Data Engineering Tools — **Tools** **Data Engineering (Photo by** **Luca Bravo** on **Unsplash**)

Tools data engineering menjadi elemen penting dalam mendukung pekerjaan seorang data engineer, yang merupakan salah satu profesi paling populer di dunia data saat ini. Seorang data engineer bertanggung jawab untuk membangun, memantau, dan menyempurnakan model data yang kompleks agar perusahaan dapat memanfaatkan berbagai data yang dimiliki secara optimal. Karena tanggung jawabnya yang tidak ringan, keberadaan tools yang tepat sangat membantu dalam menyederhanakan proses-proses teknis dan meningkatkan efisiensi kerja.

Data engineer memegang peranan penting di era big data karena perusahaan umumnya memiliki akses ke begitu banyak informasi dari dunia nyata dan digital, banyaknya informasi ini tentunya tidak semuanya relevan dengan kebutuhan perusahaan. Maka dari itu, data engineer yang bertanggung jawab untuk mengelola banyak data tersebut agar bisa menghasilkan insight yang relevan dan sesuai dengan kebutuhan bisnis (Sumber: Emeritus). Tanggung jawab data engineer bisa dibagi menjadi dua kategori, yatu:

Database management = Merancang infrastruktur data, menjaga privasi dan aksesibilitas data, membentuk jaringan pipeline yang efisien, dan membangun database yang akurat
Data insights = Mengembangkan data tools untuk analisis dan membangun algoritma machine learning

Tentunya, tanggung jawab tersebut bisa dilakukan secara lebih mudah dan optimal dengan bantuan data engineering tools. Lantas, apa saja data engineering tools yang wajib kamu kuasai? Simak selengkapnya di artikel ini!

Rekomendasi 10 Tools Data Engineering

Berikut tools data engineering yang umum digunakan oleh data engineer:

Apache Spark

Apache Spark adalah framework komputasi yang biasa digunakan untuk mengakses data, memproses data, hingga menganalisis big data. Apache Spark merupakan tools data engineering yang menjadi pelengkap dalam penanganan big data dan machine learning. Fitur-fitur dalam Apache Spark juga membantu data engineer dalam memproses melalui in-memory, agar waktu pemrosesannya lebih cepat.

Apache Hive

Apache Hive adalah tools data engineering yang digunakan untuk analisis dataset berukuran besar yang tersimpan di HDFS Hadoop dan juga pada file system Amazon S3. Ada tiga format yang digunakan dalam Apache Hive, yaitu:

Tabel = Tabel dalam Hive berisi baris dan tabel
Partisi = Data di Hive juga bisa memiliki lebih dari satu partisi, mereka dipetakan ke subdirektori dan sistem file
Bucket = Disimpan sebagai file dalam partisi pada sistem file yang mendasarinya

Apache Airflow

Apache Airflow adalah tools data engineering yang digunakan untuk menjadwalkan dan mengatur data pipeline atau workflow. Pengaturan data pipeline di sini mengacu pada koordinasi, pengaturan, penjadwalan, dan pengelolaan data pipeline yang kompleks dari sumber yang berbeda-beda. Apache Airflow memiliki beberapa keunggulan, diantaranya:

Dinamis bisa digunakan di Python atau di Airflow
Memiliki berbagai jenis plugin yang bisa digunakan
Bisa digunakan oleh tim dengan ukuran load tugas yang besar

Apache Kafka

Apache Kafka adalah tools data engineering yang digunakan untuk data streaming. Ada beberapa kelebihan utama dari Apache Kafka, diantaranya:

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

Tableau

Tableau adalah tools data engineering yang bisa membantu mempermudah pembuatan analisis visual interaktif dalam bentuk dashboard. Tableau memiliki banyak fitur dan fungsi yang bisa kamu manfaatkan, diantaranya:

Menerjemahkan data menjadi bentuk visualisasi
Mengelola metadata
Impor berbagai ukuran dan range data
Membuat visualisasi data tanpa perlu coding

Tableau memiliki berbagai keunggulan yaitu:

Pilihan visual yang interaktif
User friendly
Bisa mengolah banyak sumber data
Terintegrasi dengan bahasa skrip

Power BI

Power BI adalah tools data engineering yang bisa digunakan untuk menggabungkan, menganalisis, dan membuat visualisasi. Power BI memiliki banyak fitur, diantaranya:

Beragam visualisasi seperti grafik, angka, pola, dan lain sebagainya
Pembuatan laporan responsif dan interaktif
Memprediksi tren data
Pembuatan analisis yang real time

Snowflake

Snowflake adalah tools data engineering yang bisa digunakan untuk menyimpan dan menghitung data. Snowflake memiliki banyak fitur, antara lain:

Infrastruktur terkelola skalabilitas on-the-fly
Pengelompokan otomatis
Kemudahan integrasi dengan ODBC, JDBC, Javascript, Python, Spark, R, dan Node.js

dbt (Data Build Tool)

dbt adalah tools data engineering yang membantu data engineer dalam transformasi data di warehouse menggunakan SQL. Cocok untuk data modeling dan versioning. Keunggulannya:

Mudah digunakan bagi yang familier dengan SQL
Mendukung testing dan dokumentasi otomatis
Integrasi baik dengan modern data stack

Fivetran

Fivetran adalah tools data pipeline otomatis yang memudahkan proses ETL (Extract, Transform, Load). Fitur unggulannya:

Integrasi dengan ratusan data source
Update data secara otomatis
Minim maintenance dan skalabilitas tinggi

Great Expectations

Great Expectations adalah tools untuk data quality dan validasi. Cocok untuk memastikan data yang masuk sudah sesuai standar. Fitur utamanya:

Validasi data otomatis
Dokumentasi data pipeline secara real-time
Integrasi baik dengan Airflow, dbt, dan tools lainnya

Kesimpulan

**Tools Data Engineering (Photo by** **Growtika** on Unsplash)

Data engineer memiliki tanggung jawab besar dalam memastikan data yang dimiliki perusahaan dapat diolah dan dimanfaatkan secara maksimal. Dengan kompleksitas pekerjaan yang mencakup pengelolaan database hingga pengembangan insight bisnis, penggunaan tools data engineering yang tepat sangatlah krusial.

Mulai dari Apache Spark untuk komputasi big data, hingga Great Expectations untuk validasi data, masing-masing tools memiliki peran dan keunggulannya sendiri dalam mendukung efisiensi dan akurasi kerja seorang data engineer. Menguasai tools-tools tersebut tidak hanya akan memudahkan pekerjaan, tetapi juga memberikan nilai tambah bagi karier data engineering kamu di era data yang terus berkembang.

Yuk, Pelajari Tools Data Engineering Bersama Ahlinya!

Jika kamu saat ini tertarik berkarier sebagai data engineer, kamu bisa belajar bersama Digital Skola. Bootcamp Data Engineer Digital Skola akan membantu kamu menjadi seorang data engineer professional yang siap bekerja, termasuk mempelajari tools-tools yang dibutuhkan untuk membantu pekerjaan data engineer dalam mengolah data. Nantinya kamu akan dapat fasilitas:

Job connector
1-on-1 career counseling with HR Expert
Personality and career assessment
Professional branding
Data enthusiast community
“Second Chance” program
Weekly performance report

Dengan kurikulum yang relevan industri dan pendampingan langsung dari para praktisi, ini bisa jadi langkah awal yang tepat untuk memulai kariermu di dunia data.

10 Tools Data Engineering

Share

Digital Skola