Apa itu rekayasa data?

Dari media sosial dan metrik pemasaran hingga statistik kinerja karyawan dan prakiraan tren, perusahaan memiliki semua data yang mereka butuhkan untuk menyusun pandangan holistik operasi mereka. Insinyur data mengubah sejumlah besar data menjadi temuan strategis yang berharga.

Dengan rekayasa data yang tepat, pemangku kepentingan di seluruh organisasi—eksekutif, pengembang, ilmuwan data, dan analis intelijen bisnis (BI)—dapat mengakses kumpulan data yang mereka butuhkan kapan saja dengan cara yang andal, nyaman, dan aman.

Organisasi memiliki akses ke lebih banyak data—dan lebih banyak jenis data—daripada sebelumnya. Setiap bit data berpotensi menginformasikan keputusan bisnis yang penting. Insinyur data mengatur manajemen data untuk penggunaan hilir termasuk analisis, forecasting, atau machine learning.

Sebagai ilmuwan komputer khusus, insinyur data unggul dalam membuat dan menerapkan algoritma, pipeline data, dan alur kerja yang mengurutkan data mentah menjadi kumpulan data yang siap digunakan. Rekayasa data adalah komponen integral dari platform data modern dan memungkinkan bisnis untuk menganalisis dan menerapkan data yang mereka terima, apa pun sumber atau format datanya.

Bahkan di bawah sistem manajemen data mesh yang terdesentralisasi, tim inti insinyur data masih bertanggung jawab atas kesehatan infrastruktur secara keseluruhan.

Insinyur data memiliki berbagai tanggung jawab sehari-hari. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan untuk rekayasa data:

Insinyur data membangun sistem yang mengubah sejumlah besar data mentah menjadi kumpulan data inti yang dapat digunakan yang berisi data penting yang dibutuhkan kolega mereka. Jika tidak, akan sangat sulit bagi pengguna akhir untuk mengakses dan menginterpretasikan data yang tersebar di seluruh sistem operasional perusahaan.

Kumpulan data inti disesuaikan dengan contoh penggunaan tertentu dan dirancang untuk menyampaikan semua data yang diperlukan dalam format yang dapat digunakan tanpa informasi yang berlebihan. Tiga pilar kumpulan data inti yang kuat adalah:

Metode data sebagai produk (DaaP) dalam pengelolaan data menekankan pada pelayanan kepada pengguna akhir dengan data yang dapat diakses dan dapat diandalkan. Para analis, ilmuwan, manajer, dan pemimpin bisnis lainnya harus menghadapi sesedikit mungkin hambatan saat mengakses dan menginterpretasikan data.

Data yang baik bukan hanya gambaran masa kini—data ini memberikan konteks dengan menyampaikan perubahan dari waktu ke waktu. Kumpulan data inti yang kuat akan menampilkan tren historis dan memberikan perspektif untuk menginformasikan pengambilan keputusan yang lebih strategis.

Integrasi data adalah praktik menggabungkan data dari seluruh perusahaan menjadi kumpulan data terpadu dan merupakan salah satu tanggung jawab utama peran rekayasa data. Insinyur data memungkinkan pengguna akhir untuk menggabungkan data dari berbagai sumber berbeda sebagaimana dibutuhkan oleh pekerjaan mereka.

Rekayasa data mengatur desain dan pembuatan jalur data yang mengubah data mentah dan tidak terstruktur menjadi kumpulan data terpadu yang menjaga kualitas dan keandalan data.

Pipeline data membentuk tulang punggung infrastruktur data yang berfungsi dengan baik dan diinformasikan oleh persyaratan arsitektur data dari bisnis yang mereka layani. Observabilitas data adalah praktik di mana para insinyur data memantau pipeline mereka untuk memastikan bahwa pengguna akhir menerima data yang andal.

Pipeline integrasi data berisi tiga fase utama:

Penyerapan data adalah pergerakan data dari berbagai sumber ke dalam satu ekosistem. Sumber-sumber ini dapat mencakup basis data, platform komputasi awan seperti Amazon Web Services (AWS), perangkat IoT, data lake dan gudang, situs web, dan titik kontak pelanggan lainnya. Insinyur data menggunakan API untuk menghubungkan banyak titik data ini ke dalam pipeline mereka.

Setiap sumber data menyimpan dan memformat data dengan cara tertentu, yang mungkin terstruktur atau tidak terstruktur. Sementara data terstruktur sudah diformat untuk akses yang efisien, namun data tidak terstruktur belum. Melalui penyerapan data, data disatukan menjadi sistem data terorganisasi yang siap untuk penyempurnaan lebih lanjut.

Transformasi data menyiapkan data yang diserap untuk pengguna akhir seperti eksekutif atau machine learning. Ini adalah latihan kebersihan yang menemukan dan mengoreksi kesalahan, menghapus entri duplikat dan menormalkan data untuk keandalan data yang lebih baik. Kemudian, data diubah ke dalam format yang dibutuhkan oleh pengguna akhir.

Setelah data dikumpulkan dan diproses, itu dikirimkan ke pengguna akhir. Pemodelan dan visualisasi data real-time, kumpulan data machine learning, dan sistem pelaporan otomatis adalah semua contoh metode penyajian data umum.

Rekayasa data, ilmu data, dan analisis data adalah bidang yang terkait erat. Namun, masing-masing adalah disiplin terfokus yang mengisi peran unik dalam perusahaan yang lebih besar. Ketiga peran ini bekerja sama untuk memastikan bahwa organisasi dapat memanfaatkan data mereka sebaik-baiknya.

• Ilmuwan data menggunakan machine learning, eksplorasi data, dan bidang akademisi lainnya untuk memprediksi hasil di masa depan. Ilmu data adalah bidang interdisipliner yang berfokus pada pembuatan prediksi yang akurat melalui algoritma dan model statistik. Seperti halnya teknik data, ilmu data adalah peran yang penuh dengan kode yang membutuhkan latar belakang pemrograman yang luas.
  
  
• Analis data memeriksa kumpulan data besar untuk mengidentifikasi tren dan mengekstrak insight untuk membantu organisasi membuat keputusan berbasis data hari ini. Sementara ilmuwan data menerapkan teknik komputasi canggih untuk memanipulasi data, analis data bekerja dengan kumpulan data yang telah ditentukan untuk mengungkap informasi penting dan menarik kesimpulan yang berarti.

• Insinyur data adalah insinyur perangkat lunak yang membangun dan memelihara infrastruktur data perusahaan—mengotomatiskan integrasi data, membuat model penyimpanan data yang efisien, dan meningkatkan kualitas data melalui observabilitas pipeline. Ilmuwan dan analis data mengandalkan insinyur data untuk memberi mereka data andal dan berkualitas tinggi yang mereka butuhkan untuk pekerjaan mereka.

Peran rekayasa data ditentukan oleh keahlian khusus. Insinyur data harus mahir dengan berbagai alat dan teknologi untuk mengoptimalkan aliran, penyimpanan, manajemen, dan kualitas data di seluruh organisasi.

Saat membangun pipeline, insinyur data mengotomatiskan proses integrasi data dengan skrip—baris kode yang melakukan tugas berulang. Bergantung pada kebutuhan organisasi mereka, insinyur data membangun pipeline dalam salah satu dari dua format: ETL atau ELT.

ETL: ekstrak, ubah, muat.Pipeline ETLmengotomatiskan pengambilan dan penyimpanan data dalam basis data. Data mentah diekstraksi dari sumbernya, diubah menjadi format standar dengan skrip dan kemudian dimuat ke dalam tujuan penyimpanan. ETL adalah metode integrasi data yang paling umum digunakan, terutama ketika menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam format terpadu.

ELT: ekstrak, muat, transformasi. Pipeline ELT mengekstrak data mentah dan mengimpornya ke repositori terpusat sebelum menstandardisasi melalui transformasi. Data yang dikumpulkan nantinya dapat diformat sesuai kebutuhan per penggunaan, sehingga menawarkan tingkat fleksibilitas yang lebih tinggi daripada jaringan pipa ELT.

Sistem yang dibuat oleh insinyur data sering kali dimulai dan diakhiri dengan solusi penyimpanan data: memanen data dari satu lokasi, memprosesnya, dan kemudian menyimpannya di tempat lain di akhir pipa.

• Layanan komputasi cloud: Kemahiran dalam menggunakan platform komputasi cloud sangat penting untuk karier yang sukses di bidang teknik data. Microsoft Azure Data Lake Storage, Amazon S3, dan solusi AWS lainnya, Google Cloud, dan IBM Cloud adalah platform yang populer.
  
  
• Basis data relasional: Basis data relasional mengatur data sesuai dengan sistem hubungan yang telah ditentukan sebelumnya. Data disusun menjadi baris dan kolom yang membentuk tabel menyampaikan hubungan antara titik data. Struktur ini memungkinkan bahkan kueri kompleks dilakukan secara efisien. Analis dan insinyur memelihara database ini dengan sistem manajemen basis data relasional (RDBMS). Sebagian besar solusi RDBMS menggunakan SQL untuk menangani kueri, dengan MySQL dan PostgreSQL sebagai dua opsi RDBMS sumber terbuka terkemuka.
  
  
• Basis data NoSQL: SQL bukan satu-satunya pilihan untuk manajemen basis data. Basis data NoSQL memungkinkan insinyur data untuk membangun solusi penyimpanan data tanpa bergantung pada model tradisional. Karena basis data NoSQL tidak menyimpan data dalam tabel yang sudah ditentukan sebelumnya, basis data ini memungkinkan pengguna untuk bekerja secara lebih intuitif tanpa banyak perencanaan sebelumnya. NoSQL menawarkan fleksibilitas yang lebih tinggi serta skalabilitas horizontal yang lebih mudah jika dibandingkan dengan basis data relasional berbasis SQL.
  
  
• Gudang data: Gudang data mengumpulkan dan menstandardisasi data dari seluruh perusahaan untuk membangun sumber kebenaran tunggal. Sebagian besar gudang data terdiri dari struktur tiga tingkat: tingkat paling bawah menyimpan data, tingkat tengah yang memungkinkan kueri cepat, dan tingkat paling atas yang berhadapan langsung dengan pengguna. Sementara model pergudangan data tradisional hanya mendukung data terstruktur, solusi modern dapat menyimpan data tidak terstruktur. Dengan menggabungkan data dan mendukung kueri cepat secara real-time, gudang data meningkatkan kualitas data, memberikan insight yang lebih cepat, dan memungkinkan keputusan berbasis data strategis. Analis data dapat mengakses semua data yang mereka butuhkan dari satu antarmuka dan mendapatkan manfaat dari pemodelan dan visualisasi data secara real-time.
  
  
• Danau data: Sementara gudang data menekankan struktur, danau data lebih merupakan solusi manajemen data bentuk bebas yang menyimpan sejumlah besar data terstruktur dan tak terstruktur. Danau data lebih fleksibel dalam penggunaan dan lebih terjangkau untuk dibangun daripada gudang data karena tidak memerlukan skema yang telah ditentukan sebelumnya. Mereka menampung data mentah baru, terutama big data tidak terstruktur yang ideal untuk melatih machine learning. Namun tanpa pengelolaan yang memadai, danau data dapat dengan mudah menjadi rawa data: tumpukan data yang berantakan dan terlalu rumit untuk dinavigasi. Banyak danau data dibangun di ekosistem produk Hadoop, termasuk solusi pemrosesan data waktu nyata seperti Apache Spark dan Kafka.
  
  
• Data lakehouse: Data lakehouse merupakan tahap berikutnya dalam pengelolaan data. Mereka mengurangi kelemahan model gudang dan model danau. Lakehouse memadukan optimalisasi biaya danau dengan struktur dan manajemen gudang yang unggul untuk memenuhi tuntutan machine learning, ilmu data, dan aplikasi BI.

Sebagai disiplin ilmu komputer, rekayasa data membutuhkan pengetahuan mendalam tentang berbagai bahasa pemrograman. Insinyur data menggunakan bahasa pemrograman untuk membangun pipeline data mereka.

• SQL atau bahasa kueri terstruktur, adalah bahasa pemrograman pembuatan dan manipulasi basis data yang dominan. Ini membentuk dasar untuk semua database relasional dan dapat digunakan dalam basis data NoSQL juga.

• Python menawarkan berbagai modul siap pakai untuk mempercepat banyak aspek proses rekayasa data, mulai dari membangun pipeline kompleks dengan Luigi hingga mengelola alur kerja dengan Apache Airflow. Banyak aplikasi perangkat lunak yang berhadapan dengan pengguna menggunakan Python sebagai fondasinya.

• Scala adalah pilihan yang baik untuk digunakan dengan big data karena cocok dengan Apache Spark. Tidak seperti Python, Scala mengizinkan pengembang untuk memprogram beberapa primitif konkurensi dan secara bersamaan menjalankan beberapa tugas. Kemampuan pemrosesan paralel ini menjadikan Scala pilihan populer untuk konstruksi pipeline.

• Java adalah pilihan populer untuk backend dari banyak pipeline rekayasa data. Ketika organisasi memilih untuk membangun solusi pemrosesan data internal mereka sendiri, Java sering kali menjadi bahasa pemrograman pilihan. Solusi ini juga mendukung Apache Hive, alat gudang yang berfokus pada analitik.