PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 19 Jam 20 Menit 30 Detik

Tugas Utama Data Engineer yang Harus Kamu Ketahui Sebelum Terjun ke Industri

Belajar Data Science di Rumah 18-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b7c4a0db858a5f091fdc66ab4dec0ddc_x_Thumbnail800.png

Berbagai industri saat ini mulai beralih ke digital. Aktivitas seperti berbelanja dimana konsumen harus pergi ke supermarket atau pasar, sekarang bisa secara online melalui e-commerce atau website, meeting bisa dilakukan menggunakan aplikasi secara online dari mana saja, memasarkan produk dapat melalui media sosial, merekomendasikan produk pada konsumen dengan menggunakan fitur AI, dan masih banyak yang lainnya. Untuk memfasilitasi hal tersebut, perusahaan perlu mengembangan model penyimpanan data yang baik agar sistem atau aplikasi tetap berjalan tanpa gangguan. Seluruh aktivitas yang terjadi juga dapat terekam dan otomatis tersimpan dengan rapi pada database. 


Tugas tersebut dilakukan oleh seorang ahli data. Ada beberapa profesi ahli data yang banyak dicari perusahaan salah satunya adalah Data Engineer. Di berbagai situs pencari kerja Data Engineer dibutuhkan tidak hanya di perusahaan besar namun juga startup. Secara umum, Data Engineer adalah orang yang bertugas mengumpulkan dan mengelola arsitektur data. Oleh karena itu, peran Data Engineer di perusahaan sangat penting untuk memastikan data disimpan dan dapat diakses dengan mudah oleh orang lain atau tim terkait di perusahaan. Nah, artikel kali ini kita akan membahas apa saja sih tugas utama seorang Data Engineer, profesi yang sedang hits ini? Simak bersama pembahasannya di bawah ini, yuk!


1. Mengumpulkan dan Mengolah Data

Tugas pertama seorang Data Engineer adalah mengumpulkan dan mengolah data. Data terdiri dari banyak jenis bisa berupa angka, karakter, gambar, suara, dan lain sebagainya. Umumnya di suatu perusahaan, data yang adalah Big Data. Kumpulan data dapat dikatakan sebagai Big Data jika data tersebut beragam, memiliki volume yang besar, serta data terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Seorang Data Engineer akan mengumpulkan data-data tersebut yang menjadi komponen penting suatu perusahaan. Kemudian Data Engineer perlu mengembangkan interface yang dibutuhkan perusahaan. Data Engineer harus memiliki ketelitian dalam mengklaster informasi yang dikumpulkan karena data tidak hanya terdiri dari data yang terstruktur, namun juga bisa berupa data tidak terstruktur. Untuk melakukan tugas tersebut Data Engineer dapat menggunakan tools-tools yang membantu memudahkan proses pengolahan data. 


Baca juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


2. Membersihkan Data

Setelah mengumpulkan data, tugas Data Engineer selanjutnya adalah membersihkan data. Data yang diperoleh dari berbagai sumber masih berupa data mentah atau raw data. Terkadang terdapat anomali data, tipe data yang tidak serasi, masih ada data null, duplikasi data, penulisan yang tidak seragam, dan lain sebagainya yang akan mengganggu saat data perlu diakses untuk keperluan analisis. Bisa saja ada data yang terlewat sehingga nantinya hasil analisis kurang maksimal. Data Engineer bertugas membersihkan raw data hingga menjadi data yang rapi dan siap digunakan. Data yang sudah siap ini biasanya akan digunakan oleh Data Scientist atau Data Analyst untuk melakukan analisis data hingga memperoleh informasi yang dibutuhkan perusahaan untuk kemajuan bisnisnya. 


3. Mengembangkan Arsitektur Data Warehouse

Tugas penting lainnya dari seorang Data Engineer adalah mengembangkan arsitektur dari data warehouse yang telah dianalisa. Data yang sudah dikumpulkan, diolah, dan dibersihkan selanjutnya dimasukkan ke dalam data warehouse. Data Engineer bertugas merancang alur penyimpanan data yang akan digunakan pada software dengan menerapkan struktur model menggunakan DFD, ERD, dan arsitektur data warehouse lainnya. DFD adalah suatu diagram yang menggambarkan aliran data dari suatu proses atau sistem. ERD adalah model untuk membuat database agar lebih mudah menggambarkan data yang memiliki hubungan atau relasi dalam dalam sebuah desain. 


4. Tips Menjadi Data Engineer

Ada tips nih untuk kamu yang ingin menjadi Data Engineer. Mungkin bagi yang memiliki background IT akan lebih mudah dalam beradaptasi menggunakan tools-tools yang digunakan Data Engineer. Namun bagi yang tidak berlatar belakang IT, akan membutuhkan waktu lebih dalam belajar ilmunya dan menggunakan tools-toolsnya. Seorang Data Engineer harus memiliki pemahaman mengenai database, warehouse, dan pipeline. Kamu bisa mulai mempelajari definisi dan bagaimana penerapannya. Selanjutnya pelajari tools-tools yang sering digunakan Data Engineer seperti SQL, NoSQL, Python, dan Java. Cobalah untuk membangun arsitektur data yang sederhana dan terus berlanjut membangun model yang lebih kompleks. Konsisten dalam belajar juga merupakan kunci supaya bisa menguasai skill yang dibutuhkan Data Engineer. 


Baca juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer


5. Ikuti Kursus Data untuk Menjadi Data Engineer 

Mengikuti kursus data juga merupakan salah satu cara untuk memulai karir sebagai Data Engineer. Dengan mengikuti kursus data, kita jadi bisa mempelajari skill yang dibutuhkan secara terstruktur dan mendalam bersama para mentor data dari berbagai industri. Selain itu juga kita bisa mulai membangun portofolio data dari project yang tersedia dan menuliskannya di platform seperti Medium, Github, atau LinkedIn. Ini akan menjadi nilai tambah bagi kamu di mata perekrut. Seperti yang kita tahu, saat ini terkadang tidak hanya cukup melampirkan CV, namun kita juga perlu aktif menunjukkan kemampuan yang sudah kita kuasai melalui portofolio data. Nah, semua ini bisa kamu dapatkan di DQLab. Jadi tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up di DQLab.id dan mulai belajar data bersama talent data lainnya! Ada juga forum yang disediakan untuk diskusi tentang data, loh!



Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login