Saat ini prospek bekerja di bidang data semakin menjanjikan, terlebih dengan pertumbuhan kebutuhan akan infrastruktur data yang semakin berkembang di banyak perusahaan. Jika sebelumnya perusahaan fokus mencari tenaga kerja IT, sekarang perusahaan mulai mencari profesi di bidang data contohnya data engineer. Namun, sebelum terjun ke dunia data engineering, kamu harus memahami dulu berbagai tugas data engineer.
Sudah bukan rahasia lagi, data menjadi salah satu komoditas yang sangat menjanjikan di era industri 4.0. Hal ini juga menjadi pemicu dari tingginya kebutuhan perusahaan akan profesi data engineer. Perusahaan akan memberi tugas data engineer untuk mengelola data yang dimiliki perusahaan menjadi informasi yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan perusahaan.
Oleh karena itu, saat ini data engineer menjadi salah satu profesi yang sedang dicari oleh banyak perusahaan, dan kebutuhannya semakin meningkat setiap tahun (Sumber: Linkedin). Namun, untuk menjadi seorang data engineer juga tak bisa sembarangan, lho! Dibutuhkan beberapa keterampilan seperti database design, data modeling, programming, scripting, data visualization, communication, consulting, analisis statistika, artificial intelligence, machine learning, cloud computing, dan DataOps (Sumber: The Data Incubator). Bahkan, tak cukup memiliki bekal hardskill, kamu juga harus menguasai softskill yang bisa menunjang karier sebagai data engineer seperti kemampuan public speaking, komunikasi interpersonal, expository writing, adaptasi, hingga manajemen stress.
Baca juga: 5 Cara Jadi Data Engineer, Karier Cemerlang Era Digital
Apa itu Data Engineering?
Data engineering adalah proses mengelola data mentah menjadi informasi yang bermanfaat untuk digunakan oleh perusahaan dan proses mengolah data mentah menjadi model prediktif untuk menunjukan trend jangka pendek dan jangka panjang untuk bisnis (Sumber: precisely). Tanpa adanya proses data engineering, data yang dimiliki dan dikumpulkan oleh perusahaan tidak akan berguna dan tidak bisa membantu perkembangan perusahaan.
Berbeda dengan data science dan data analyst yang fokus pada pemerolehan insight dari suatu data, data engineering fokus pada penyediaan infrastruktur agar nantinya data scientist bisa mengakses data yang dibutuhkan secara cepat dan akurat. Peran seorang data engineer di suatu tim data pada umumnya dapat dibagi menjadi tiga yaitu Data Pipelining, Data Warehousing, dan Machine Learning (Sumber: altexsoft) .
Baca juga: Riset: Data Engineer Roadmap: Langkah Menjadi Data Engineer
Apa itu Data Engineer?
Data engineer adalah pekerja IT yang bertugas menyiapkan data untuk penggunaan analitis atau operasional, tugas data engineer yang utama adalah membangun sistem berupa database, data warehouse, dan pipeline. Sistem yang sudah dibangun oleh data engineer nantinya digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data.
Seorang data engineer dituntut untuk memahami bahasa pemrograman dasar, database, serta kemampuan logis. Biasanya, data engineer akan bekerja bersama dengan data analyst dan data scientist, walaupun ketiga profesi ini sama-sama berkaitan dengan data dan terlihat mirip, namun faktanya peran dan tugasnya berbeda-beda.
Tugas Data Engineer
Apa saja yang dikerjakan oleh data engineer? Simak di sini:
Mengumpulkan Data
Tugas data engineer pertama yang paling umum dilakukan adalah mengumpulkan data dari berbagai macam sumber. Biasanya, data engineer akan mengumpulkan data dari berbagai database seperti MySQL, SQL Server, CSV, dan HTML. Dalam proses mengumpulkan data dari berbagai source, data engineer harus berhati-hati dan teliti agar tidak terjadi kesalahan teknis yang bisa mengganggu jalannya sistem program.
Mengolah Data
Setelah data dikumpulkan, data engineer harus bisa mengolah data tersebut menjadi informasi yang bisa digunakan. Data engineer akan membersihkan data mentah, dan mencari anomali di dalam data tersebut. Anomali sendiri merupakan proses dalam database yang menghasilkan sebuah efek yang tidak diharapkan oleh data engineer, hal ini biasanya disebabkan karena struktur tabel dalam penggabungan data masih tidak valid. Untuk mengatasi anomali dalam proses mengolah data, data engineer akan menggunakan sistem ETL untuk membantu memproses data dari bentuk kotor menjadi data yang siap diproses ke data warehouse.
Mengembangkan Arsitektur Data Warehouse
Data engineer juga bertugas untuk merancang struktur arsitektur dari data warehouse yang berhasil dianalisis. Berbagai data yang sudah dimasukan ke data warehouse akan dirancang untuk disimpan pada software dengan mendefinisikan struktur model menggunakan DFD, ERD, dan arsitektur lainnya.
Tentunya, sebagai data engineer kamu perlu mempertimbangkan skala yang harus dicapai, kerangka pekerjaan, pemilihan platform, tools, hingga proses integrasi, adopsi, migrasi, dan keamanan. Pembangunan arsitektur dan infrastruktur yang tepat akan membantu data engineer menyederhanakan alur kerja, menghemat biaya pengembangan, dan hasil analisis data akan menjadi jauh lebih baik.
Pengembangan Instrumen Data
Data engineer memegang peran penting dalam mengembangkan data. Pengembangan data dilakukan dengan menyesuaikan dan mengelola tools integrasi, database, ruang penyimpanan, dan sistem analisis yang digunakan dalam mengelola instrumen data.
Baca juga: Riset: Big Data Bootcamp: Apa Manfaat untuk Karier?
Pemeliharaan dan Pengujian Data Pipeline
Saat proses pengembangan instrumen data berlangsung, data engineer harus menguji kinerja dan tingkat keandalan dari setiap bagian sistem. Data engineer juga akan menguji pipeline untuk memastikan kualitas data. Jika ditemukan data yang tergolong buruk maka akan diidentifikasi sebagai data yang harus diblokir, diperbaiki, dihapus, atau dicatat selama pipeline berjalan.
Penerapan Algoritma Machine Learning
Sebelum dieksekusi oleh data engineer, model dari machine learning terlebih dahulu dirancang oleh data scientist. Setelah itu, tugas data engineer akan memastikan ketersediaan model dengan data yang disimpan di storage atau berasal dari sumber secara langsung, hal ini juga didukung dengan pengelolaan sumber daya komputasi hingga persiapan alat-alat pemantauan oleh data engineer.
Mengelola Data dan Metadata
Seluruh data yang dikumpulkan oleh data engineer baik itu data terstruktur maupun tidak terstruktur akan disimpan di dalam storage. Data yang ada di dalam storage yang berisi laporan eksplorasi dari data disebut sebagai metadata. Data engineer bertugas untuk melakukan pengelolaan terhadap data yang sudah disimpan serta disusun dengan tepat melalui sistem manajemen basis data.
Menyiapkan Tools untuk Mengakses Data
Walaupun tugas data engineer untuk menyiapkan tools untuk mengakses data tidak selalu dilakukan, karena data bisa diambil langsung dari storage, tetapi seringkali ada beberapa kondisi di mana perusahaan membutuhkan business intelligence untuk analisis yang menyediakan tools untuk melihat data, menyusun laporan, sekaligus memperlihatkan hasil data secara visual.
Melacak dan Memantau Stabilitas Pipeline
Terakhir namun tak kalah penting, data engineer akan memantau kinerja dan kepastian akan stabilitas sistem yang sedang berjalan. Tugas ini merupakan hal yang sangat penting terutama ketika storage juga dibersihkan secara berkala. Bagian otomatis dari pipeline juga harus dipantau dan dimodifikasi secara berkala karena kondisi data, dan model cenderung mudah berubah.
Setelah mengetahui tugas data engineer apakah kamu jadi lebih tertarik untuk menjadi seorang data engineer? Fakta menariknya bagi kamu yang tertarik berkarier sebagai data engineer, tidak wajib mempunyai gelar khusus. Memang banyak data engineer yang berasal dari jurusan statistika atau IT, namun faktanya kamu bisa mempelajari ilmu data engineering dan menjadi seorang data engineer dengan bantuan bootcamp data engineer.
Kamu bisa mengikuti bootcamp Bootcamp Data Engineer Digital Skola selama 3 bulan, dengan bantuan kurikulum, tutor expert, dan fasilitas lainnya, Digital Skola akan membantu kamu mempersiapkan diri menjadi data engineer profesional. Penasaran? Daftar di sini: