Ketergantungan manusia terhadap data semakin hari semakin besar. Seiring dengan menjamurnya perusahaan rintisan berbasis teknologi, data sudah bagaikan teman sepermainan. Data adalah kumpulan keterangan yang memberikan gambaran mengenai suatu keadaan.
Mengapa data penting? Sebuah kebijakan dan keputusan merupakan hasil dari telaah data. Manusia memerlukan data untuk mengetahui keadaan, lalu sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Pergerakan manusia yang semakin cepat menghasilkan data yang melimpah. Oleh karena itu, untuk mengelola data yang tidak terkira jumlahnya diperlukan keahlian seorang data engineer.
Data engineer adalah salah satu profesi yang diyakini kian bersinar seiring dengan kian merebaknya digitalisasi. Selain data engineer, sebelumnya kamu pasti pernah mendengar profesi data analyst dan data scientist. Ketiga profesi tersebut sama-sama bergelut dengan data. Lalu, apa yang membedakan ketiga profesi tersebut? Temukan jawabannya di bawah ini!
Mengenal Data Engineer
Data engineer adalah orang yang berprofesi mengatur dan mengelola proses arsitektur data pada sebuah lembaga atau badan usaha. Tugas data engineer adalah membangun sistem yang terintegrasi dengan sistem lainya untuk mempermudah memproses data berskala lebih besar. Data diburu untuk kepentingan perusahaan, peran data engineer tentu menjadi sangat krusial. Mekanisme pengolahan data akan menjadi tidak teratur apabila profesi ini tiada. Pada intinya, keberadaan data engineer sangat penting untuk memastikan data tersimpan, dapat diakses, dan digunakan sesuai dengan kebutuhan oleh perusahaan.
Tipe-Tipe Data Engineer
1. Generalist
Pada perusahaan yang tidak memiliki karyawan untuk berfokus mengerjakan big data, biasanya data engineer memegang alih memanajemen data. Jasa data engineer juga dibutuhkan untuk menganalisis, menafsirkan, dan membuat format data yang lebih mudah dimengerti.
2. Pipeline-centric
Data engineer bekerja sama dengan data scientist untuk membangun metode atau alat khusus untuk mengerjakan analisis data besar tertentu.
3. Database-centric
Ini adalah tipe data engineer yang memang fokus untuk bergelut dengan big data. Tipe ini menciptakan gudang atau penyimpanan berskala besar untuk mempermudah pekerjaan data scientist dan data analyst.
Baca juga: Apa Itu Database Server & Untuk Apa Digunakan?
Tugas Data Engineer
1. Mengumpulkan dan Mengolah Data
Data engineer bertanggung jawab dalam mengumpulkan dan mengolah data. Jenis data tersebut sangat beragam, bisa berupa angka, gambar, suara, karakter, dan lain sebagainya. Data engineer yang bekerja untuk suatu perusahaan umumnya data yang dimaksud adalah big data. Big data adalah kumpulan data yang beragam, memiliki volume besar, dan terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Seorang data engineer dituntut mempunyai ketelitian dalam mengklaster informasi karena data yang dikumpulkan bukan hanya data terstruktur tetapi juga data tidak terstruktur. Untuk menunjang tugas-tugas tersebut, tentu saja data engineer membutuhkan tools-tools yang dapat memudahkan segala proses pengolahan data.
2. Membersihkan Data
Tugas data engineer setelah mengumpulkan data adalah membersihkan data. Data yang diperoleh dari berbagai sumber pada umumnya masih berupa raw data atau data mentah. Tidak hanya mentah, terkadang terdapat pula anomali data di mana tipe data tidak serasi, masih terdapat null data, duplikasi data, dan lain sebagainya. Ketidakteraturan ini akan cukup mengganggu ketika data diakses untuk kebutuhan analisis. Data engineer berperan menyortir raw data hingga menjadi data yang terstruktur dan siap digunakan oleh perusahaan. Data yang sudah siap ini kemudian akan digunakan oleh data scientist ataupun data analyst untuk kepentingan analisis data hingga memperoleh informasi yang dibutuhkan perusahaan.
3. Mengembangkan Arsitektur Data Warehouse
Bagian terpenting dari tugas data engineer adalah mengembangkan arsitektur dari data warehouse yang telah dianalisis. Data-data yang sudah dikumpulkan, diolah, hingga dibersihkan kemudian dimasukkan ke dalam data warehouse. Data engineer bertanggung jawab merancang alur penyimpanan data yang akan digunakan pada software. Struktur model yang diterapkan dapat menggunakan DFD (data flow diagram), ERD (entity relationship diagram), dan arsitektur data warehouse lainnya.
Baca juga: Data Warehouse: Pengertian, Fungsi, dan Manfaatnya
Perbedaan Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst
Walaupun ketiga profesi ini sama-sama menjadikan data sebagai mainannya, ternyata ketiganya tidaklah sama alias berbeda. Perbedaan mendasar ketiga profesi ini adalah dalam mengolah data. Data yang dikumpulkan pertama kali akan diolah hingga dibersihkan oleh data engineer. Selanjutnya, data analyst akan memisahkan data yang dianggap penting dan kurang penting serta mengklasifikannya ke dalam berbagai kategori agar lebih mudah dipahami oleh stakeholders.
Adapun tugas-tugas dari data analyst adalah menganalisis data, mengintepretasikan data, membaca arah bisnis, dan lain-lain. Sementara itu, data scientist mengubah kumpulan data yang belum terstruktur menjadi informasi yang lebih mudah dipahami oleh orang awam atau masyarakat luas. Selain itu, data scientist perlu mengerti bisnis karena perusahaan membutuhkan jasa untuk menghasilkan rekomendasi produk yang akan ditawarkan kepada konsumen.
Baca juga: Apa itu Profesi Data Analyst?
Skill yang Perlu Dikuasai Data Engineer
Untuk menjadi data engineer seseorang harus memiliki kemampuan logis, pengetahuan tentang database, serta bahasa pemrograman. Adapun kemampuan teknis yang harus dikuasai oleh data engineer, seperti:
1. Bahasa Pemrograman
Bahasa pemrograman adalah hal yang krusial bagi data engineer karena dengan bahasa program data engineer dapat melakukan analisis numerik dan statistik dengan set data besar. Contoh bahasa pemrograman yang banyak digunakan saat ini adalah Java, Python, dan SQL (Structured Query Language). SQL adalah bahasa program yang paling sering digunakan saat ini, dirancang untuk mengelola data dalam database relasional.
2. Sistem ETL (Extract Transform Load)
ETL adalah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam satu penyimpanan dan dimuat ke dalam gudang data atau sistem lainnya. Beberapa tools yang kerap digunakan dalam mengaplikasikan sistem ETL adalah Xplenty dan Stitch.
3. Penyimpanan Data (Data Storage)
Data yang masuk dan terkumpul sangat beragam dan pastinya kompleks. Data-data tersebut tentu tidak dapat disimpan dengan cara yang sama karena kebutuhan akan data juga berbeda. Oleh karena itu, seorang data engineer perlu memahami betul tipe data dan struktur data untuk dapat disimpan sesuai dengan tipe atau kebutuhannya.
4. Machine Learning
Skill ini sesungguhnya merupakan ranah data scientist. Namun, seorang data engineer setidaknya memahami dasarnya. Melalui machine learning, seseorang dapat mengetahui cara mengembangkan algoritma dan penggunaan kecerdasan buatan atau artificial intelligence.
5. Cloud Computing
Dunia semakin canggih, penyimpanan data tidak hanya dapat dilakukan di server fisik tetapi juga server Cloud. Cloud adalah unit penyimpanan digital yang dapat diakses dari perangkat apa saja dan kapan saja selama ada koneksi ke internet.
6. Alat Pengolahan Data
Dengan menguasai alat pengolahan data, data engineer dapat memanfaatkan jaringan untuk memecahkan masalah komputasi data. Contoh alat pengolahan data adalah Apache Hadoop.
Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist: Mana Pilihan Karirmu?
Prospek Kerja Data Engineer
Profesi data engineer saat ini mulai melejit menunjukkan kiprahnya. Didukung dengan adanya wacana Society 5.0, arus digitalisasi kini tidak hanya memengaruhi perusahaan IT tetapi juga berbagai industri hingga kantor-kantor pemerintahan. Hampir setiap lini bisnis juga perlahan bertransformasi ke teknologi digital. Sebut saja bisnis start-up, layanan transportasi, jasa pengiriman paket, dan masih banyak lagi sudah mengoptimasi pemanfaatan teknologi digital. Jasa data engineer semakin dicari seiring dengan meningkatkan kesadaran manusia untuk memanfaatkan kemudahan yang ditawarkan teknologi digital. Dapatkah profesi ini disebut menjanjikan?
Semakin tebal ilmu dan jam terbang, nilai seorang data engineer juga semakin berharga. Dilansir dari Noodle.com, jabatan tertinggi data engineer adalah Chief Data Officer yang membawahi data analyst, data engineer, dan data manager. Di Indonesia sendiri, menurut Neuvoo, rata-rata gaji data engineer berkisar Rp12,5 juta per bulan atau Rp150 juta per tahun. Melihat gaji yang tembus dua digit per bulan, bukankah profesi ini sangat menarik hati?
Setelah membaca artikel ini apakah kamu jadi berambisi untuk menjadi data engineer? Yuk raih lebih banyak ilmu dan keterampilan data engineering bersama Vocasia.
Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist: Mana Pilihan Karirmu?
Leave a Reply