Intip Pekerjaan Utama Data Engineer di Setiap Level Perusahaan

Data engineer merupakan suatu profesi yang membangun saluran data serta  mengubah data mentah dan tidak terstruktur menjadi data dengan format yang dapat digunakan dan dianalisis oleh data scientist. Profesi ini bertanggung jawab untuk membuat dan memelihara infrastruktur analisis yang berisi pipeline yang terhubung dengan banyak sumber data. Infrastruktur data ini terdiri dari database, server, dan sistem pemrosesan yang berukuran besar. Data engineer mendukung kinerja data scientist dengan cara mentransformasi data dalam volume besar menjadi format yang sesuai dengan metode dan tools yang digunakan oleh data scientist maupun data analyst. Untuk menjalankan tugasnya, seorang data engineer memerlukan keterampilan teknis yang mumpuni, termasuk penguasaan bahasa pemrograman dan pengetahuan mengenai manajemen database seperti SQL.

Selain itu, keterampilan dan pengetahuan dasar yang dibutuhkan oleh data engineer sangat bervariasi, mulai dari junior data engineer hingga senior data engineer. Alasan mengapa data engineer harus memahami bahasa pemrograman adalah untuk melakukan pemodelan, analisis statistik, data warehouse, dan pembangunan pipeline. Saat ini rekrutmen data engineer mulai banyak dilakukan di berbagai sektor industri. Sebagian besar proses perekrutan berfokus pada sistem basis data seperti SQL dan NoSQL, penyimpanan data, ETL, machine learning, API, bahasa pemrograman, serta algoritma dan struktur data. Proses rekrutmen ini dilakukan oleh berbagai level perusahaan, mulai dari start up  hingga perusahaan besar. Pekerjaan data engineer di setiap level perusahaan pun berbeda. Pada artikel kali ini kita akan membahas apa saja tugas utama data engineer di berbagai level perusahaan. Jadi, yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Perusahaan Kecil

Perusahaan kecil pada umumnya tidak memiliki banyak karyawan, oleh karena itu, tim-tim di dalam perusahaan tersebut juga tim kecil, bahkan ada beberapa bagian yang bekerja sendiri. Pada perusahaan kecil, seorang data engineer bertugas untuk mengatur seluruh aliran data, mulai dari mengonfigurasi sumber data hingga mengelola alat analisis. Dengan kata lain, profesi ini akan merancang, membangun, mengelola database dan data pipeline, serta manajemen data warehouse. Selain memiliki tugas inti, di beberapa perusahaan kecil seorang data engineer juga merangkap sebagai data scientist atau data analyst.

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

2. Perusahaan Menengah

Perusahaan menengah adalah perusahaan yang sudah berkembang lebih besar dari perusahaan kecil dan memiliki karyawan yang lebih banyak. Di perusahaan menengah ini, seorang data engineer akan bekerja sama dengan data scientist untuk membangun tools khusus yang mereka butuhkan untuk mencapai tujuan tertentu. Tugas data engineer dan data scientist di perusahaan saling berhubungan, terutama untuk mengawasi tools integrasi data yang menghubungkan sumber data dengan data warehouse.

3. Perusahaan Besar

Perusahaan besar merupakan perusahaan yang sudah memiliki banyak karyawan, bahkan memiliki beberapa anak perusahaan. Kebutuhan data di perusahaan besar sangat kompleks, sehingga membutuhkan tenaga data engineer yang profesional dan berpengalaman. Di perusahaan besar, tugas data engineer sudah sangat spesifik seperti penyiapan dan pengisian basis data yang dibutuhkan oleh tim analis, pembangunan sistem distribusi data yang cepat, dan membangun dan mengawasi arsitektur data. Data engineer yang bekerja di perusahaan besar harus memahami dasar-dasar dari proses extract, transfer, and load atau biasa disingkat dengan ETL untuk mengekstrak data dari berbagai sumber, mengubah data yang telah dikumpulkan agar sesuai dengan format yang dibutuhkan untuk tujuan analisis, serta penyimpanan data ke dalam data warehouse.

4. Contoh Peran Data Engineer di Perusahaan Startup

Salah satu start up yang sedang viral dan banyak diperbincangkan adalah start up taksi online. Pada startup taksi online ini, data engineer bertanggung jawab untuk membangun dan memelihara sistem secara keseluruhan yang terdiri dari basis data untuk aplikasi utama yang berisi informasi mengenai konsumen dan driver, basis data perjalanan setiap konsumen, log analysis server yang berisi log akses dan log kesalahan permintaan server yang dibuat di aplikasi, log analisis aplikasi yang berisi catatan tentang tindakan yang dilakukan oleh konsumen dan driver di aplikasi, serta informasi mengenai konsumen service.

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

5. Belajar Berbagai Tools Data Engineer Secara Terstruktur

Beberapa tools yang digunakan oleh data engineer adalah SQL, Python, dan R. Ketiga tools ini merupakan tools yang banyak digunakan untuk manajemen dan pengolahan big data karena menyediakan berbagai fitur yang powerful sehingga pekerjaan lebih cepat, efektif, dan efisien. Namun, karena banyaknya fitur yang dimiliki oleh SQL, Python, dan R menyebabkan proses belajar yang tidak terarah karena tidak ada guideline yang bisa mengarahkan proses belajar mulai dari level dasar hingga advanced. Yuk belajar tools data engineer secara terstruktur menggunakan modul dari DQLab! Modul-modul DQLab dirancang khusus dengan level pemahaman berbeda, mulai dari basic, intermediate, hingga profesional. Dengan menggunakan modul ini, kita bisa belajar dari awal dan tidak ada materi yang terlewat. Segera klik button di bawah ini untuk mengakses modul DQLab yang dilengkapi dengan video penjelasan, challenge, dan live code editor sehingga proses belajar kita lebih mudah dan menyenangkan. Selamat belajar!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita