Apa Itu Data Engineer dan Bedanya dengan Data Scientist

Apa Itu Data Engineer
Apa Itu Data Engineer (Photo by Markus Spiske from Pexels)

Pembicaraan mengenai data science dan data scientist sudah ramai sejak beberapa tahun belakangan. Topik terkait hal ini yang baru-baru ini muncul dan banyak dipertanyakan adalah mengenai data enginering dan data engineer. Bidang keilmuan dan profesi ini disebut sangat terkait dengan data science. Namun, perbedaan antara keduanya belum benar-benar dipahami oleh sebagian besar orang. Apa itu data engineer dan apa bedanya dengan data scientist?

Untuk kamu yang tertarik dengan dunia data, sangat penting untuk mengetahui mengenai data engineer dan perbedaannya dengan data scientist. Berikut penjelasan sederhana yang dapat dipahami oleh awam maupun pemula:

Apa Itu Data Engineer

Secara umum, data engineer dapat dipahami sebagai seseorang yang bertanggung jawab pada infrastruktur data yang ada dan dimiliki oleh suatu perusahaan. Data engineer pada umumnya bekerja dengan karyawan lain di bidang pengolahan data seperti data scientist, data analyst hingga data manager.

Setiap harinya, perusahaan berkemungkinan menerima hingga jutaan data. Kondisi demikian menyebabkan infrastruktur konvensional tidak akan cukup dalam menampung data yang masuk secara terus menerus tersebut. Di sinilah data engineer memainkan perannya untuk membandung sebuah sistem baru yang memiliki daya tampung yang jauh lebih besar untuk data yang masuk tersebut. Tidak hanya membangun sistem untuk menampung data, pengawasan dan pemeliharaan sistem ini juga menjadi tanggun jawab data engineer.

Beda Data Engineer dan Data Scientist

Singkatnya, data engineer fokus pada membangun infrastruktur dan arsitektur data sedangkan data scientist fokus pada matematika tingkat lanjut dan analisis statistik terhadap data yang sudah dihasilkan. Dua profesi ini juga memiliki kompetensi yang berbeda di bidang penguasaan keahlian mulai dari language, tools hingga software yang digunakan.

Tugas Data Engineer

Setidaknya, ada beberapa tugas inti data engineer yaitu:

  1. Meracnang, mengembangkan, membangun, memasang, menguji dan mememelihara manajemen dan sistem pemrosesan data yang lengkap.
  2. Membangun sistem yang sangat skalabel, kuat dan toleran terhadap kesalahan.
  3. Mengurus secara keseluruhan proses ETL (Extract, Transform and Load)
  4. Memastikan perencanaan arsitektur yang tepat sesuai dengan kebutuhan bisnis.
  5. Menemukan berbagai kemungkinan akuisisi data dan mengeksplorasi cara-cara baru untuk menggunakan data-data lama.
  6. Mengusulkan cara untuk meningkatkan kualitas data, reliabilitas dan efisiensi dari keseluruhan sistem.
  7. Menciptakan solusi yang lengkap dengan menginttegrasikan berbagai jenis bahasa pemrograman dan tools secara bersamaan.
  8. Membuat model data untuk mereduksi kompleksitas sistem dan meningkatkan efisiensi serta mengurangi pengeluaran.
  9. Menerapkan teknik pemulihan bencana (disaster recovery techniquesI).
  10. Mengaplikasikan manajemen alat dan teknologi baru pada sistem berjalan untuk membuatnya lebih efisien.

Skill yang harus dimiliki Data Engineer

Ada empat hal besar yang harus dimiliki oleh seorang data engineer yakni:

  1. Problem solver
  2. Multi-disiplin
  3. Berorientasi pada tim dan kolaboratif
  4. Selalu ingin tahu dan tidak pernah berhenti belajar

Selain itu, ada delapan skill utama yang juga harus dikuasai oleh data engineer yakni:

  1. Tools dan Komponen Arsitektur Data

Data engineer harus memiliki pengetahuan untuk membangun sistem database yang kompleks untuk perushaan. Dalam hal ini, data engineer harus mampu menangani data yang diam, bergerak, dataset dan menghubungkannya dengan aplikasi dan proses yang bergantung pada data.

2. Big Data Frameworks/Hadoop-based Technologies

Ada berbagai tools dalam Ekosistem Hadoop yang digunakan dalam kerja data engineer seperti HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN, MapReduce, PIG & HIVE, Flume & Sqoop, ZooKeeper, Oozie.

3. Real-time Processing Framework

Real-time processing framework yang dengan mudah diintegrasikan dengan Hadoop leveraging HDFS.

4. Pengetahuan Mendalam mengenai Database (SQL dan NoSQL)

Structured Query Language atau SQL digunakan untuk menyusun, memanipulasi dan mengelola data yang disimpan di database sedangkan database NoSQL dapat menampung jumlah besar structured, semi-structured dan unstructured data dengan iterasi yang cepat dan struktur yang gesit sesuai dengan kebutuhan aplikasi.

5. Coding

Dalam melakukan coding, data engineer menggunakan berbagai bahasa pemrograman seperti Python, C/C++, Java, Perl, Golang, dan sebagainya.

6. ETL/Data Warehousing Solutions

Seorang aata engineer harus mampu mengaplikasikan ETL (Extract Transform Load) dalam mengelola data dalam jumlah sangat besar dari sumber yang heterogen. Melakukan data warehousing dapat membantu mengumpulkan unstructured data dari satu atau lebih data untuk dibandingkan dan dianalisis demi kepentingan bisnis.

7. Machine Learning

Machine learning lebih umum menjadi tanggung jawab data scientist. Meski demikian, memiliki pemahaman mengenai hal ini akan lebih memudahkan proses kerja data engineer.

8. Operating Systems

Terlepas dari skillskill utama yang harus dimiliki, memahami berbagai sistem operasi mulai dari Microsoft Windows, UNIX, LINUX dan Solaris dapat lebih menunjang pekerjaan data engineer karena sebagian besar perangkat yang digunakan didasarkan pada sistem operasi ini.

Ingin tahu lebih banyak mengenai Data Engineering dan data science? Baca artikel menarik lainnya DI SINI.

One thought on “Apa Itu Data Engineer dan Bedanya dengan Data Scientist

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *