Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Yuk Berkenalan dengan Data Engineer dan Tanggung Jawab Utamanya

Belajar Data Science di Rumah 26-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f4032d340ac007f135c3efc7a8a50040_x_Thumbnail800.png

Data engineer adalah pekerja IT dengan tugas utama menyiapkan data untuk dianalisis atau tujuan operasional lainnya. Selain itu, seorang data engineer harus bisa membangun jalur data untuk menyatukan informasi dari sistem atau sumber yang berbeda-beda dengan cara mengintegrasikan, membersihkan, dan menyusun data agar dapat dianalisis. Profesi ini banyak bekerja sama dengan data analyst dan data scientist untuk membantu mereka mengakses dan mengoptimalkan ekosistem database. Semakin besar perusahaan, maka arsitektur analisisnya juga akan semakin kompleks dan data yang harus dikerjakan oleh data engineer pun semakin besar. 


Biasanya seorang data engineer masuk ke dalam tim analitik bersama data scientist. Di tim ini, seorang data engineer bertugas untuk menyediakan data yang siap digunakan untuk analisis prediktif, machine learning, dan data development lainnya. Seorang data engineer juga mengirimkan data agregat kepada tim eksekutif dan analisis bisnis untuk meningkatkan operasi bisnis. Data engineer di setiap perusahaan memiliki pekerjaan dan tanggung jawab masing-masing. Pada artikel kali ini kita akan membahas tanggung jawab umum yang biasa dikerjakan oleh semua data engineer. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Mengatur Raw Data

Raw data atau dikenal juga dengan data mentah menggambarkan data dalam format digital yang paling dasar dan tidak terstruktur. Data tidak terstruktur ini dapat berupa teks, gambar, suara, video, email, PDF, dan lain sebagainya. Data ini tidak bisa digunakan untuk tujuan analisis apapun sehingga perlu diubah menjadi format lain yang bisa dibaca oleh tools analisis data. Pekerjaan mengubah format ini dilakukan oleh data engineer dengan cara memindai, memberi label, dan mengkategorikan data dengan cara melatih data tersebut agar dapat mengenali titik data utama dengan mengekstraksi nama, lokasi, organisasi, dan lain-lain.  Proses ini akan menghasilkan data terstruktur yang dapat disimpan di Excel, Spreadsheet, SQL, dan database lainnya. 


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


2. Membangun Sistem Data dan Pipeline

Pipeline atau saluran data mengacu pada desain sistem untuk memproses dan menyimpan data. Sistem ini akan menangkap, membersihkan, mengubah, dan mengarahkan data ke sistem tujuan atau data warehouse sehingga dapat dianalisis menggunakan tools analysis atau business intelligence. Data scientist dan data analyst membutuhkan data engineer untuk membangun saluran data yang dapat terhubung dengan berbagai sumber data sehingga data analyst dan data scientist dapat mengolah data dari berbagai sumber tersebut secara real time. Data pipeline terdiri sumber data, komponen penyerapan untuk membaca data dari sumber data, fungsi transformasi seperti pemfilteran dan agregasi, dan data warehouse.


3. Mempersiapkan Data

Sebelum data analyst dan data scientist membuat model data, seorang data engineer harus memastikan data yang akan digunakan sudah lengkap, tidak ada missing value, sudah dibersihkan, dan tidak ada outlier. Biasanya data ini digunakan untuk pemodelan prediktif maupun preskriptif. Pemodelan prediktif digunakan untuk menentukan peristiwa masa depan berdasarkan data historis, sedangkan pemodelan perspektif menggunakan data saat ini dan data historis untuk merekomendasikan strategi atau tindakan yang harus diambil oleh stakeholder.


4. Membangun Algoritma dan Prototipe

Data pipeline mewakili serangkaian tindakan otomatis yang mengekstrak data dari berbagai sumber untuk dianalisis dan divisualisasikan. Proses ini membutuhkan algoritma untuk mengambil data dari suatu sumber dan menggabungkannya dengan data lain menggunakan API, mengganti outlier dengan median, dan lain sebagainya. Data pipeline terdiri dari banyak saluran dimana setiap ujung dari saluran ‘bermuara’ pada sebuah sumber data agar proses penggabungan data lebih mudah.


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


5. Belajar SQL Sebagai Modal Menjadi Data Engineer

Salah satu tools yang digunakan untuk mempermudah pekerjaan data engineer adalah SQL. tools yang masuk ke dalam kategori manajemen database untuk data terstruktur karena data yang disimpan dalam SQL dibatasi oleh kolom-kolom yang bisa langsung digunakan untuk tujuan analisis. Saat ini, penguasaan SQL merupakan salah satu syarat wajib untuk menjadi seorang data engineer. Ingin menjadi data engineer? Yuk belajar SQL bersama DQLab! DQLab memiliki berbagai modul dengan berbagai level pembelajaran sehingga kita lebih mudah mempelajari materi dasar hingga advanced. Modul DQLab juga  dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak perlu menginstall software tambahan. Yuk bergabung dengan DQLab dengan klik button di bawah ini dan nikmati proses belajar yang menyenangkan dengan berbagai materi dan challenge untuk mengukur hasil belajar kita. Selamat belajar!



Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!