Dalam dunia teknologi, istilah data engineering sering muncul sebagai elemen krusial dalam pengelolaan data skala besar. Data engineering berperan dalam membangun infrastruktur data yang memungkinkan perusahaan untuk mengolah, menyimpan, dan menganalisis informasi secara efisien.

Kamu akan menemukan berbagai istilah teknis yang berkaitan dengan data pipeline, database, hingga big data processing. Di sini, kita akan membahas beberapa istilah penting yang wajib dipahami agar kamu lebih familier dengan konsep data engineering.

Apa itu Data Engineering?

Data engineering adalah disiplin dalam ilmu data yang berfokus pada desain, pengembangan, dan pengelolaan infrastruktur data untuk memastikan data dapat dikumpulkan, disimpan, diproses, dan dianalisis dengan efisien.

Bidang ini mencakup pembangunan pipeline data, optimasi database, integrasi sistem, serta penerapan teknologi seperti ETL (Extract, Transform, Load), big data processing, dan cloud computing.

Data engineering berperan penting dalam mendukung data scientist dan analyst dengan menyediakan data yang bersih, terstruktur, dan siap digunakan untuk analisis atau machine learning.

Istilah dalam Data Engineering yang Sering Digunakan

Dalam dunia data engineering, terdapat berbagai istilah teknis yang digunakan dalam proses pengolahan data. Memahami istilah-istilah ini penting untuk bekerja dengan sistem data secara efisien. Berikut beberapa istilah yang sering digunakan:

1. ETL (Extract, Transform, Load)

Proses mengambil data dari berbagai sumber (Extract), mengolahnya agar sesuai kebutuhan (Transform), lalu menyimpannya di sistem tujuan (Load).

2. ELT (Extract, Load, Transform)

Metode serupa dengan ETL, tetapi data dimuat terlebih dahulu sebelum diproses, umumnya digunakan di data warehouse modern.

3. Data Pipeline

Serangkaian proses otomatis yang mengalirkan data dari satu sistem ke sistem lain untuk pemrosesan lebih lanjut.

4. Data Lake

Tempat penyimpanan data mentah dalam berbagai format (terstruktur dan tidak terstruktur), biasanya berbasis cloud.

5. Data Warehouse

Sistem penyimpanan yang dioptimalkan untuk analitik dan pelaporan, seperti BigQuery, Redshift, dan Snowflake.

6. Batch Processing

Metode pemrosesan data dalam jumlah besar secara berkala, digunakan dalam sistem seperti Apache Spark dan Hadoop.

7. Real-Time Processing

Pemrosesan data secara langsung saat data masuk, sering digunakan untuk analitik instan dengan Kafka atau Flink.

8. Orchestration

Mengelola dan mengotomatisasi workflow data, biasanya menggunakan tools seperti Apache Airflow atau Prefect.

9. Data Lineage

Melacak asal-usul, transformasi, dan perjalanan data dalam sistem untuk memastikan transparansi dan akurasi.

10. Data Governance

Kebijakan dan proses untuk mengelola keamanan, kualitas, dan kepatuhan data sesuai regulasi seperti GDPR atau HIPAA.

Komponen Utama dan Cara Kerja Data Engineering

Dalam data engineering, terdapat beberapa komponen utama yang membentuk fondasi pengelolaan data yang efisien. Setiap komponen memiliki peran penting dalam memastikan data dapat dikumpulkan, disimpan, diproses, dan diatur dengan baik untuk mendukung kebutuhan analisis dan machine learning. Berikut beberapa elemen utama yang membentuk ekosistem data engineering:

1. Data Ingestion (Pengumpulan Data)

Proses pengambilan data dari berbagai sumber ke sistem penyimpanan.

API Integration (REST, GraphQL) – Menghubungkan sistem melalui API untuk mengakses data eksternal.
Web Scraping – Mengambil data dari situs web menggunakan bot atau skrip.
Streaming Data (Kafka, Flink) – Mengolah data real-time untuk analitik instan.
Batch Processing (Airflow, Luigi) – Memproses data dalam jumlah besar secara terjadwal.

2. Data Storage (Penyimpanan Data)

Penyimpanan data dalam berbagai format sesuai kebutuhan bisnis.

Relational Database (MySQL, PostgreSQL) – Database berbasis tabel dengan hubungan antar data.
NoSQL Database (MongoDB, Cassandra) – Menyimpan data semi-terstruktur atau tidak terstruktur.
Data Warehouse (BigQuery, Redshift, Snowflake) – Penyimpanan data yang dioptimalkan untuk analitik.
Data Lake (AWS S3, Azure Data Lake) – Menyimpan data mentah dalam berbagai format.

3. Data Processing (Pemrosesan Data)

Mengubah data mentah menjadi informasi yang siap digunakan.

Batch Processing (Apache Spark, Hadoop) – Memproses data dalam jumlah besar sekaligus.
Real-Time Processing (Apache Flink, Kafka Streams) – Mengolah data secara langsung saat diterima.

4. Data Pipeline & Orchestration

Mengelola aliran data dari sumber ke tujuan akhir.

Workflow Orchestration (Apache Airflow, Prefect) – Mengotomatisasi dan mengatur pipeline data.
ETL/ELT Tools (Talend, dbt, Fivetran) – Mengekstrak, mentransformasi, dan memuat data ke sistem analitik.

5. Data Governance & Security

Menjaga kualitas, keamanan, dan kepatuhan data.

Data Quality (Great Expectations, Deequ) – Memvalidasi kualitas data yang masuk.
Data Security (GDPR, HIPAA Compliance) – Memastikan perlindungan data sesuai regulasi.
Data Lineage & Metadata Management – Melacak asal-usul dan dokumentasi data.

Teknologi dan Tools yang Digunakan dalam Data Engineering

Dalam data engineering, berbagai teknologi dan tools digunakan untuk menangani pengumpulan, penyimpanan, pemrosesan, dan pengelolaan data. Berikut beberapa kategori utama serta tools yang umum digunakan:

1. Database

Sistem penyimpanan data untuk aplikasi dan analitik. Contohnya: MySQL, PostgreSQL (relasional), MongoDB, Cassandra (NoSQL).

2. Data Warehouse

Platform penyimpanan data yang dioptimalkan untuk analitik, seperti BigQuery, Redshift, dan Snowflake.

3. Data Lake

Penyimpanan data mentah dalam berbagai format, umumnya berbasis cloud, seperti AWS S3, Azure Data Lake, dan Delta Lake.

4. ETL & Data Pipeline

Tools untuk mengekstrak, mengubah, dan memindahkan data secara otomatis, seperti Apache Airflow, Talend, dbt, dan Fivetran.

5. Big Data Processing

Teknologi pemrosesan data skala besar, seperti Apache Spark, Hadoop, dan Flink, untuk analitik dan machine learning.

6. Data Streaming

Tools untuk menangani data real-time dan event-driven, seperti Apache Kafka dan RabbitMQ.

7. Cloud Services

Layanan cloud yang menyediakan infrastruktur untuk data engineering, seperti AWS (Glue, Athena, Redshift), GCP (BigQuery, Dataflow), dan Azure (Data Factory, Synapse).

Best Practices dalam Data Engineering

Untuk membangun sistem data engineering yang efisien, andal, dan scalable, diperlukan praktik terbaik dalam pengelolaan data. Best practices ini membantu memastikan data dapat diakses dengan cepat, aman, dan sesuai kebutuhan bisnis. Berikut beberapa prinsip utama yang perlu diterapkan dalam data engineering:

1. Gunakan Arsitektur Data yang Skalabel

Memilih arsitektur yang tepat sangat penting untuk menangani volume data yang terus bertambah. Jika data masuk dalam jumlah besar secara berkala, batch processing seperti Apache Spark atau Airflow bisa menjadi pilihan. Sebaliknya, jika data harus diproses secara real-time, gunakan solusi streaming seperti Apache Kafka atau Flink untuk memastikan sistem tetap responsif dan scalable.

2. Optimalkan Query dan Database

Performa database sangat bergantung pada cara data disimpan dan diakses. Menggunakan teknik indexing dapat mempercepat pencarian data, sementara partitioning membantu membagi data menjadi bagian yang lebih kecil untuk mempercepat proses query. Dengan strategi ini, database tetap optimal meskipun beban kerja meningkat.

3. Pastikan Data Governance yang Kuat

Standar data governance seperti GDPR atau HIPAA harus diterapkan untuk memastikan keamanan dan kepatuhan data. Data lineage dan metadata management juga penting untuk melacak perjalanan data dalam sistem. Dengan manajemen yang baik, perusahaan dapat menjaga kualitas data serta meminimalkan risiko kebocoran atau penyalahgunaan.

4. Automasi Data Pipeline

Automasi membantu mengurangi kesalahan manusia dan meningkatkan efisiensi pengelolaan data. Workflow orchestration tools seperti Apache Airflow atau Prefect dapat digunakan untuk mengelola ETL/ELT pipeline secara otomatis, memastikan data selalu diperbarui sesuai jadwal yang telah ditentukan.

5. Monitoring & Logging

Sistem data engineering harus memiliki observability yang baik untuk mendeteksi masalah lebih awal. Implementasi monitoring dengan Prometheus atau logging menggunakan ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) membantu memantau performa sistem, mengidentifikasi error, dan menganalisis pola penggunaan data.

Tren dan Masa Depan Data Engineering

Seiring dengan perkembangan teknologi, data engineering terus mengalami inovasi untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas pengelolaan data. Tren terbaru menunjukkan pergeseran menuju solusi yang lebih fleksibel, otomatis, dan terintegrasi dengan AI. Berikut beberapa tren utama yang akan membentuk masa depan data engineering:

1. Serverless Data Engineering

Penggunaan layanan serverless seperti AWS Lambda dan Google Cloud Functions semakin meningkat karena menawarkan skalabilitas tanpa perlu mengelola infrastruktur. Model ini memungkinkan data engineering lebih efisien dengan biaya yang disesuaikan berdasarkan penggunaan, serta mempercepat pengolahan data secara real-time.

2. DataOps

DataOps membawa konsep CI/CD ke dalam pipeline data, memungkinkan deployment yang lebih cepat dan lebih dapat diandalkan. Dengan otomatisasi dalam pengolahan dan pengujian data, tim dapat meningkatkan akurasi dan kecepatan distribusi data ke berbagai sistem analitik dan machine learning.

3. Machine Learning Ops (MLOps)

Integrasi antara data engineering dan AI semakin erat dengan berkembangnya MLOps. Tim data engineering kini berperan dalam menyiapkan data yang dapat diolah langsung oleh model AI/ML di lingkungan produksi, memastikan keberlanjutan dan efisiensi dalam pengelolaan data untuk kebutuhan machine learning.

4. Graph Databases & Knowledge Graph

Penggunaan database berbasis graf seperti Neo4j semakin populer untuk menganalisis hubungan kompleks dalam data. Teknologi ini sangat berguna dalam berbagai bidang, seperti rekomendasi produk, deteksi penipuan, dan analisis jaringan sosial, yang membutuhkan pemahaman mendalam tentang keterkaitan antar-entitas.

5. Data Mesh Architecture

Pendekatan data mesh membawa paradigma baru dalam pengelolaan data dengan konsep desentralisasi. Alih-alih mengandalkan satu tim pusat, pendekatan ini membagi kepemilikan data ke dalam tim-tim domain yang lebih kecil, meningkatkan skalabilitas dan fleksibilitas dalam pengelolaan data perusahaan.

Kesimpulan

Data engineering menjadi fondasi utama dalam pengelolaan data, memungkinkan proses pengumpulan, penyimpanan, pemrosesan, dan distribusi data secara efisien. Dengan memahami komponen utama, teknologi, dan best practices, tim dapat membangun sistem yang skalabel, optimal, dan aman.

Tren masa depan, seperti serverless computing, DataOps, MLOps, dan data mesh, menunjukkan industri terus berkembang ke arah yang lebih otomatis dan terintegrasi dengan AI. Dengan menerapkan strategi yang tepat, organisasi dapat memanfaatkan data secara maksimal untuk mendukung inovasi dan pertumbuhan bisnis.

Ingin Menjadi Data Engineer? Kuasai Skill Penting dan Raih Kesempatan Beasiswa Ini!

Dalam era digital, data engineering menjadi salah satu bidang yang paling dibutuhkan untuk mengelola data dalam skala besar. Dengan tren seperti serverless computing, DataOps, dan MLOps, kebutuhan akan profesional data engineering terus meningkat. Jika kamu ingin membangun karier di bidang ini, mengikuti pelatihan yang tepat adalah langkah awal yang penting.

Kabar baiknya, Digital Skola membuka Bootcamp Data Engineer Scholarship Program, kesempatan emas bagi kamu yang ingin belajar langsung dari para ahli industri! Dapatkan kurikulum berbasis proyek, bimbingan mentor profesional, serta peluang karier di dunia data engineering.

Jangan lewatkan kesempatan ini untuk mempercepat perjalananmu menjadi seorang Data Engineer yang kompeten. Yuk daftar sekarang juga.

10 Istilah Data Engineering yang Sering Digunakan

Share

Digital Skola