Salah satu tugas utama data engineer adalah mengelola sistem arsitektur data dan menyediakan penyimpanan data atau data warehouse. Dalam hal ini, data engineer menggunakan beberapa tools atau software canggih yang membantu data engineer mengerjakan tugasnya. Salah satu tools penyimpanan data yang sering digunakan adalah Snowflake data engineer. Saking pentingnya tools ini untuk data engineer, Snowflake jadi software cloud yang paling populer di kalangan data engineer.

Snowflake data engineer juga digunakan untuk integrasi data yang merupakan salah satu proses penting data engineer untuk membantu organisasi dalam mengambil keputusan. Pengambilan keputusan dari integrasi data ini akan membantu perusahaan untuk merancang, menerapkan, dan mengelola proses penyerapan transformasi data. Maka dari itu, bantuan tools ETL (Extract, Transform, Load) seperti Snowflake data engineer juga jadi faktor penting untuk setiap project integrasi data.

Jika kamu tertarik untuk mulai berkarier jadi data engineer, maka kamu wajib simak artikel ini sampai akhir agar bisa memahami tools yang banyak digunakan data engineer alias Snowflake!

**Kegunaan Tools Data Engineer Secara Umum**

Dalam melakukan pekerjaannya, data engineer membutuhkan tools untuk mengolah data dalam jumlah besar (big data). Data berukuran besar ini membutuhkan alat khusus yang membantu menghemat waktu untuk membangun sistem integrasi data. Integrasi ini bersifat cloud–agnostic, berpusat pada end users, dan dapat diskalakan untuk memenuhi kebutuhan data yang terus berkembang. Secara umum, tools data engineer digunakan untuk:

Membangun flow data
Mengaktifkan operasi ETL/ELT yang lancar
Menghasilkan business intelligence atau report visualisasi data

Untuk mendukung proses analisis, para data engineer membangun pipeline data yang pada dasarnya merupakan desain infrastruktur untuk analisis data. Untuk membangun pipeline data, seorang data engineer memerlukan tools yang mencakup campuran bahasa pemrograman dan data warehouse.

Lalu, dalam membangun data warehouse kita bisa implementasi secara on-premises atau cloud. Membangun data warehouse secara on–premises memiliki kekurangan seperti tidak elastis dalam penyimpanan dan komputasi sedangkan data akan terus bertambah dan komputasi akan semakin tinggi. Solusinya adalah menggunakan data warehouse berbasis cloud yang mampu melakukan scaling penyimpanan dan komputasi dengan mudah.

Definisi Snowflake Data Engineer

Snowflake data engineer adalah penyedia layanan penyimpanan data dan analisis berbasis cloud. Tools ini adalah ‘gudang’ yang dirancang sebagai solusi untuk memenuhi kebutuhan perusahaan saat ini. Snowflake membantu data engineer:

Membangun data warehouse
Menyempurnakan data warehouse
Menghidupkan kembali industri data warehouse

Dengan tools Snowflake data engineer ini, sistem database beralih ke sistem berbasis cloud dengan cepat karena Snowflake memiliki banyak fitur seperti:

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

Selain data engineer, Snowflake, juga banyak digunakan oleh data scientist dan data analyst. Karena role–role ini sering kali menggunakan big data yang tidak bisa diolah menggunakan tools konvensional karena ukuran data yang terlalu besar membuat kinerja tools melambat. Oleh karena itu, profesi yang berurusan dengan big data bergantung pada tools seperti Snowflake untuk mengolah big data.

Fungsi Snowflake Data Engineer

Snowflake termasuk ke dalam database multidimensional dalam data warehouse yang berfokus pada kolaborasi, query cepat, skalabilitas, dan keamanan. Fungsi Snowflake yang paling umum digunakan data engineer adalah untuk proses ETL, berikut penjelasannya:

Fungsi Snowflake Data Engineer Pada Tahapan Extract

Snowflake menyediakan banyak opsi untuk menyerap data ke dalam platform, data engineer bisa menggunakan data ingestion network untuk membuat data dari berbagai sumber seperti:

S3
Azure
HTTP

Selain itu, Snowflake juga mendukung proses streaming data langsung dari berbagai sumber seperti:

Apache Kafka
Amazon Kinesis

Fungsi Snowflake Data Engineer Pada Tahapan Transform

Tahapan transformasi data menjadi aspek penting dari setiap prosess ETL. Pada tahapan transformasi data ini Snowflake berfungsi untuk:

Membantu mentransformasikan data dalam platform
Menyediakan berbagai fungsi analisis
Menyediakan fungsi Geospasial
Menyediakan fungsi window
Membantu manipulasi data

**Fungsi Snowflake Data Engineer Pada Tahapan Load**

Jika biasanya tools ETL tradisional hanya bisa menyimpan data di stage spesifik berdasarkan data warehousing saja, namun Snowflake bisa menyederhanakan proses dengan menyimpan data di dalam platform-nya sendiri. Bahkan, data engineer bisa dengan mudah membuat tabel dan tampilan yang membuat dan dan memperbarui data dengan lancar.

Bisa disimpulkan Snowflake sangat membantu data engineer pada tahapan ETL untuk memudahkan mengorganisir, mengelola, dan melaksanakan prosesnya. Bahkan, Snowflake juga menawarkan skalabilitas tanpa batas yang bisa membantu perusahaan untuk fokus pada analisa data dibandingkan pengolahan data.

5 Fitur Snowflake Data Engineer

Mengutip Analytics Vidhya, ada 5 fitur utama dari Snowflake, berikut penjelasan masing-masing fitur:

Fitur Stage

Fungsi pertama adalah stage yaitu lokasi yang digunakan untuk menyimpan data. Dari fungsi stage ini, data akan dimuat ke dalam tabel Snowflake dan bisa digunakan untuk membongkar data dari Snowflake. Fungsi stage ini bisa diklasifikasikan sebagai berikut:

Stage Internal = Data harus dimuat ke dalam Snowflake dan disimpan di Snowflake
Stage eksternal = Data harus dimuat ke dalam Snowflake dan disimpan di luar Snowflake, misalnya di AWS S3

Fitur Zero Copy Cloning

Dalam sistem RDBMS, umumnya saat kamu menyalin tabel dari satu database ke database lain maka tabel beserta datanya juga ikut disalin alias akan ada data duplikasi dua kali dan penyimpanannya juga akan lebih besar dua kali lipat. Snowflake memiliki fitur Zero-Copy Clone yang bisa membuat salinan tabel tanpa harus menyalin seluruh data. Misalnya, jika kamu perlu menyalin data tabel tertentu dari lingkungan produksi ke lingkungan pengembangan maka kamu bisa menggunakan fitur Zero-Copy Clone agar bisa hanya disimpan di produksi saja.

Fitur Time Travel

Fitur time travel yang ada di Snowflake sebenarnya serupa dengan konsep time travel yang sering kamu lihat di film-film. Jadi, menggunakan Snowflake kamu bisa menentukan objek tertentu seperti database, skena, tabel, dan lainnya dan menentukan lama waktu yang ingin kamu lihat data historisnya. Bahkan, untuk Snowflake edisi enterprise kamu bisa memperpanjang parameter waktu hingga 90 hari.

Fitur Stream

Fitur stream bisa digunakan data engineer untuk melacak perubahan yang terjadi pada data untuk sebuah tabel. Fitur ini juga bisa digunakan untuk menangkap semua pembaruan dan penghapusan yang ada pada tabel.

Fitur Task

Fitur ini jadi fitur paling praktis yang bisa membantu membuat saluran data dan diurutkan secara hierarkis. Misalnya, kamu menjadwalkan tugas untuk setiap jam, maka jika tugas dari jam pertama masih dijalankan, maka tugas di jam kedua tidak akan bisa dilakukan alias harus menunggu tugas pertama selesai.

Belajar Snowflake Data Engineer dan Tools Lainnya

Jika kamu saat ini tertarik berkarier sebagai data engineer dan ingin belajar lebih banyak mengenai berbagai tools data engineer, kamu tidak perlu kesulitan mencari pelatihan atau bootcamp data engineer, karena Digital Skola menyediakan program Bootcamp Data Engineer yang akan membantu kamu menjadi seorang big data professional yang siap bekerja, termasuk mempelajari tools–tools yang dibutuhkan untuk membantu pekerjaan data engineer dalam mengolah big data.

Melalui program Bootcamp Data Engineer ini, kamu akan mendapat bimbingan dari tutor expert selama 3 bulan, portfolio, hingga dibantu untuk mencari kerja melalui fasilitas job connector. Tak hanya itu, kamu juga akan dapat fasilitas lain seperti:

Akses unlimited tools Data Engineer & Big Data (Snowflake, Airflow, MySQL, Postgresql, Spark, dll)
Project individu meliputi Batch Processing, Big Data Processing dengan Airflow, Spark, Kafka hingga MLOps.
Portofolio end–to–end berisi rangkaian personal project yang disusun secara profesional dengan bimbingan tutor
1-on-1 career counseling with HR Expert
Personality and career assessment
Professional branding
Data enthusiast community
“Second Chance” program
Weekly performance report
Tutor consultation outside of class

Tunggu apa lagi? Mulai karier di bidang data engineer sekarang juga! Klik tombol di bawah ini untuk informasi selengkapnya ya.

BOOTCAMP DATA ENGINEER

Penjelasan Lengkap Mengenai Snowflake Data Engineer

Share

Digital Skola