Data Engineer: Definisi, Tugas, Skill, dan Teknologi Pendukungnya

7 Juli 2023

Data Engineer merupakan seorang profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, mengelola, dan menyimpan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber yang berbeda. Seorang Data Engineer harus memiliki kemampuan teknis dalam bidang database, pemrograman, dan infrastruktur jaringan.

Key Takeaways

• Data engineer memproses, mengolah, dan melakukan penyimpanan data.
• Seorang data engineer harus memahami dasar-dasar ilmu tentang big data, kemampuan pemrograman, keamanan data, dan banyak lainnya.
• Berbagai macam tools tersedia untuk data engineer, setiap pekerjaan bisa memiliki tools yang berbeda atau kombinasi dari beberapa tools.

Perbedaan Data Engineering dan Data Engineer

Data engineer adalah orang yang bertanggung jawab untuk memproses, mengolah data, dan menyimpan data secara efisien. Mereka bekerja pada infrastruktur dan program yang memungkinkan data scientist dan analis big data untuk bekerja dengan data secara efektif.

Data engineer bertindak sebagai jembatan antara data scientist dan database administrator (DBA), memastikan bahwa data dapat diakses dan digunakan dengan mudah.

Sementara itu, data engineering adalah suatu bidang disiplin teknis yang berfokus pada pengembangan dan pengelolaan sistem dan infrastruktur yang mendukung pemrosesan, pengelolaan, visualisasi data, dan analisis data.

Data engineering mencakup berbagai tugas, seperti pengumpulan data, transformasi data, penyimpanan data, manajemen data, dan pengiriman data.

Skill yang Dibutuhkan dalam Data Engineering

Berikut adalah beberapa skill yang diperlukan untuk menjadi seorang data engineer yang sukses dalam industri:

1. Pemahaman Dasar Tentang Teknologi

Pemahaman yang kuat tentang teknologi dan bagaimana teknologi dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis sangat penting bagi pendidikan seorang data engineer.

Mereka harus memahami dan menguasai dasar-dasar operasi, database, jaringan, dan bahasa pemrograman untuk dapat mengembangkan sistem data yang efektif dan efisien kebutuhan perusahaan.

2. Pemahaman tentang Big Data

Kemampuan ahli untuk memahami dan mengelola big data sangat penting dalam profesi data engineer.

Big data mencakup volume data yang sangat besar dan kompleks, sehingga dibutuhkan seorang data engineer harus memiliki pemahaman yang kuat tentang teknologi dan alat-alat untuk dapat mengumpulkan dan memproses, mengelola, dan menganalisis big data.

Baca juga : Big Data Implementation: Solusi Cerdas Mengembangkan Bisnis

3. Pemahaman tentang Konsep Data Modeling

Data modeling adalah proses merancang struktur data yang efektif dan efisien untuk digunakan dalam sistem data. Seorang data engineer harus memiliki pemahaman yang kuat tentang konsep data modeling dan kemampuan untuk melakukan proses merancang skema data yang efektif dan efisien.

4. Kemampuan Pemrograman

Seorang data engineer harus memiliki kemampuan pemrograman yang kuat untuk dapat membuat program sistem data yang efektif dan efisien.

Mereka harus menguasai bahasa pemrograman seperti Python, Java, dan SQL untuk dapat mengembangkan program sistem data yang kompleks dan efisien.

5. Kemampuan Kerja Tim

Kemampuan untuk bekerja dalam tim dan berkolaborasi dengan berbagai anggota tim data lainnya seperti data scientist, analis data, dan pengembang software sangat penting bagi seorang data engineer.

Mereka harus dapat bekerja dalam lingkungan data engineering tim yang kompleks dan dapat berkomunikasi dengan jelas dan efektif.

6. Kemampuan Analisis

Kemampuan analisis data yang kuat sangat penting dimiliki dalam profesi data engineer.

Seorang data engineer harus dapat menganalisis data dengan cepat dan efisien untuk mendapatkan informasi wawasan bisnis yang berguna dan langsung dapat digunakan oleh organisasi.

7. Pemahaman tentang Keamanan Data

Data merupakan aset yang sangat berharga dan penting bagi organisasi, oleh karena itu keamanan data engineering menjadi sangat penting.

Seorang data engineer harus memiliki ilmu pengetahuan dan pemahaman yang kuat tentang keamanan data dan cara-cara untuk melindungi data dari serangan cyber dan kebocoran data.

Baca Juga : Machine Learning Algorithms pada Bisnis

Teknologi dan Tools yang Digunakan oleh Data Engineer untuk Memproses dan Mengelola Data

Berikut adalah beberapa alat dan software yang digunakan oleh data engineer untuk menyelesaikan tugas mereka:

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop adalah salah satu alat open-source terpopuler yang digunakan oleh data engineer untuk mengolah data besar dan kompleks. Hadoop terdiri dari dua komponen utama, yaitu Hadoop Distributed File System (HDFS) dan Hadoop MapReduce.

HDFS digunakan untuk menyimpan dan mengolah data yang besar dan kompleks, sedangkan Hadoop MapReduce digunakan untuk memproses data secara terdistribusi di sejumlah server.

2. Apache Spark

Apache Spark adalah alat open-source lainnya yang digunakan langsung oleh data engineer untuk memproses data besar dan kompleks.

Spark memungkinkan data engineer untuk mengakses data memproses data secara cepat dan efisien, dengan menggunakan teknologi pemrosesan in-memory.

3. Apache Kafka

Apache Kafka adalah alat open-source yang digunakan untuk mengelola aliran data secara real-time. Kafka dapat menangani aliran data dalam skala besar, sehingga sangat berguna bagi data engineer untuk mengelola aliran data dalam sistem yang kompleks.

4. SQL Databases

SQL databases adalah salah satu profesi jenis database yang paling umum digunakan oleh data engineer untuk menyimpan dan mengolah data. Beberapa contoh SQL databases yang populer adalah MySQL, PostgreSQL, dan Oracle.

5. NoSQL Databases

NoSQL databases adalah jenis database yang digunakan oleh data engineer untuk membangun sistem menyimpan data yang kompleks, fleksibel, dan bersifat dinamis. Beberapa contoh NoSQL databases yang populer adalah MongoDB, Cassandra, dan Couchbase.

6. Apache Airflow

Apache Airflow adalah alat open-source yang digunakan oleh data engineer untuk dengan mudah mengatur dan menjalankan tugas-tugas pemrosesan data secara terjadwal.

Airflow memungkinkan data engineer untuk membuat dan menjalankan skenario pemrosesan data secara otomatis, sehingga memudahkan pekerjaan mereka dan menghemat waktu.

7. Docker

Docker adalah platform open-source yang digunakan oleh data engineer untuk membangun, menguji, dan mendistribusikan aplikasi. Docker memungkinkan data engineer untuk membuat lingkungan kerja yang terisolasi dan portable, sehingga memudahkan pengembangan dan pengujian aplikasi.

Tantangan dan Hambatan Data Engineer

Berikut adalah beberapa tantangan dan hambatan yang sering dihadapi oleh profesi seorang data engineer:

1. Keterbatasan Sumber Daya

Salah satu tantangan yang paling umum dihadapi oleh data engineer adalah keterbatas dan peran dan sumber daya. Hal ini terutama terjadi pada perusahaan kecil atau menengah yang memiliki anggaran yang terbatas untuk infrastruktur data mereka.

Seorang data engineer harus dapat mengoptimalkan sumber daya yang ada dan mencari cara-cara kreatif untuk memenuhi kebutuhan data tanpa harus mengeluarkan biaya besar.

2. Kompleksitas data

Data yang dibutuhkan dapat memiliki format dan jenis yang berbeda-beda, dan ini bisa menjadi tantangan yang besar bagi seorang data engineer.

Mereka harus memahami struktur data dan bahasa pemrograman yang berbeda untuk dapat mengolah data dengan baik. Selain itu, data yang sangat besar dan kompleks membutuhkan kemampuan khusus dalam pemrosesan data.

3. Kesalahan manusia

Kesalahan manusia bisa terjadi pada saat mengumpulkan, memproses, atau menganalisis data. Seorang data engineer harus dapat mengurangi risiko kesalahan manusia dengan mengevaluasi data secara sistematis dan mengelola data dengan hati-hati.

Mereka juga harus menguasai teknik untuk memperbaiki kesalahan data dan menyelesaikan masalah teknis yang terkait.

4. Keamanan data

Keamanan data adalah masalah yang serius bagi perusahaan dan organisasi yang bekerja dengan data sensitif. Seorang data engineer harus memastikan bahwa data yang diakses dan digunakan tidak dipengaruhi oleh pihak yang tidak berwenang.

Selain itu, mereka harus memahami regulasi dan kebijakan yang berlaku dan menerapkan praktik-praktik keamanan data yang efektif.

5. Perubahan teknologi

Teknologi terus berkembang dengan pesat, dan seorang data engineer harus selalu memperbarui pengetahuan dan keterampilannya. Hal ini melibatkan belajar teknologi baru dan beradaptasi dengan tren terbaru dalam bidang data engineering.

Seorang data engineer harus memastikan bahwa teknologi yang digunakan perusahaan untuk mengolah data tetap relevan dan efektif dalam memenuhi kebutuhan bisnis.

Itulah beberapa tantangan dan hambatan yang sering dihadapi oleh seorang data engineer. Meskipun tantangan ini sulit, seorang data engineer harus dapat mengatasi dan menyelesaikan masalah tersebut dengan kreatif dan efektif.

Tentunya, untuk menjalankan tim dengan background data engineer yang kuat diperlukan tools yang mendukung. Terralogiq menyediakan Google Cloud Platform yang cocok untuk perusahaan Anda mengembangkan tim data engineer-nya.