Tools Umum untuk Profesi Data Engineer
Data Engineer adalah salah satu pekerjaan yang berkaitan dengan data dimana dia akan bertanggung jawab untuk mengelola dan memanipulasi data dalam sebuah organisasi. Data Engineer memiliki peranan yang cukup berbeda dengan posisi Data Analyst atau Data Scientist, karena salah satu tugas Data Engineer adalah menyiapkan data yang dibutuhkan untuk dilakukan analisis oleh kedua role tersebut.
Pada dasarnya, Data Engineer berperan penting dalam memastikan ketersediaan, keamanan, dan kualitas data yang diperlukan. Hal ini akan berguna dalam pengambilan keputusan berdasarkan data yang akurat dan relevan. Dalam menyelesaikan pekerjaannya, Data Engineer membutuhkan bantuan tools yang bisa membantu nya dalam memproses dan mengolah data. Sehingga untuk bisa menjadi seorang Data Engineer, mereka harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang teknologi dan alat-alat yang dibutuhkan untuk bisa mengumpulkan, menyimpan, mengolah, dan menganalisis data.
Dalam artikel ini, kita akan berkenalan dengan beberapa tools yang umum digunakan oleh Dara Engineer untuk mempermudah pekerjaannya. Yuk, simak pembahasannya!
1. Apache Hadoop
Apache Hadoop merupakan platform yang berkaitan erat dengan big data, termasuk untuk melakukan pemrosesan dan analisis data. Hadoop terdiri dari Hadoop Distributed File System (HDFS) dan Apache MapReduce. HDFS digunakan untuk menyimpan data dalam lingkungan yang terdistribusi, sementara Apache MapReduce digunakan untuk memproses data secara paralel. Hadoop juga menyediakan lingkungan yang scalable dan toleransi terhadap kesalahan. Hal inilah yang kemudian membuat Hadoop ideal digunakan untuk mengelola dan menganalisis data dengan volume yang besar.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Apache Spark
Apache Spark merupakan framework yang bersifat open-source. Apache Spark dirancang untuk melakukan pemrosesan data yang cepat dan general-purpose. Spark menyediakan API yang mudah diterapkan dalam beberapa bahasa pemrograman seperti Python, Java, Scala, dan R. Keunggulan Spark terletak pada kemampuannya untuk melakukan pemrosesan in-memory. Hal ini dapat meningkatkan performa secara signifikan. Untuk memperluas fungsinya, Spark juga menyediakan modul-modul tambahan seperti Spark SQL, Spark Streaming, dan GraphX.
3. Apache Kafka
Apache Kafka adalah platform streaming data yang bisa digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengirimkan data secara real time. Kafka menggunakan model publish subscribe, dimana platform ini memungkinkan data untuk disebarkan ke berbagai sistem secara efisien. Dalam pekerjaannya, Data Engineer membutuhkan Kafka untuk membangun arsitektur data pipeline yang handal dan skala besar, serta untuk memproses data streaming secara real time.
4. Apache Airflow
Apache Airflow merupakan platform manajemen workflow yang digunakan untuk menjadwalkan dan menjalankan tugas-tugas yang telah terjadwal secara otomatis. Airflow menyediakan interface yang intuitif untuk mendefinisikan dan mengelola workflow. Data Engineer dapat menggunakan Airflow untuk mengatur flow data dari sumber awal hingga sampai di tujuan. Selain itu, Airflow juga digunakan untuk menjalankan tugas ETL (Extract, Transform, Load) secara berkala, serta memonitor dan melacak eksekusi tugas-tugas tersebut.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Data Engineer sangat bergantung pada berbagai tools untuk mengatasi tantangan yang mereka hadapi. Dengan menggunakan tools ini, data engineer dapat menjalankan tugas mereka dengan lebih efisien dan efektif, memastikan bahwa data tersedia dan siap digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan.Data Engineer bisa kamu jadikan sebagai salah satu tujuan karir mu mengingat kebutuhan akan profesi ini disebutkan akan terus mengalami kenaikan. Untuk bisa menjadi Data Engineer, 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