Data Engineer dan Tugasnya dalam Pemanfaatan Big Data

Data engineer menjadi salah satu profesi di bidang data yang punya peran penting untuk memastikan proses pemanfaatan dan analisis data berjalan lancar. Terlebih di era digitalisasi seperti sekarang, big data menjadi sumber terbesar yang perlu diolah lebih lanjut. Di sinilah data engineer berperan. Apa saja tugasnya dalam memanfaatkan big data? Selengkapnya akan disimak pada artikel berikut ini!

1. Pentingnya Big Data bagi Data Engineer

Dalam era digital seperti sekarang, jumlah data yang dihasilkan setiap detik dari berbagai sumber, seperti media sosial, transaksi e-commerce, sensor IoT, dan lainnya, semakin meningkat dengan cepat. Di sinilah mulai muncul konsep "Big Data". Big Data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks sehingga tidak dapat diproses menggunakan tools sederhana.

Data Engineer perlu memanfaatkannya untuk membantu perusahaan mendapatkan insight berharga, yang dapat digunakan untuk meningkatkan operasional, memahami perilaku pelanggan, dan bahkan memprediksi tren masa depan. Data Engineer bertanggung jawab untuk memastikan data besar ini dapat diakses, diproses, dan dianalisis dengan efisien, sehingga bisa digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Tugas Data Engineer dalam Memanfaatkan Big Data

Tugas utama seorang Data Engineer adalah merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data sehingga perusahaan mampu mengelola dan memanfaatkan Big Data. Beberapa tanggung jawab utamanya, seperti mengatur pipeline data, mengembangkan arsitektur data, dan memastikan integritas serta keamanan data.

Data Engineer bekerja sama dengan tim lain, seperti Data Scientist dan Data Analyst, untuk memastikan bahwa data yang mereka butuhkan tersedia dan dapat diolah dengan cepat dan efisien. Mereka juga bertugas mengoptimalkan penyimpanan dan pengolahan data agar dapat menangani volume data yang sangat besar.

Selain itu, Data Engineer perlu memastikan bahwa data yang mereka kelola selalu up-to-date dan konsisten, serta mampu melakukan pemulihan data jika terjadi kegagalan sistem. Jadi, bisa dibilang Data Engineer adalah profesi penting yang memastikan Big Data dapat digunakan secara efektif untuk mendukung strategi bisnis perusahaan.

3. Teknologi yang Digunakan untuk Pengolahan Big Data

Untuk mengelola dan memproses Big Data, Data Engineer menggunakan berbagai teknologi canggih yang dirancang khusus untuk menangani volume data yang besar dengan kompleksitas yang tinggi.

Salah satu teknologi yang paling umum digunakan adalah Hadoop, sebuah framework open-source yang memungkinkan pemrosesan data besar secara terdistribusi. Hadoop sering digunakan bersama dengan MapReduce, sebuah model pemrograman yang memproses data dalam dua tahap: pemetaan (map) dan pengurangan (reduce).

Selain Hadoop, ada juga Apache Spark yang menawarkan pemrosesan data yang lebih cepat karena mampu menjalankan operasi di memori (in-memory processing). Untuk penyimpanan data, Data Engineer sering memanfaatkan sistem manajemen database seperti NoSQL (misalnya Cassandra, MongoDB) yang lebih fleksibel dalam menangani struktur data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur.

Teknologi lain yang sering digunakan termasuk Kafka untuk streaming data real-time, serta tool ETL (Extract, Transform, Load) seperti Apache NiFi atau Talend untuk mengotomatisasi proses pemindahan dan transformasi data dari satu sistem ke sistem lainnya. Dengan menggunakan teknologi-teknologi ini, Data Engineer dapat memastikan bahwa Big Data dapat diproses dengan cepat dan efisien, memberikan hasil yang dapat segera digunakan oleh perusahaan.

4. Contoh Penggunaan Big Data di Berbagai Sektor

Big Data telah banyak dimanfaatkan di berbagai sektor industri, dari perbankan hingga kesehatan, pendidikan, dan retail. Di sektor perbankan, diperlukan untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan dan mencegah penipuan. Dengan menganalisis pola transaksi, bank dapat mengidentifikasi anomali yang mungkin menunjukkan adanya aktivitas penipuan dan mengambil tindakan pencegahan yang cepat.

Di sektor kesehatan, Big Data memungkinkan analisis data pasien yang lebih mendalam, seperti dalam pengembangan obat baru dan perawatan yang dipersonalisasi. Data dari jutaan pasien dapat dianalisis untuk menemukan pola-pola baru, yang kemudian dapat digunakan untuk merancang perawatan yang lebih efektif.

Dalam industri retail, perusahaan seperti Amazon menggunakan Big Data untuk mempersonalisasi pengalaman belanja pelanggannya. Dengan menganalisis riwayat pembelian dan perilaku pencarian, mereka dapat memberikan rekomendasi produk yang lebih relevan kepada pelanggan, yang pada gilirannya meningkatkan penjualan.

Di bidang pendidikan, digunakan untuk memantau kemajuan belajar siswa secara lebih rinci dan mengembangkan metode pengajaran yang lebih efektif berdasarkan data yang dikumpulkan. Secara keseluruhan, penggunaan Big Data memungkinkan perusahaan di berbagai sektor untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Ternyata tantangan untuk menjadi data engineer semakin besar loh saat ini. Kalian harus memiliki skill yang mumpuni untuk mengolah big data. Jadi, kalian harus mempersiapkan diri nih dari sekarang. Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!