Ekosistem Data Engineer

1. Definisi Ekosistem Data Engineer:
   • Infrastruktur, alat, framework, dan proses untuk:
     • Mengekstrak data dari berbagai sumber.
     • Membangun dan mengelola pipeline data untuk transformasi, integrasi, dan penyimpanan data.
     • Mengotomatisasi dan mengoptimalkan alur kerja serta aliran data antar sistem.
     • Mengembangkan aplikasi yang dibutuhkan dalam alur kerja data engineering.
2. Jenis Data:
   • Structured Data: Data dengan format kaku, terorganisir rapi dalam baris dan kolom (contoh: database, spreadsheet).
   • Semi-structured Data: Gabungan data terstruktur dan tidak terstruktur (contoh: email).
   • Unstructured Data: Data kompleks, kualitatif, tidak bisa diorganisir dalam baris/kolom (contoh: foto, video, file teks, PDF, konten media sosial).
   • Jenis data memengaruhi repositori dan alat yang digunakan untuk menyimpan, memproses, atau mengquery data.
3. Sumber Data:
   • Data berasal dari berbagai sumber dan format, seperti:
     • Database relasional dan non-relasional.
     • API, layanan web, aliran data (data streams).
     • Platform media sosial, perangkat sensor.
4. Repositori Data:
   • Transactional Systems (OLTP):
     • Dirancang untuk menyimpan data operasional harian (contoh: transaksi perbankan online, pemesanan tiket pesawat).
     • Biasanya relasional, tetapi bisa juga non-relasional.
   • Analytical Systems (OLAP):
     • Dioptimalkan untuk analisis data kompleks.
     • Termasuk database relasional/non-relasional, data warehouse, data mart, data lake, dan big data stores.
   • Pemilihan repositori dipengaruhi oleh jenis, format, sumber data, dan konteks penggunaan.
5. Integrasi Data:
   • Data dari berbagai sumber perlu diproses, dibersihkan, dan diintegrasikan agar dapat diakses melalui satu antarmuka.
   • Alat integrasi data menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam tampilan terpadu.
6. Data Pipeline:
   • Serangkaian alat dan proses yang mencakup perjalanan data dari sumber ke sistem tujuan.
   • Proses integrasi data dalam pipeline:
     • ETL (Extract-Transform-Load).
     • ELT (Extract-Load-Transform).
7. Bahasa Pemrograman dan Skrip:
   • Query Languages: SQL untuk query dan manipulasi data.
   • Programming Languages: Python untuk pengembangan aplikasi data.
   • Shell dan Scripting Languages: Untuk otomatisasi tugas operasional berulang.
8. Alat BI dan Pelaporan:
   • Digunakan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menampilkannya dalam format visual (contoh: dashboard interaktif).
   • Alat drag-and-drop yang tidak memerlukan pemrograman.
   • Biasanya digunakan oleh Data Analyst dan BI Analyst, tetapi dikelola oleh Data Engineer.
9. Otomatisasi dan Framework:
   • Alat dan framework otomatis untuk semua tahap proses analitik data adalah bagian dari ekosistem Data Engineer.
10. Kesimpulan:
    • Ekosistem Data Engineer sangat beragam, kaya, dan menantang.
    • Setiap komponen (data, repositori, pipeline, bahasa, alat BI) saling terkait dan memerlukan pemahaman mendalam untuk dikelola dengan efektif.

Catatan Tambahan:

• Pelajari lebih detail tentang setiap komponen ekosistem untuk pemahaman yang lebih mendalam.
• Fokus pada integrasi dan otomatisasi untuk meningkatkan efisiensi alur kerja data.