**Data Engineer Tools (Photo by** **Mimi Thian** on **Unsplash**)

Sampai saat ini, profesi data engineer masih jadi salah satu profesi yang banyak dicari oleh perusahaan dari berbagai industri namun demand yang ada di Indonesia masih terbilang sedikit. Data engineer bertanggung jawab untuk membangun infrastruktur untuk kebutuhan analisis dan operasional di perusahaan. Tentunya, karena tanggung jawab seorang data engineer sangat besar dan krusial bagi jalannya bisnis, maka untuk membantu memudahkan pekerjaan, seorang data engineer harus menguasai beberapa data engineer tools yang bisa membantu dalam memproses data.

Mengutip dari Emeritus, tanggung jawab data engineer di perusahaan adalah untuk mengelola data yang dimiliki perusahaan yang tentunya dalam jumlah besar agar bisa menghasilkan insight yang sesuai atau relevan dengan kebutuhan bisnis. Umumnya, tanggung jawab seorang data engineer juga digolongkan menjadi dua jenis kategori, yaitu:

Data Insights = Data engineer bertanggung jawab untuk mengembangkan berbagai data engineer tools untuk menganalisis, memproses, dan membangun algoritma machine learning
Database Management = Data engineer bertanggung jawab untuk merancang infrastruktur data, menjaga aksesibilitas data, menjaga privasi data, membangun database yang akurat, dan membuat data pipeline yang efisien.

Biasanya, sehari-hari seorang data engineer akan melakukan beberapa job description berikut ini:

Proses Extract Transform Load (ETL)
Mengembangan dan menerapkan kebijakan data retention
Membangun database untuk memenuhi kebutuhan perusahaan
Mendesain dan melakukan implementasi data system serta memelihara sistem tersebut
Mengumpulkan, memproses, dan memvalidasi data

Dalam mengerjakan tanggung jawab dan pekerjaan sehari-harinya pastinya data engineer membutuhkan data engineer tools untuk membantu pekerjaannya. Penasaran apa saja top tools data engineer di industri yang perlu kamu pelajari jika tertarik berkarier jadi data engineer? Simak artikel ini sampai akhir!

Top Data Engineer Tools di Industry yang Harus Dikuasai

Berkembang pesatnya teknologi jadi salah satu alasan utama data engineer kini banyak dicari oleh perusahaan. Jika kamu kini tertarik berkarier jadi data engineer, maka kamu juga harus mempelajari berbagai data engineer tools yang memang digunakan oleh industri, berikut beberapa top data engineering tools yang biasanya digunakan oleh banyak perusahaan dari berbagai industri:

Data Engineer Tools: Snowflake

Snowflake merupakan penyedia layanan untuk analisis berbasis cloud dan untuk penyimpanan data. Tools Snowflake ini merupakan gudang yang dirancang sebagai solusi untuk bisa memenuhi kebutuhan perusahaan terkait pengolahan data. Pada praktiknya, data engineer akan menggunakan Snowflake untuk membangun, menyempurnakan, hingga menghidupkan data warehouse. Tools Snowflake jadi salah satu top data engineer tools karena memiliki banyak fitur, diantaranya:

Data Engineer Tools: Apache Airflow

Apache Airflow adalah platform manajemen workflow terbuka yang diperuntukkan untuk membuat, menjadwalkan, dan memantau alur kerja data pipeline yang terdiri dari beberapa tugas yang saling berhubungan. Apache Airflow banyak digunakan industri karena memiliki banyak keunggulan, diantaranya:

Dinamis = Bisa dikerjakan di Python atau langsung di Airflow
Banyak plugin = Tersedia berbagai jenis plugin yang bisa dimanfaatkan untuk berinteraksi dengan sistem eksternal
Bisa membuat plugin = Data engineer bisa membuat plugin sendiri sesuai kebutuhan
Skalabilitas = Bisa digunakan untuk tugas yang kompleks termasuk tugas yang membutuhkan sumber daya dan waktu yang sangat besar
Fleksibel = Bisa digunakan secara fleksibel dan bisa diatur sesuai dengan kebutuhan masing-masing pengguna untuk menentukan tugas yang dijalankan, waktu pelaksanaan tugas, dan lain sebagainya
Monitoring = Bisa digunakan untuk memantau tugas dan melacak progres pipeline secara menyeluruh
Open-source = Bisa dimodifikasi dan disesuaikan kode sumbernya sesuai dengan kebutuhan bisnis perusahaan

Saat menggunakan Apache Airflow, ada beberapa konsep inti yang harus kamu pahami, diantaranya:

Directed Acyclic Graph = Data pipeline yang didefinisikan dalam kode python
Task = Representasi visual dari pekerjaan yang dilakukan di masing-masing tahap workflow
Operator = Titik yang menjelaskan cara task akan dijalankan
Hook = Fondasi atau landasan dari operator
Provider = Paket yang dikelola oleh komunitas yang mencakup seluruh hook dan operator dari suatu layanan tertentu
Plugin = Kombinasi hook dan operator
Connection = Tempat Airflow menyimpan informasi yang terhubung dengan sistem eksternal

Data Engineer Tools: Apache Spark

Apache Spark merupakan salah satu top data engineer tools yang banyak digunakan perusahaan untuk pengolahan data. Apache Spark bersifat open source dan hingga kini ada lebih dari 50 ribu organisasi yang menggunakan data engineer tools ini termasuk perusahaan besar seperti Apple, iBM, hingga Microsoft. Fitur utama yang dimiliki Apache Spark adalah bisa memproses data stream secara real time dan melakukan processing data dengan efisien. Ada beberapa kelebihan fitur yang dimiliki Apache Spark, diantaranya:

Sangat mudah digunakan dan dapat dituliskan dalam berbagai bahasa pemrograman seperti Python, R, Scala, dan Java
Performa lebih cepat dibandingkan framework data tradisional
Memiliki SQL library, streaming, hingga graph analysis yang memudahkan proses analisis dan pengelolaan data

Data Engineer Tools: Apache Kafka

Apache Kafka adalah platform yang bersifat open-source yang biasa digunakan oleh data engineer untuk membuat data pipelines yang menggunakan data streaming secara real-time. Ada beberapa fitur yang tersedia di Apache Kafka, diantaranya:

Toleransi kesalahan efektif yang melindungi cluster dari kegagalan node
Menangani transformasi data dengan bertindak sebagai perantara
Menerima data dari sumber dan bisa tersedia secara real-time ke sistem tujuan

Kelebihan utama dari Apache Kafka bisa digolongkan menjadi tiga kategori, berikut penjelasannya:

Distributed = Apache Kafka bisa digunakan untuk menerima, menyimpan, hingga mengirim dari dari berbagai node
Horizontally-scalable = Apache Kafka bisa digunakan dalam kelompok sehingga dengan bertambahnya volume dan kecepatan aliran data yang harus diproses hanya perlu menambah mesin baru pada cluster tanpa harus melakukan vertical-scaling
Fault-tolerant = Bisa digunakan untuk mereplikasi data ke node-node lainnya

Tableau

Umumnya, pekerjaan seorang data engineer juga tidak terlepas dari visualisasi data. Maka dari itu, kamu juga harus mempelajari top data engineer tools untuk visualisasi data seperti Tableau. Ada empat fungsi utama dari Tableau, yaitu:

Digunakan untuk mengelola metadata
Digunakan untuk menerjemahkan data menjadi bentuk visualisasi
Digunakan untuk mengimpor berbagai range dan ukuran data
Membuat visualisasi data tanpa perlu pemrograman atau coding

Kelebihan utama dari Tableau adalah:

Pilihan visual yang interaktif
User friendly tidak perlu skill pemrograman
Terintegrasi dengan bahasa skrip

Belajar Top Data Engineering Tools di Industry

Setelah mengetahui beberapa top data engineering tools di industri, kini jika kamu semakin tertarik untuk belajar ilmu data engineer sekaligus praktik berbagai top data engineering tools, maka kamu bisa belajar di kelas data engineer Digital Skola. Di Bootcamp Data Engineer dari Digital Skola kamu akan dapatkan kurikulum terstruktur dan mendapatkan pembelajaran sekaligus praktik langsung dengan top tools data engineer yang dipakai industri. Selain itu, kamu juga akan dapat fasilitas lengkap penunjang karier seperti:

Data Engineer Job Connector
Pembuatan 8 portofolio
1on1 career counseling with HR Expert
Professional Branding
Konsultasi tutor di luar kelas

Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!

DATA ENGINEER BOOTCAMP

5 Top Data Engineer Tools di Industri

Share

Digital Skola