Tools Data Engineer untuk Batch dan Real-Time Data
Salah satu tugas yang dikerjakan oleh data engineer adalah mengumpulkan dan mengolah data. Namun data yang mereka miliki tentunya sangat besar dan dikumpulkan dalam big data. Untuk mengefisiensikan kinerja mereka dibutuhkan suatu pendekatan yang membuat pekerjaan menjadi lebih mudah dan terorganisir.
Dalam konteks data engineer, ketika ingin melakukan pengolahan data terdapat dua pendekatan yaitu “batch” dan “real-time”. Batch data processing mengacu pada pengolahan data dalam kelompok atau batch.
Data dikumpulkan selama periode waktu tertentu, dan kemudian diolah sekaligus dalam satu batch. Sedangkan real-time merupakan pengolahan data secara instan saat data masuk
Pengolahan data melalui pendekatan batch dan real-time ini tentunya membutuhkan tools yang mumpuni agar semua data dapat terekstraksi dengan baik. Bagi kamu pemula yang ingin berkarir sebagai data engineer, ada baiknya kamu perlu simak terlebih dahulu penjelasan terkait batch dan real-time berikut ini ya sahabat DQLab!
1. Apa itu Batch Data Processing
Batch data processing adalah pendekatan di mana data diolah dalam "batch" atau sekelompok data sekaligus. Data dikumpulkan selama periode waktu tertentu, kemudian diolah dalam satu proses besar.
Proses batch data processing biasanya melibatkan tiga tahap utama: pengumpulan data, pemrosesan data, dan penyimpanan data hasil proses.
Sumber Gambar: Vlad Mihalcea
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Apa itu Real-Time Data Processing
Real-time data processing, juga dikenal sebagai "stream processing" atau "event-driven processing," adalah pendekatan di mana data diolah segera setelah data tersebut dibuat atau diterima. Data diproses secepat mungkin, dengan penekanan pada pengolahan data dalam waktu nyata atau mendekati waktu nyata.
Real-time data processing berguna untuk tugas-tugas yang memerlukan respon cepat terhadap perubahan data yang terjadi dalam waktu nyata, seperti analisis data streaming, deteksi penipuan kartu kredit, dan pemantauan jaringan.
3. Perbedaan Utama Batch dan Real-Time Data
Perbedaan utama antara batch dan real-time data processing adalah waktu pemrosesan. Batch processing mengumpulkan data selama periode waktu tertentu dan memprosesnya dalam satu batch besar, sementara real-time processing memproses data sesegera mungkin saat data tersebut tersedia.
Pilihan antara batch dan real-time data processing tergantung pada kebutuhan bisnis dan tugas data yang harus dilakukan. Beberapa sistem data engineering menggunakan kedua pendekatan ini, tergantung pada jenis data yang mereka kelola dan tujuan pengolahan datanya.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
4. Tools untuk Batch Data dan Real Time
Ada berbagai tools dan teknologi yang digunakan dalam batch data processing untuk mengumpulkan, memproses, dan menyimpan data. Beberapa di antaranya adalah:
Apache Hadoop:
Hadoop adalah platform yang populer untuk batch processing yang memungkinkan distribusi dan pemrosesan data besar secara paralel. Framework Hadoop terdiri dari HDFS (Hadoop Distributed File System) untuk penyimpanan data dan MapReduce untuk pemrosesan data.
Sumber Gambar: Intellipaat
Apache Spark:
Spark adalah framework pemrosesan data yang sangat cepat dan fleksibel yang mendukung batch processing, streaming, dan pemrosesan interaktif. Spark menyediakan API untuk bahasa pemrograman seperti Scala, Python, dan Java.
Apache Flink:
Flink adalah platform pemrosesan data stream dan batch yang kuat. Hal ini memungkinkan pemrosesan data dalam waktu nyata dan batch dengan tingkat kecepatan dan ketahanan yang tinggi.
Peran seorang data science engineer sangat penting dalam mengubah data menjadi aset yang berharga bagi perusahaan, dan mereka berkontribusi pada berbagai aspek bisnis, mulai dari pengoptimalan operasional hingga pengembangan produk dan layanan baru.
DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data.
Metode HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id!
Penulis: Reyvan Maulid