Apa Itu Data Engineering?

Data Engineering adalah role dalam teknologi yang mendesain dan membangun sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar. Ini adalah bidang yang luas dengan aplikasi di hampir setiap industri.

Organisasi memiliki kemampuan untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar, dan mereka membutuhkan orang dan teknologi yang tepat untuk memastikannya dalam kondisi yang sangat berguna pada saat mencapai ilmuwan dan analis data.

Baca Juga: Apa Itu Product Manager?

Bidang seperti machine learning dan deep learning tidak akan berhasil tanpa data engineering yang memproses dan menyalurkan data tersebut. Data engineering adalah orang yang merancang sistem yang menyatukan data dan membantu menavigasinya. Daya engineering melakukan banyak tugas berbeda termasuk:

• Akuisisi: Menemukan semua kumpulan data berbeda di sekitar bisnis
• Pembersihan: Menemukan dan membersihkan kesalahan dalam data
• Konversi: Memberikan semua data format umum
• Disambiguasi: Menafsirkan data yang dapat ditafsirkan dalam berbagai cara
• Deduplikasi: Menghapus duplikat salinan data

Data engineer memainkan peran penting dalam merancang, mengoperasikan, dan mendukung lingkungan yang semakin kompleks yang mendukung analitik data modern. Secara historis, insinyur data telah membuat skema gudang data dengan hati-hati, dengan struktur tabel dan indeks yang dirancang untuk memproses kueri dengan cepat untuk memastikan kinerja yang memadai.

Setelah kumpulan data dibersihkan dan diformat melalui rekayasa data, maka akan lebih mudah dan lebih cepat untuk membaca dan memahami data tersebut. Karena bisnis terus-menerus membuat data, penting untuk menemukan perangkat lunak yang akan mengotomatiskan beberapa proses ini.

Data engineer menggunakan banyak alat berbeda untuk bekerja dengan data. Mereka menggunakan keahlian khusus untuk membuat jalur data end-to-end yang memindahkan data dari sistem sumber ke tujuan target.

Insinyur data bekerja dengan berbagai alat dan teknologi berikut ini:

ETL Tools

Alat ETL (extract, transform, load) memindahkan data antar sistem. Mereka mengakses data, kemudian menerapkan aturan untuk "mengubah" data melalui langkah-langkah yang membuatnya lebih cocok untuk analisis.

SQL

Structured Query Language (SQL) adalah bahasa standar untuk query database relasional.

Python

Python adalah bahasa pemrograman umum. Insinyur data dapat memilih untuk menggunakan Python untuk tugas ETL.

Penyimpanan Data Cloud

Termasuk Amazon S3, Azure Data Lake Storage (ADLS), Google Cloud Storage, dll.

Query Engines

Mesin menjalankan kueri terhadap data untuk mengembalikan jawaban. Insinyur data dapat bekerja dengan mesin seperti Dremio Sonar, Spark, Flink, dan lainnya.

Data engineering dan data science adalah dua keterampilan yang saling melengkapi. Data engineer membantu membuat data dapat diandalkan dan konsisten untuk analisis. Sementara data scientist memerlukan data yang andal untuk pembelajaran mesin, eksplorasi data, dan proyek analitik lainnya yang melibatkan kumpulan data besar. Data scientists mungkin mengandalkan data engineer untuk menemukan dan menyiapkan data untuk analisis mereka.