Wajib Kuasai! Ini 5 Macam Skill Data Engineer

Data engineer memiliki tugas dan tanggung jawab yang cukup strategis di perusahaan. Di antaranya harus mampu mengelola data, membangun database, dan memastikan data yang akan digunakan oleh praktisi data berkualitas untuk menunjang proses analisis lebih lanjut. Oleh karena itu, untuk berkarir sebagai data engineer, kalian perlu memiliki sejumlah skill wajib yang tidak boleh diabaikan.

Nah, dalam artikel kali ini kita akan belajar empat skill wajib data engineer yang harus kalian persiapkan sedini mungkin. Semakin cepat mempersiapkannya kalian juga semakin mahir melakukan tugas tersebut. Apa saja skill tersebut? Langsung simak detail penjelasannya di bawah ini!

1. Data Management

Data management merupakan kemampuan yang diperlukan oleh seorang data engineer untuk memahami, mengelola, dan mengoptimalkan data dalam suatu sistem. Ini melibatkan pemahaman mendalam tentang struktur data, format, dan kualitas data untuk memastikan integritas dan ketepatan data yang digunakan dalam analisis dan pengambilan keputusan.

Selain itu, data engineer juga harus mampu mengelola basis data dengan efisien, termasuk merancang skema database, mengoptimalkan query, dan menjaga kinerja sistem secara keseluruhan. Seorang data engineer juga perlu memiliki kemampuan untuk mengelola data secara terdistribusi dan menyusun arsitektur data yang scalable. Proses ini melibatkan penggunaan teknologi seperti sistem penyimpanan terdistribusi, pemrosesan paralel, dan pengelolaan aliran data (streaming data).

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

2. Data Warehouse

Data engineer perlu mampu merancang skema data warehouse yang efisien untuk menyimpan dan mengelola data dalam format yang dapat diakses. Hal ini melibatkan pemilihan struktur tabel, indeks, dan foreign keys yang sesuai untuk mendukung kebutuhan analisis bisnis. Data engineer juga harus memahami bagaimana mengelola metadata, melakukan partitioning, dan mengoptimalkan query SQL.

Data engineer juga perlu memiliki keterampilan dalam mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam data warehouse. Ini termasuk ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) data dengan menggunakan tools yang sesuai untuk memastikan konsistensi dan akurasi data. Dengan kemampuan ini, seorang data engineer dapat memastikan bahwa data yang masuk ke dalam data warehouse bersih, relevan, dan siap untuk diolah.

3. Data Pipeline Architecture

Seorang data engineer perlu memahami konsep desain dan implementasi data pipeline yang efisien. Hal ini mencakup kemampuan untuk merancang alur kerja (workflow) yang memetakan langkah-langkah pengambilan, transformasi, dan penyimpanan data secara sistematis. Data engineer juga harus dapat memilih dan mengintegrasikan alat-alat atau platform yang sesuai untuk memastikan kelancaran aliran data dari sumber ke tujuan dengan efektif, termasuk mengelola skala dan kecepatan data yang berbeda.

Data engineer juga harus memiliki keterampilan dalam membangun dan memelihara arsitektur data pipeline yang scalable dan dapat diandalkan. Hal ini menncakup pemahaman tentang teknologi-teknologi seperti Apache Kafka, Apache Airflow, atau Apache NiFi untuk manajemen aliran data secara real-time atau batch processing.

Selain itu, juga harus mampu mengidentifikasi dan mengatasi potensi bottleneck dalam data pipeline, serta memonitor dan menjaga keandalan sistem secara terus-menerus.

4. Data Quality Management

Ini melibatkan pemahaman mendalam terhadap struktur data, pemrosesan, dan sumber data untuk mengidentifikasi dan menangani potensi masalah seperti duplikasi, ketidakcocokan format, atau nilai yang tidak valid. Selain itu, data engineer juga harus mampu mengimplementasikan strategi dan aturan validasi data yang dapat menjaga konsistensi dan akurasi data.

Data engineer juga harus memiliki keahlian dalam merancang dan menerapkan proses otomatis untuk pembersihan dan pemeliharaan kualitas data secara terus-menerus. Selain itu, data engineer juga harus memahami konsep pemantauan (monitoring) dan pengelolaan metadata untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan dan digunakan dalam analisis bisnis tetap berkualitas. 

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

Jadi, kalian harus mempersiapkan diri nih untuk memiliki skill di atas. Bingung memilih platform terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!