kalian juga perlu memastikan kinerja database yang optimal saat melakukan kueri dan pemrosesan data. PostgreSQL menyediakan tools untuk memantau dan mengoptimalkan kinerja kueri, termasuk indeks, penyetelan parameter, dan penggunaan alat analisis kinerja.

• Penggabungan Data: Dalam beberapa kasus, kalian mungkin perlu menggabungkan data dari beberapa sumber atau tabel. PostgreSQL menyediakan dukungan untuk menggabungkan dan menggabungkan data menggunakan query SQL yang kompleks.

  
  

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Apa itu BigQuery?

BigQuery adalah layanan analitik data yang disediakan oleh Google Cloud Platform (GCP). Ini merupakan sistem manajemen basis data yang berfokus pada pemrosesan data skala besar dan analitik cepat. BigQuery memungkinkan kalian untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan kecepatan tinggi tanpa perlu mengelola infrastruktur sendiri. Layanan ini menggunakan konsep komputasi terdistribusi dan skalabilitas otomatis untuk mengatasi tugas analitik yang kompleks.

Bagi seorang Data Engineer, BigQuery memiliki beberapa kegunaan yang signifikan dalam pengelolaan dan pemrosesan data di lingkungan cloud. Berikut kegunannya.

• Pemrosesan dan Pemuatan Data (ETL): BigQuery dapat digunakan sebagai tujuan pemuatan data dari berbagai sumber. Kalian dapat melakukan ETL dengan memuat data mentah ke BigQuery dan kemudian melakukan transformasi di dalamnya menggunakan kueri SQL.

• Penyimpanan Data Skala Besar: BigQuery dapat digunakan sebagai penyimpanan data skala besar untuk berbagai jenis data, termasuk data mentah, data terstruktur, dan data streaming.

• Pemodelan Data: Kalian dapat merancang skema data yang sesuai di BigQuery, termasuk pembagian data dalam partisi waktu atau ruang, untuk mendukung kebutuhan analisis dan pemodelan.

• Pemrosesan Data Real-time: BigQuery memiliki dukungan untuk streaming data real-time. Sebagai Data Engineer, kalian dapat mengonfigurasi aliran data masuk ke BigQuery untuk analisis data real-time.

• Integrasi dengan Alat lain di GCP: BigQuery terintegrasi dengan alat dan layanan lain di Google Cloud, seperti Dataflow untuk pemrosesan data, Data Studio untuk visualisasi, dan lainnya.

  
  

3. Mana yang Lebih Baik?

Memilih antara PostgreSQL dan BigQuery sebagai tools Data Engineer tergantung pada berbagai faktor, termasuk kebutuhan proyek, skala data, kompleksitas analisis, dan lingkungan kerja yang ada. Mari kita bahas perbandingan antara keduanya berdasarkan beberapa aspek utama.

• Skala Data

Meskipun PostgreSQL dapat mengelola data dalam skala yang cukup besar, mungkin tidak sebanding dengan BigQuery dalam hal kinerja dan skala data yang sangat besar. BigQuery dirancang khusus untuk skala data besar dan analisis cepat. Sehingga dapat mengatasi data dalam ukuran petabyte dengan efisien.

• Kinerja

Kinerja PostgreSQL tergantung pada konfigurasi server, indeks yang efisien, dan optimisasi query yang tepat. Tools ini dapat memberikan kinerja yang sangat baik untuk banyak kasus. BigQuery memiliki kinerja yang sangat cepat terutama dalam analisis data skala besar karena pemrosesan paralel terdistribusi yang diotomatisasi.

• Penyimpanan data

PostgreSQL cocok untuk menyimpan data terstruktur dan relasional dalam ukuran yang lebih terkendali. Sedangkan BigQuery dirancang untuk menyimpan data skala besar, termasuk data semi-terstruktur dan data streaming.

• Biaya

PostgreSQL memiliki biaya operasional server dan pengelolaan yang lebih tinggi, terutama jika kalian harus mengelola server sendiri. Sedangkan dalam BigQuery diterapkan biaya berbasis pemakaian, yang bisa lebih murah untuk proyek dengan beban kerja yang fluktuatif.

• Kemudahan Pengelolaan

PostgreSQL mengharuskan pengelolaan server, penyetelan parameter, pemeliharaan, dan skalabilitas manual. Sedangkan BigQuery dikelola oleh Google Cloud, menghilangkan kebutuhan pengelolaan infrastruktur secara manual.

Bisa disimpulkan berarti pilihan antara PostgreSQL dan BigQuery tergantung pada kebutuhan spesifik kalian. Jika SahabatDQ bekerja dengan skala data besar, analisis cepat, dan ingin menghindari kompleksitas pengelolaan infrastruktur, BigQuery bisa menjadi pilihan yang lebih baik. Namun, jika kalian memiliki kebutuhan yang lebih berfokus pada pemodelan data terstruktur, transaksi, dan mengelola server dengan sendiri, PostgreSQL bisa lebih cocok.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Tools Data Engineer Lainnya

Sumber gambar: https://www.fromdev.com/

Terdapat banyak tools lain yang digunakan oleh Data Engineer dalam mengelola dan memproses data. Berikut tools lainnya yang bisa kalian pertimbangkan.

• Apache Spark: Framework pemrosesan data terdistribusi yang mendukung analisis data besar dan pemrosesan stream. Tools ini dapat digunakan untuk ETL, analisis data, pembuatan laporan, dan pemodelan mesin.

• Apache Kafka: Platform streaming data yang digunakan untuk mengambil, mengirim, dan memproses data secara real-time. Berguna untuk membangun arsitektur data streaming.

• Apache Airflow: Platform manajemen alur kerja yang digunakan untuk menjadwalkan, mengelola, dan memantau alur kerja ETL dan analitik.

• AWS Glue: Layanan manajemen ETL dan katalog data dari Amazon Web Services yang dapat digunakan untuk persiapan data dan transformasi.

• Microsoft Azure Data Factory: Layanan manajemen data yang digunakan untuk membuat, menjadwalkan, dan mengelola alur kerja ETL.

Nah, dapat disimpulkan ternyata setiap tools memiliki kelebihan dan kekurangannya. Tapi yang pasti, untuk bisa menggunakan tools tersebut SahabatDQ harus memiliki pemahaman dulu dalam penulisan query SQL. 

Bingung memilih platform terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 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 siapkan diri menjadi data engineer andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya