Tools Data Engineer Sebagai Pondasi Ekosistem Data
Profesi Data Engineer merupakan salah satu profesi yang paling penting dalam ekosistem data. Data Engineer bertanggung jawab penuh atas proses pembangunan, pemeliharaan, serta pengelolaan infrastruktur data. Hal ini diharapkan bisa membantu profesi seperti Data Analyst dan Data Scientist untuk melakukan analisis data yang lebih efisien dan efektif karena mereka tidak perlu mengolah data mentah yang biasanya masih kotor dan belum siap digunakan.
Dalam menjalan tugas-tugas tersebut, Data Engineer akan mengandalkan serangkaian tools yang dirancang khusus untuk memfasilitasi pengolahan data dalam skala besar. Penggunaan tools bertujuan untuk mempermudah Data Engineer, sehingga mereka bisa menyelesaikan tugas-tugasnya dengan lebih efektif. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa kategori utama dari tools Data Engineer yang penting untuk dipahami, terutama untuk kamu yang tertarik menjadi Data Engineer. Yuk, simak pembahasannya!
1. Framework untuk Pengolahan Big Data
Kategori yang pertama adalah tools untuk melakukan pengolahan terhadap data yang bervolume besar atau big data. Di kategori ini ada 2 pilihan yang umum digunakan, yaitu Apache Hadoop dan Apache Spark.
Apache Hadoop sebagai salah satu framework paling terkenal untuk pengolahan big data telah menyediakan sistem file terdistribusi yang dikenal dengan Hadoop Distributed File System (HDFS) untuk penyimpanan data serta framework programming MapReduce untuk pemrosesan data paralel.
Sementara Apache Spark merupakan platform pengolahan big data yang lebih fokus pada kinerja yang cepat dan fleksibilitas. Spark dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai jenis tugas, termasuk analisis data, Machine Learning, dan pemrosesan aliran data (streaming).
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Basis Data Terdistribusi dan Penyimpanan Data
Kategori tools yang digunakan oleh Data Engineer selanjutnya adalah database terdistribusi dan penyimpanan data. Beberapa tools yang cukup umum digunakan pada kategori ini adalah Apache Cassandra dan Apache Kafka. Apache Cassandra merupakan database NoSQL terdistribusi yang skalabel secara linier.
Hal ini membuat Apache Cassandra sangat cocok untuk digunakan menyimpan data yang berukuran besar dan tersebar di sejumlah server tanpa titik kegagalan tunggal.
Apache Kafka sendiri merupakan platform aliran data (streaming) yang dapat digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, serta memproses aliran data secara real-time dari berbagai sumber. Hal ini sering dimanfaatkan untuk membangun arsitektur data yang berorientasi peristiwa real time.
3. Alat Pengaturan dan Orkestrasi
Tools Data Engineer selanjutnya ada di kategori Pengaturan dan Orkestrasi. Adapun platform yang digunakan secara umum pada kategori ini adalah Apache Airflow dan Kubernetes. Apache Airflow dapat digunakan sebagai platform yang bisa mengatur task berbasis workflow. Airflow memungkinkan Data Engineer untuk membuat, menjadwalkan, serta memantau aliran kerja (workflows) yang kompleks secara otomatis.
Sementara Kubernetes adalah platform yang bersifat open-source untuk otomatisasi dan orkestrasi aplikasi yang dikerjakan di lingkungan kontainer. Platform ini cukup sering digunakan dalam pengelolaan infrastruktur data yang skala dan kompleksitasnya tinggi.
4. Pemantauan dan Manajemen Infrastruktur
Kategori selanjutnya adalah tools yang digunakan oleh Data Engineer untuk melakukan pemantauan dan manajemen infrastruktur. Prometheus merupakan platform yang digunakan sebagai sistem pemantauan yang fleksibel dan tangguh, Prometheus bisa dimanfaatkan untuk mengumpulkan dan menyimpan metrik dari berbagai sistem, serta untuk memvisualisasikan dan memahami kinerja infrastruktur data.
Sementara Grafana merupakan platform visualisasi data yang dapat terhubung dengan berbagai sumber data (termasuk Prometheus) dan menyediakan tools untuk membuat custom dashboard untuk memantau kinerja dan kesehatan sistem secara real-time.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Dengan mengintegrasikan dan mengelola tools ini dengan baik, Data Engineer dapat memainkan peran penting dalam menjaga integritas, ketersediaan, dan keandalan data, serta mereka bisa memastikan bahwa informasi yang berharga dapat diakses dan dimanfaatkan secara optimal oleh pengguna akhir. Penguasaan tools dalam pekerjaan Data Engineer bisa membuat pekerjaan mereka menjadi lebih mudah. Kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri