Data engineer adalah salah satu profesi paling populer diantara berbagai profesi data lainnya. Data engineer bertanggung jawab untuk membangun, memantau, dan menyempurnakan model data yang kompleks untuk membantu perusahaan dengan memanfaatkan berbagai data yang dimiliki. Karena tugasnya yang cukup kompleks, seorang data engineer tentunya membutuhkan berbagai data engineering tools yang bisa membantu mempermudah pekerjaan.
Sederhananya, data engineering adalah serangkaian proses membangun sistem yang berguna untuk membantu mengumpulkan dan menyimpan data dari berbagai sumber. 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 lengkapnya di artikel ini!
Data Engineering Tools yang Wajib Kamu Kuasai
Berikut data engineering tools yang wajib kamu kuasaia:
Data Engineering Tools: Apache Spark
Apache Spark adalah framework komputasi yang biasa digunakan untuk mengakses data, memproses data, hingga menganalisis big data. Apache Spark merupakan data engineering tools 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.
Baca juga: 3 Kunci Utama untuk Jadi Digital Talent
Data Engineering Tools: Apache Hive
Apache Hive adalah data engineering tools yang digunakan untuk analisis dataset berukuran besar yang tersimpan di HDFS Hadoop dan juga pada filesystem 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 data engineering tools 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 data engineering tools 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 data engineering tools 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 data engineering tools 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 data engineering tools 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
Rekomendasi Bootcamp Data Engineer
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
Penasaran dengan fasilitas dan kurikulum lengkap yang bisa perusahaan kamu dapatkan? Klik button di bawah ini!
