Apa Itu Data Engineering

Data Engineering adalah cabang dari ilmu data yang berkaitan dengan desain, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur data yang diperlukan untuk pengolahan dan analisis data. Tugas utama seorang data engineer adalah memastikan bahwa data tersedia dalam format yang dapat diakses, terstruktur, dan dapat diproses dengan mudah oleh tim data scientist atau analis data.

Data Engineer sering bekerja dengan teknologi yang berfokus pada pembuatan dan pengolahan data seperti database, data warehouse, big data systems, ETL (Extract, Transform, Load) tools, streaming data systems, dan teknologi infrastruktur data lainnya. Data engineer juga perlu menguasai bahasa pemrograman seperti SQL, Python, Java, Scala, dan teknologi seperti Hadoop, Spark, dan Apache Airflow.

Dalam proyek data engineering, tugas utama dari seorang data engineer meliputi:

• Memahami kebutuhan bisnis terkait data dan membangun infrastruktur data yang diperlukan.

• Mengembangkan skema database dan membangun database untuk menyimpan data.

• Membangun proses ETL untuk mentransformasi dan memindahkan data dari sumber ke database.

• Memastikan kualitas data, yaitu dengan melakukan pengujian untuk memastikan bahwa data yang disimpan di database akurat dan terpercaya.

• Memelihara dan memantau infrastruktur data untuk memastikan ketersediaan dan keandalannya.

Data Engineering sangat penting dalam proyek pengolahan data dan analisis data, karena keberhasilan proyek data analysis sangat tergantung pada keberadaan infrastruktur data yang dapat diandalkan dan efektif. Oleh karena itu, peran Data Engineer menjadi sangat krusial dalam memastikan bahwa infrastruktur data dapat mendukung kebutuhan bisnis yang berkaitan dengan data.

Data Engineering & Data Engineer

Sering kali kita mendengar istilah “Data Engineering” dan “Data Engineer”, terkadang banyak orang menganggap ini hal yang sama, pada dasarnya “Data Engineering” dan “Data Engineer” berkaitan erat dengan aktivitas dan profesi yang sama, yaitu membangun dan mengelola infrastruktur data untuk pengolahan dan analisis data.

“Data Engineering” adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan proses dan aktivitas terkait dengan desain, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur data, hal ini diperlukan untuk pengolahan dan analisis data. Aktivitas data engineering meliputi mengumpulkan data, menyimpan data di database, memproses data, dan menyediakan data untuk tim data scientist atau analis data untuk digunakan dalam analisis data.

Sementara itu, “Data Engineer” adalah profesi yang berkaitan dengan aktivitas data engineering, yaitu orang yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data. Seorang data engineer juga bertanggung jawab untuk menyelesaikan tugas-tugas teknis seperti membangun pipeline ETL, mengelola database, dan memperbarui sistem infrastruktur data.

Dengan demikian, perbedaan utama antara “Data Engineering” dan “Data Engineer” terletak pada level abstraksi. “Data Engineering” menggambarkan proses dan aktivitas yang dilakukan untuk membangun infrastruktur data, sementara “Data Engineer” merujuk pada orang yang melakukan tugas-tugas teknis dalam proses tersebut.

Namun, istilah-istilah ini sering digunakan secara bergantian dalam industri, dan terkadang istilah “Data Engineering” juga digunakan untuk merujuk pada profesi “Data Engineer”.

Data Engineer & Industri

Data Engineering sangat dibutuhkan dalam berbagai industri yang memerlukan pengolahan dan analisis data yang besar dan kompleks. Beberapa industri yang sangat bergantung pada Data Engineering adalah:

• Industri teknologi : Industri teknologi seperti perusahaan teknologi besar, startup teknologi, dan perusahaan internet membutuhkan Data Engineering untuk mengelola volume data yang besar dan kompleks, seperti data transaksi, data pengguna, dan data aktivitas aplikasi.

• Keuangan : Industri keuangan seperti bank, asuransi, dan perusahaan manajemen investasi membutuhkan Data Engineering untuk mengelola dan menganalisis data keuangan, termasuk data pasar saham, data transaksi, dan data keuangan perusahaan.

• Kesehatan : Industri kesehatan seperti rumah sakit, klinik, dan perusahaan farmasi membutuhkan Data Engineering untuk mengelola dan menganalisis data kesehatan pasien, termasuk data medis, data laboratorium, dan data asuransi kesehatan.

• Ritel : Industri ritel membutuhkan Data Engineering untuk mengelola dan menganalisis data penjualan, data pelanggan, dan data inventaris.

• Transportasi : Industri transportasi seperti perusahaan penerbangan, perusahaan logistik, dan perusahaan pengiriman membutuhkan Data Engineering untuk mengelola data perjalanan, data pengiriman, dan data inventaris.

Secara umum, hampir semua industri yang memerlukan pengolahan dan analisis data besar dan kompleks membutuhkan Data Engineering untuk membangun dan mengelola infrastruktur data yang diperlukan. Oleh karena itu, Data Engineering menjadi salah satu profesi yang sangat dicari dan dibutuhkan di berbagai industri.

Saya Adalah Data Engineer

Apa saja yang dibutuhkan untuk jadi seorang data engineer dan syarat apa saya yang dapat memenuhi peran seorang data engineer, Seorang Data Engineer biasanya membutuhkan setidaknya gelar sarjana dalam bidang teknologi informasi, ilmu komputer, matematika, atau bidang terkait lainnya. Selain itu, ada beberapa keterampilan teknis dan non-teknis yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Engineer yang sukses di dunia industri, antara lain:

1. Keterampilan teknis:

• Kemampuan pemrograman dan pengembangan software: Data Engineer harus menguasai setidaknya satu bahasa pemrograman seperti Python, Java, Scala, atau R, serta menguasai teknik pengembangan software seperti OOP (Object-Oriented Programming).
• Kemampuan pengelolaan database: Data Engineer harus menguasai pengelolaan database dan alat-alat seperti SQL, NoSQL, Hadoop, dan Spark.
• Kemampuan mengelola infrastruktur: Data Engineer harus menguasai teknologi cloud computing seperti AWS, Google Cloud Platform, atau Microsoft Azure dan teknologi DevOps untuk mengelola infrastruktur data.

2. Keterampilan non-teknis:

• Kemampuan analisis dan pemecahan masalah: Data Engineer harus memiliki kemampuan analisis yang baik dan kemampuan untuk memecahkan masalah yang kompleks terkait infrastruktur data.
• Kemampuan komunikasi dan kolaborasi: Data Engineer harus dapat berkomunikasi dan bekerja sama dengan berbagai tim, termasuk tim pengembang, tim data scientist, dan tim bisnis.
• Kemampuan manajemen proyek: Data Engineer harus menguasai teknik manajemen proyek untuk memastikan proyek infrastruktur data berjalan lancar dan sesuai dengan jadwal yang ditentukan.

Selain keterampilan teknis dan non-teknis, seorang Data Engineer juga harus memiliki minat dan pengetahuan yang mendalam tentang teknologi dan tren terbaru dalam bidang data engineering dan juga mampu mengembangkan kemampuan dirinya secara mandiri melalui pelatihan dan pengembangan pribadi.

Data Engineer Terbaik

AM readers yang baru mulai karir menjadi data engineering dan terjun di dunia data penting untuk membaca dan menerapkan hal ini, Untuk menjadi seorang Data Engineer yang terbaik, dibutuhkan beberapa syarat yang harus dipenuhi, antara lain:

• Kemampuan teknis yang kuat: Seorang Data Engineer harus memiliki kemampuan teknis yang kuat dalam bidang pemrograman, pengelolaan database, pengolahan data, dan teknologi infrastruktur data.

• Kemampuan analisis yang baik: Seorang Data Engineer harus mampu menganalisis data dengan baik, memahami tren data, dan memecahkan masalah infrastruktur data yang kompleks.

• Kreativitas dan inovasi: Seorang Data Engineer harus mampu berpikir kreatif dan inovatif untuk menemukan solusi yang lebih baik dalam pengembangan infrastruktur data.

• Keterampilan manajemen proyek: Seorang Data Engineer harus memiliki keterampilan manajemen proyek yang baik untuk memastikan proyek infrastruktur data berjalan lancar dan sesuai dengan jadwal yang ditentukan.

• Kemampuan kolaborasi dan komunikasi: Seorang Data Engineer harus mampu bekerja sama dengan tim lain, termasuk tim pengembang, tim data scientist, dan tim bisnis, dan harus memiliki kemampuan komunikasi yang baik.

• Pengalaman dan pengetahuan yang luas: Seorang Data Engineer harus memiliki pengalaman yang luas dan pengetahuan mendalam tentang teknologi dan tren terbaru dalam bidang data engineering.

Selain itu, untuk menjadi Data Engineer yang terbaik, sebaiknya terus meningkatkan keterampilan teknis dan non-teknis melalui pelatihan dan pengembangan pribadi, berpartisipasi dalam komunitas data engineering, serta terus memperbaharui pengetahuan dan pengalaman dengan membaca buku, artikel, dan blog terkait data engineering.

Terima kasih telah mengunjungi halaman Anthony Magazine, nantikan VOL selanjutnya yang pastinya akan membahas seputar teknologi, data, data science, data engineerr, AI(Artificial Intelligence), dan banyak lagi. Anthony Magazine Vol 2 bisa di akses dalam versi bahasa inggris silahkan akses di Anthony Magazine Vol 2 English Version. Apabila anda tertarik untuk sharing terkait Data Science & AI (Artificial Intelligence) dapat menghubungi saya di Linkedin Anthony & silahkan kunjungi Github Anthony untuk melihat project lainnya.