Mengenal Data Engineer untuk Maksimalkan Pemanfaatan Big Data

Saat ini kita sedang hidup di era big data, dimana setiap aktivitas yang kita lakukan, mulai dari berbelanja online hingga menggunakan media sosial, menghasilkan data. Data ini, jika dikelola dengan baik, makan akan bisa memberikan insight yang berharga bagi bisnis dan organisasi.

Oleh karenanya, disinilah peran data engineer menjadi sangat penting. Mereka adalah orang-orang di balik layar yang bertugas untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan tidak hanya tersimpan dengan aman, tetapi juga siap digunakan untuk analisis lebih lanjut.

Dengan perkembangan teknologi big data yang semakin canggih, peran data engineer kini juga menjadi semakin krusial dalam membantu perusahaan memanfaatkan data mereka secara efektif dan efisien.

Ingin tahu bagaimana Data Engineer memanfaatkan big data? Yuk, langsung aja simak pembahasan selengkapnya!

1. Mengenal Data Engineer dan Perannya 

Data engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data. Mereka berbeda dari data scientist dan data analyst dalam hal fokus pekerjaan. Data engineer lebih fokus pada aspek teknis seperti arsitektur data, ETL (Extract, Transform, Load), dan integrasi data, sementara data scientist lebih fokus pada analisis data dan model prediktif, serta data analyst lebih fokus pada interpretasi data untuk laporan dan visualisasi.

Selain itu, Seorang data engineer memiliki berbagai tugas lain, termasuk untuk memelihara pipeline data, memastikan integritas data, serta mengoptimalkan performa query. Mereka menggunakan berbagai tools dan teknologi seperti SQL, Python, Apache Kafka, dan AWS. 

Misalnya, dalam sebuah perusahaan e-commerce, data engineer dapat bertugas membangun sistem yang mengumpulkan data penjualan dari berbagai platform, membersihkan data tersebut, dan menyimpannya dalam data warehouse untuk kemudian digunakan oleh data analyst dan data scientist. 

Kualifikasi yang biasanya dibutuhkan untuk menjadi data engineer mencakup latar belakang pendidikan di bidang ilmu komputer atau teknik, serta keterampilan dalam pemrograman, database, dan tool big data seperti Hadoop dan Spark.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

2. Pemanfaatan Big Data oleh Data Engineer

Big Data merujuk pada volume data yang sangat besar dan kompleks yang tidak dapat diolah dengan metode tradisional. Data engineer memainkan peran penting dalam mengelola Big Data dengan membangun infrastruktur yang skalabel dan efisien. 

Mereka menggunakan teknik seperti distributed computing, data partitioning, dan in-memory processing untuk mengolah Big Data. Tools seperti Hadoop, Spark, dan NoSQL database seperti Cassandra sering digunakan dalam proses ini. 

Sumber: Arek ITS

Berikut ini adalah beberapa pemanfaatan big data lebih lanjut yang bisa dilakukan oleh Data Engineer:

• Desain dan Implementasi Infrastruktur Data

  Data Engineer merancang dan mengimplementasikan infrastruktur data yang skalabel dan andal. Ini termasuk pemilihan teknologi, arsitektur sistem, dan pengaturan konfigurasi untuk memastikan infrastruktur dapat menangani volume dan kecepatan data yang tinggi.

  Mereka juga mempertimbangkan faktor-faktor seperti redundansi, failover, dan disaster recovery untuk memastikan ketersediaan data yang tinggi.

• Pengembangan dan Monitoring Data Pipeline yang Kompleks

  Selain pipeline dasar, Data Engineer juga mengembangkan pipeline data yang lebih kompleks yang mencakup berbagai sumber data, transformasi yang rumit, dan pemrosesan data yang real-time. Mereka menggunakan teknik seperti data sharding, replication, dan stream processing untuk memastikan data diproses dan tersedia secara efisien.

  

  Sumber: Lebeller

  
  

  Data Engineer memantau kinerja dan kesehatan data pipeline secara terus-menerus. Mereka menggunakan tool observabilitas seperti Grafana, Prometheus, atau Datadog untuk melacak metrik, log, dan traces dari pipeline data. Hal ini membantu mereka dalam mendeteksi dan memperbaiki masalah sebelum berdampak besar.

• Pengelolaan Data Metadata dan Katalog Data

  Data Engineer mengelola metadata dan membangun katalog data yang memungkinkan organisasi untuk memahami dan mencari data dengan mudah. Mereka menggunakan tool seperti Apache Atlas, Alation, atau Data Catalog di Google Cloud untuk menyediakan deskripsi data, silsilah data, dan pengelolaan akses data.

• Automatic Machine Learning Pipeline (MLOps)

  Data Engineer sering kali berperan dalam MLOps, yang mencakup otomatisasi pipeline machine learning dari pengembangan hingga produksi. Mereka memastikan model machine learning dapat di-deploy, di-monitor, dan di-update secara efisien. tool seperti MLflow, Kubeflow, dan TensorFlow Extended (TFX) sering digunakan dalam konteks ini.

Sumber: Softweb Solutions

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

• Peningkatan Keamanan Data dan Kepatuhan (Data Security and Compliance)

  Data Engineer bertanggung jawab atas keamanan data dan memastikan bahwa semua proses data mematuhi regulasi dan standar industri, seperti GDPR, HIPAA, atau CCPA. Mereka mengimplementasikan enkripsi data, kontrol akses, dan audit log untuk memastikan data aman dan hanya dapat diakses oleh pihak yang berwenang.

Sumber: smg.com

Gimana? Kamu tertarik untuk mengejar karir sebagai Data Engineer handal? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah bagi pemula, dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan subscribe modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!

Penulis: Lisya Zuliasyari