Kompetensi Data Engineer yang Wajib Dikuasai Agar Dilirik Perusahaan

Setiap profesi pasti ada kompetensi yang wajib dikuasai. Kompetensi diartikan sebagai kemampuan atau keahlian individu yang dibutuhkan untuk melakukan pekerjaan yang didasari oleh pengetahuan, keterampilan, dan sikap kerja. Secara umum di dunia IT, setidaknya kita memiliki kompetensi dalam algoritma, pemrograman, dan dapat menggunakan tools-tools yang diperlukan untuk pekerjaan yang spesifik. Misalnya untuk pekerjaan web programmer maka setidaknya menguasai bahasa PHP atau Java, memahami bagaimana membangun web yang baik, dan lain sebagainya. Jika sedang mencari pekerjaan di situs pencari kerja, pasti ada kriteria atau kompetensi yang diminta untuk memenuhi posisi tersebut. 

Pekerjaan Big Data juga sama, ada kompetensi yang wajib dikuasai. Beberapa profesi di bidang data yang sedang populer sekarang ini yaitu antara lain Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist, dan Business Intelligence. Secara umum profesi tersebut bertugas mengumpulkan, membangun arsitektur data, mengolah, hingga menyajikan data sehingga menghasilkan informasi yang dibutuhkan perusahaan. Data Engineer masih menjadi profesi Big Data yang banyak dicari apalagi dengan peralihan hampir semua aktivitas ke digital. Data Engineer adalah orang yang bertugas mengumpulkan dan mengelola infrastruktur data yang dapat berupa database, warehouse, atau pipeline. Singkatnya Data Engineer bertanggung jawab agar data dapat dengan mudah diakses oleh orang lain saat dibutuhkan untuk analisis. Lalu kompetensi apa saja yang wajib dikuasai seorang Data Engineer? Buat kamu yang ingin menjadi Data Engineer, jangan lewatkan pembahasan di bawah ini, ya!

1. Menguasai Database dan Data Pipeline

Seorang Data Engineer akan selalu berhubungan dengan data. Membangun arsitektur data yang baik agar saat diakses tidak mengganggu jalannya sistem merupakan tanggung jawab Data Engineer. Database merupakan kumpulan data yang terorganisir dan umumnya disimpan secara elektronik dalam suatu sistem. Data Engineer harus mampu mengembangkan database yang baik sehingga seluruh data yang ada tersimpan dengan rapi dan saling terhubung. Pipeline menentukan bagaimana, apa, dan dimana data dikumpulkan. Big Data juga memiliki pipeline yang dirancang untuk menangani berbagai karakteristik big data, serta mampu mengenali dan memproses data dalam format yang berbeda yaitu data terstruktur, data tidak tidak terstruktur, dan data semi terstruktur. Arsitektur data pipeline diartikan sebagai sistem yang dirancang secara lengkap untuk menangkap, menata, dan mengirimkan data yang digunakan untuk menghasilkan wawasan. Arsitektur data pipeline dibagi menjadi beberapa bagian dan proses yaitu sumber, penggabungan, ekstraksi, standarisasi, koreksi, loads, dan otomatisasi. Tools yang digunakan untuk pipeline yaitu antara lain IBM InfoSphere DataStage, Blendo, Apache Kafka, dan Streamsets. 

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

2. SQL dan NoSQL

Database dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman dan tools yang mendukung. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional. Bahasa SQL distandarisasi oleh American National Standard Institute (ANSI) sejak tahun 1986. Perintah-perintah pada SQL cukup mudah diingat dan dipahami karena menggunakan bahasa inggris dasar seperti select, insert, delete, dan sebagainya. Perintah SQL terdiri dari tiga macam yaitu DDL (Data Definition Language), DML (Data Manipulation Language), dan DCL (Data Control Language). Adapun beberapa tools SQL yang populer digunakan yaitu antara lain Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL, dan Oracle. Selain itu ada juga database non relasional dan wajib dipahami Data Engineer. Dalam Big Data Operasional, sistem big data yang dibangun biasanya menggunakan NoSQL. Teknologi NoSQL dikembangkan untuk mengatasi kekurangan dari relational database pada lingkungan komputasi modern. Teknologi ini dikenal lebih cepat, mudah, dan murah dalam peningkatan skala. SIstem big data dengan NoSQL memanfaatkan cloud computing yang berguna dalam menjalankan komputasi dalam jumlah besar dengan efisien dan relatif murah.  

3. Bahasa Pemrograman Python

Ada banyak bahasa pemrograman yang digunakan oleh para programmer. Selain menguasai database dan hal lainnya yang terkait dengan data, seorang Data Engineer juga perlu memiliki kompetensi dasar mengenai aplikasi dan web development, salah satunya yaitu bahasa pemrograman Python. Python adalah bahasa pemrograman open source yang diciptakan Guido Van Rossum. Bahasa pemrograman Python memiliki fleksibilitas dalam manajemen data dan keterbacaan kode. Penulisan kode dalam Python menggunakan susunan bahasa yang mudah dipahami sehingga pemrogram fokus pada pengembangan programnya. Komponen-komponen Python terdiri dari sintaks, komentar, operator, Python indentation, variabel, dan string. 

4. Memahami ETL

ETL (Extract Transform Load) merupakan sekumpulan proses yang harus dilalui dalam pembentukan data warehouse. Tujuan ETL adalah mengumpulkan, menyaring, mengolah, dan menggabungkan data dari berbagai sumber dan disimpan ke dalam data warehouse. Misalnya tim pemasaran dalam perusahaan ingin mengetahui conversion rate dari suatu campaign, ETL adalah proses yang dapat membantu tim tersebut memperoleh informasi yang akan digunakan. ETL terdiri dari beberapa proses yaitu sebagai berikut: 

• Extract adalah proses memilih atau mengambil data dari satu atau lebih sumber dan mengakses data tersebut.

• Transform adalah proses pembersihan dan mengubah data dari bentuk asli ke bentuk yang sesuai dengan data warehouse yang kita bangun.

• Load adalah akhir dari proses ETL yang berfungsi untuk memasukkan data ke dalam data warehouse dengan menjalankan SQL script. 

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

5. Kuasai Kompetensi Data Engineer dengan Modul Belajar DQLab

Tertarik jadi Data Engineer? Maka kamu wajib menguasai kompetensi Data Engineer yang sudah dibahas poin-poin diatas. Bagi yang memiliki background IT mungkin akan lebih mudah mempelajarinya karena sudah terbiasa menggunakan tools-tools tersebut. Namun yang tidak memiliki background IT tentu tetap bisa menjadi Data Engineer dengan konsisten belajar mulai dari yang dasar. Kemampuan matematika dan statistik juga diperlukan untuk Data Engineer. Kamu bisa memulainya dengan mendalami ilmu tersebut. Lalu dilanjutkan dengan mempelajari bahasa pemrograman dan tools yang sering digunakan Data Engineer. Kamu juga bisa mengikuti kursus data science dengan bergabung di DQLab.id. Yuk, mulai belajar data dan bangun portofolio untuk menjadi Data Engineer!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya