Tugas Utama Data Engineer dalam Engineering

Rekayasa data adalah aspek ilmu data yang berfokus pada aplikasi praktis pengumpulan dan analisis data. Untuk semua pekerjaan yang dilakukan ilmuwan data untuk menjawab pertanyaan menggunakan kumpulan informasi yang besar, harus ada mekanisme untuk mengumpulkan dan memvalidasi informasi tersebut. Agar pekerjaan itu pada akhirnya memiliki nilai, juga harus ada mekanisme untuk menerapkannya ke operasi dunia nyata dalam beberapa cara. Gudang data adalah gudang pusat data bisnis dan operasi yang dapat digunakan untuk penambangan data skala besar, analitik, dan tujuan pelaporan. Gudang memungkinkan banyak sumber data dan repositori yang berbeda untuk digabungkan menjadi satu alat yang berguna bagi ilmuwan data dan pengguna bisnis untuk referensi.

Proses membangun sumber daya ini, bagaimanapun, biasanya melibatkan beberapa operasi ekstrak, transformasi, dan load (ETL, dalam bahasa industri) yang signifikan, mengambil data dari basis data sumber dan memformat ulang untuk dimasukkan ke dalam gudang. Desain dan pengkodean proses di balik operasi ETL biasanya menjadi tanggung jawab para insinyur data, seperti halnya langkah-langkah otomatisasi yang biasanya dibuat pada saat yang sama untuk memastikan jalur pipa data berkelanjutan yang dapat berfungsi tanpa campur tangan manusia.

Pertumbuhan organik sistem pendukung basis data dalam bisnis modern telah membuat arsitek dan membangun gudang data fungsional menjadi bisnis yang rumit, dan insinyur data adalah pakar yang dibutuhkan perusahaan ketika tiba waktunya untuk mencari cara mendapatkan data penjualan dari basis data Oracle untuk dibicarakan. dengan catatan inventaris yang disimpan di cluster SQL Server.

Adalah tanggung jawab insinyur data untuk mengelola dan mengoptimalkan operasi ini juga. Beberapa pemahaman tentang perangkat keras server yang mendasari sering membantu selain memiliki pengetahuan ahli tentang perangkat lunak database itu sendiri. Insinyur data mungkin juga diminta untuk membuat layanan data untuk dikonsumsi pengguna lain. Jalur pipa ini berjalan berlawanan arah dengan jalur yang membawa informasi ke dalam gudang data. Sebaliknya, mereka adalah API umum (Application Programming Interfaces) yang menyediakan mekanisme akses yang konsisten ke penyimpanan data backend. Pada dasarnya, insinyur data menulis penerjemah untuk penyimpanan data mereka yang menggunakan bahasa yang konsisten untuk mengakses informasi bahkan ketika penyimpanan itu sendiri sangat berbeda.

Yuk perhatikan lebih jauh,  cara menjadi data engineer di era big data masa kini!

1. Apache Hadoop dan Apache Spark

Pustaka perangkat lunak Apache Hadoop adalah kerangka kerja yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi kumpulan data besar di seluruh kelompok komputer menggunakan model pemrograman sederhana. Ini dirancang untuk ditingkatkan dari server tunggal ke ribuan mesin, masing-masing menawarkan komputasi dan penyimpanan lokal. Kerangka kerja ini mendukung bahasa pemrograman seperti Python, Scala, Java, dan R. Meskipun Hadoop adalah alat yang paling kuat dalam data besar, kekurangannya termasuk kecepatan pemrosesan yang rendah dan membutuhkan banyak pengkodean. Apache Spark adalah mesin pemrosesan data yang melakukan sebagian besar fungsi yang sama seperti Hadoop, dan mendukung pemrosesan aliran, yang melibatkan input dan output data secara terus-menerus. Hadoop, di sisi lain, menggunakan pemrosesan batch”mengumpulkan data dalam batch dan kemudian memprosesnya secara massal nanti, yang bisa jadi kurang efisien.

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

2. C++

C++ adalah bahasa pemrograman yang relatif sederhana namun kuat untuk menghitung kumpulan data besar dengan cepat saat sahabat data tidak memiliki algoritme yang telah ditentukan sebelumnya. Ini adalah satu-satunya bahasa pemrograman di mana sahabat data dapat memproses lebih dari 1GB data dalam satu detik. sahabat data juga dapat melatih ulang data dan menerapkan analitik prediktif secara real-time, dan menjaga konsistensi sistem pencatatan.

3. Amazon Web Services/Redshift (untuk pergudangan data)

Sebuah gudang data adalah database relasional yang dirancang untuk query dan analisis. Ini dirancang untuk memberikan tampilan data jangka panjang dari waktu ke waktu. Sebuah database, sebaliknya, dengan cepat memperbarui data real-time. Insinyur data harus terbiasa dengan aplikasi pergudangan data paling populer, termasuk Amazon Web Services dan Amazon Redshift. Sebagian besar deskripsi pekerjaan insinyur data secara khusus mencantumkan AWS sebagai persyaratan.

4. Kolaborasi

Ketika tim bergantung satu sama lain untuk hasil, mereka harus memiliki hubungan memberi-dan-menerima yang sehat agar proyek tetap berjalan lancar. Insinyur data perlu memahami harapan tim yang bekerja dengan mereka, seberapa sering mereka perlu diperbarui, dan apa masalah mereka. Memahami di mana pekerjaan ini cocok dalam bisnis secara keseluruhan membantu insinyur data melayani tim lain dan menghasilkan ide yang lebih baik untuk berkolaborasi.

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

5. Yuk Belajar 3 Peran Utama Praktisi Data bersama DQLab!

Terlepas dari jalur karir ilmu data mana yang sahabat data pilih, apakah itu Ilmuwan Data, Insinyur Data, atau Analis Data, peran data sangat menguntungkan dan hanya akan memperoleh manfaat dari dampak teknologi yang muncul seperti AI dan Pembelajaran Mesin di masa depan. Namun, sebelum memulai karir di industri ini, sahabat data harus ingat bahwa peran ini tidak dapat dipertukarkan dan membutuhkan keahlian yang berbeda. sahabat data perlu belajar membedakan di antara mereka karena industri sudah jenuh dengan generalis dan sekarang berjuang dengan kelangkaan spesialis.