Apa itu Data Engineering?
Data engineering adalah bidang khusus dalam data science yang berfokus pada perancangan, pembangunan, dan pengelolaan infrastruktur untuk mengolah data dalam jumlah besar.
Tugas-tugas dalam bidang ini mencakup pengumpulan data dari berbagai sumber, pembersihan, dan transformasi data untuk memastikan kualitas serta konsistensi, serta penyimpanan data dalam sistem yang aman dan efisien.
Seorang data engineer menggunakan berbagai alat dan teknologi, termasuk SQL, Python, Hadoop, dan Spark, untuk mengelola data besar dan memastikan data tersebut akurat, dapat diandalkan, serta mudah diakses oleh data scientist maupun business analyst. Mereka bertanggung jawab membangun dan memelihara arsitektur data yang kompleks, seperti database dan data warehouse, serta mengembangkan data pipeline yang efisien.
Selain itu, aspek keamanan data dan pemenuhan regulasi juga menjadi perhatian utama dalam data engineering, memastikan bahwa data disimpan serta dikelola sesuai dengan standar industri dan peraturan perlindungan data. Dengan kemampuan ini, data engineer membantu organisasi mengambil keputusan berdasarkan data yang valid dan terstruktur.
Perbedaan Data Engineering dan Data Science
Data engineering dan data science adalah dua bidang yang saling melengkapi namun memiliki perbedaan mendasar.
Data engineering berfokus pada desain, konstruksi, dan pemeliharaan pipeline data serta infrastruktur. Bidang ini mengumpulkan, menyimpan, memproses, dan menganalisis data. Seorang data engineer bertanggung jawab untuk memastikan data yang dibutuhkan oleh data scientist tersedia dalam format yang tepat dan akurat. Mereka mengolah data kompleks dan tidak teratur menjadi data yang terstruktur dan siap analisis.
Di sisi lain, data science adalah proses menggunakan metode ilmiah, algoritma, dan sistem untuk menganalisis dan mengekstrak nilai dari data. Seorang data scientist bertugas untuk mendapatkan informasi dari data dan membuat model matematika abstrak untuk memungkinkan prediksi. Mereka memakai data yang telah diproses oleh data engineer untuk membuat model machine learning dan menerapkannya dalam produk atau keputusan bisnis.
Singkatnya, data engineer mempersiapkan 'lapangan bermain' dengan data yang siap pakai, sementara data scientist menggunakan data tersebut untuk menghasilkan informasi dan prediksi berharga.
Contoh Data Engineering
Dalam industri e-commerce, sistem rekomendasi yang efektif sangat penting untuk meningkatkan pengalaman belanja pelanggan dan meningkatkan penjualan. Data engineering memainkan peran kunci untuk membangun dan mengoptimalkan sistem rekomendasi ini.
- Pengumpulan data: data engineer mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti riwayat pembelian pelanggan, perilaku penelusuran di website, review produk, dan data demografis pelanggan.
- Data pipeline: data engineer kemudian membangun data pipeline untuk mengolah data ini. Prosesnya melibatkan penggunaan alat seperti Apache Kafka untuk mengumpulkan data secara real-time dan Apache Airflow untuk mengatur workflow data.
- Pembersihan dan transformasi data: data yang dikumpulkan sering kali tidak terstruktur dan berisi kesalahan. Data engineer menggunakan teknik ETL untuk membersihkan, mengubah, dan menyusun data ke dalam format yang lebih terstruktur.
- Penyimpanan data: data yang telah diproses disimpan dalam data warehouse atau data lake, menggunakan teknologi seperti Amazon Redshift atau Hadoop. Ini memudahkan akses dan analisis data lebih lanjut.
- Integrasi dengan model machine learning: data yang telah diproses dan disimpan kemudian digunakan oleh data scientist untuk mengembangkan model machine learning, memprediksi produk apa yang mungkin disukai pelanggan berdasarkan perilaku dan preferensi mereka.
- Implementasi dan monitoring: setelah model dikembangkan, data engineer bekerja untuk mengintegrasikan model ini ke dalam platform e-commerce dan memastikan sistem rekomendasi berjalan lancar. Mereka juga memantau kinerja sistem untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah yang mungkin muncul.
FAQ (Frequently Ask Question)
Apa saja tools yang digunakan dalam data engineering?
Dalam data engineering, berbagai alat dan teknologi digunakan untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan menganalisis data. Berikut tool yang umum digunakan:
- Python dan R: kedua bahasa pemrograman ini sering digunakan untuk scripting, analisis data, dan pengembangan model machine learning.
- Apache Hadoop: ini adalah platform terdistribusi yang memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data besar secara efisien.
- Apache Spark: ini merupakan engine pemrosesan data yang cepat dan serbaguna, dipakai untuk pemrosesan data besar dan analisis real-time.
- Apache Airflow: ini adalah alat untuk mengatur, menjadwalkan, dan memonitoring data pipeline.
- SQL dan NoSQL database: database seperti MySQL, PostgreSQL (SQL) dan MongoDB, Cassandra (NoSQL) dimanfaatkan untuk penyimpanan dan pengelolaan data.
- Amazon Redshift: ini adalah layanan data warehouse berbasis cloud dari Amazon Web Services, digunakan untuk analisis data skala besar.
- Google BigQuery: ini adalah data warehouse berbasis cloud dari Google, memungkinkan analisis data cepat dengan SQL.
- Microsoft Azure Data Lake: tool ini merupakan solusi penyimpanan data skala besar yang terintegrasi dengan ekosistem Azure.
- ETL Tools: alat seperti Talend, Informatica, dan Pentaho berfungsi untuk proses Extract, Transform, Load (ETL).
- Docker dan Kubernetes: alat untuk containerization dan orkestrasi aplikasi, memudahkan deployment dan skalabilitas.
- Git: software untuk version control dan kolaborasi kode.
- Tableau, Power BI: alat visualisasi data untuk menganalisis dan memvisualisasikan data.
