Top 4 Tools Data Engineer & Kegunaannya di 2023

Tools data engineer adalah istilah komposit yang digunakan untuk menggambarkan tools yang digunakan untuk mengelola data berskala besar di era modern. Data berukuran besar ini membutuhkan alat khusus yang membantu menghemat waktu untuk membangun sistem integrasi data. Integrasi ini bersifat cloud-agnostic, berpusat pada end users, dan dapat diskalakan untuk memenuhi kebutuhan data yang terus berkembang. Secara umum, tools data engineer digunakan untuk membangun flow data, mengaktifkan operasi ETL/ELT yang lancar, dan menghasilkan business intelligence atau report visualisasi data.

Untuk mendukung proses analisis, para data engineer membangun pipeline data yang pada dasarnya merupakan desain infrastruktur untuk analisis data. Untuk membangun pipeline data, seorang data engineer memerlukan tools yang mencakup campuran bahasa pemrograman dan data warehouse. Dalam artikel ini, kita akan membahas 4 tools data engineer dan kegunaannya yang banyak digunakan oleh data engineer untuk mempermudah pekerjaan mereka. Penasaran apa saja tools tersebut? Yuk kita simak artikel ini sampai akhir!

1. Snowflake

Snowflake merupakan penyedia layanan penyimpanan data dan analisis berbasis cloud. Tools ini adalah ‘gudang’ yang dirancang sebagai solusi untuk memenuhi kebutuhan perusahaan saat ini. Snowflake membantu data engineer membangun, menyempurnakan, dan menghidupkan kembali industri data warehouse. Dengan tools ini, sistem database beralih ke sistem berbasis cloud dengan cepat. Snowflake memiliki banyak fitur, antara lain infrastruktur terkelola, skalabilitas on-the-fly, pengelompokan otomatis, dan kemudahan integrasi dengan ODBC, JDBC, Javascript, Python, Spark, R, dan Node.js.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Amazon Redshift

Amazon Redshift atau biasa dikenal dengan Redshift adalah solusi untuk data warehouse berskala petabyte yang dibuat dan dirancang untuk data scientist, data analyst, administrator data, dan software development. Kelebihan dari tools ini adalah memiliki pemrosesan paralel dan algoritma yang bisa digunakan oleh data engineer untuk melakukan operasi pada miliaran baris data dan mengurangi waktu eksekusi perintah secara signifikan. Redshift sempurna untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan tools business intelligence di beberapa data warehouse.

3. Google BigQuery

BigQuery adalah data warehouse tanpa server yang dikelola oleh data engineer sepenuhnya. Selain digunakan oleh data engineer, tools ini juga digunakan oleh data analyst dan data scientist untuk analisis data secara efisien dengan membuat database logic ke dalam storage berbentuk kolom. Fitur utama yang dimiliki tools ini adalah BigQuery ML, Big Query GIS, BigQuery BI Engine, dan dapat terhubung dengan sheet.

4. Structured Query Language

Structured Query Language atau biasa dikenal sebagai SQL digunakan untuk mengelola dan mengekstrak informasi atau data dari data base relasional. Tools yang dibuat pada tahun 1970-an ini tidak hanya digunakan untuk administrator database tetapi juga untuk software development. SQL dikenal dengan standardized programming language dan memiliki tujuan utama untuk menulis 'skrip integrasi data' dan menjalankan kueri analisis untuk mengubah dan menggunakan data untuk keperluan business intelligence.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Selain data engineer, tools di atas, terutama SQL digunakan oleh data scientist dan data analyst. Role-role ini sering kali menggunakan big data yang tidak bisa diolah menggunakan tools konvensional karena ukuran data yang terlalu besar membuat kinerja tools melambat. Oleh karena itu, profesi yang berurusan dengan big data bergantung pada bahasa pemrograman untuk mengolah big data.

Kabar baiknya, bahasa pemrograman seperti R dan Python sangat mudah dipelajari oleh beginner yang baru mengenal script code. Hanya saja perlu konsistensi dan banyak praktik untuk menguasai bahasa pemrograman. Yuk pelajari cara menulis script code yang efisien dan aplikasikan langsung dengan live code editor dari DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science with R and Python’ untuk mencoba live code editor DQLab. Tulis script code kamu secara langsung di modul DQLab tanpa harus membuka tools tambahan.

Penulis: Galuh Nurvinda K