Perbedaan Data Engineer dan Data Scientist

Pembicaraan berkenaan information science dan information scientist udah ramai sejak sebagian tahun belakangan. Topik mengenai perihal ini yang baru-baru ini terlihat dan banyak dipertanyakan adalah berkenaan information enginering dan information engineer. Bidang keilmuan dan profesi ini disebut benar-benar mengenai dengan information science. Namun, perbedaan antara keduanya belum benar-benar dimengerti oleh sebagian besar orang.

Apa Itu Data Engineer

Secara umum, information engineer bisa dimengerti sebagai seseorang yang bertanggung jawab terhadap infrastruktur information yang tersedia dan dimiliki oleh suatu perusahaan. Data engineer terhadap umumnya bekerja dengan karyawan lain di bidang pengolahan information layaknya information scientist, information analyst hingga information manager.

Setiap harinya, perusahaan berkemungkinan menerima hingga jutaan data. Kondisi demikianlah membawa dampak infrastruktur konvensional tidak dapat memadai dalam menampung information yang masuk secara konsisten menerus tersebut. Di sinilah information engineer memainkan perannya untuk membandung sebuah sistem baru yang punyai daya tampung yang jauh lebih besar untuk information yang masuk tersebut. Tidak hanya membangun sistem untuk menampung data, pengawasan dan pemeliharaan sistem ini juga menjadi tanggun jawab information engineer.

Beda Data Engineer dan Data Scientist

Singkatnya, information engineer fokus terhadap membangun infrastruktur dan arsitektur information tetapi information scientist fokus terhadap matematika tingkat lanjut dan analisis statistik terhadap information yang udah dihasilkan. Dua profesi ini juga punyai kompetensi yang tidak serupa di bidang penguasaan keahlian menjadi dari language, tools hingga software yang digunakan.
Tugas Data Engineer

Setidaknya, tersedia sebagian tugas inti information engineer yaitu:

• Meracnang, mengembangkan, membangun, memasang, menguji dan mememelihara manajemen dan sistem pemrosesan information yang lengkap.
• Membangun sistem yang benar-benar skalabel, kuat dan toleran terhadap kesalahan.
• Mengurus secara keseluruhan sistem ETL (Extract, Transform plus Load)
• Memastikan rencana arsitektur yang tepat sesuai dengan kebutuhan bisnis.
• Menemukan beraneka kemungkinan akuisisi information dan mengeksplorasi cara-cara baru untuk manfaatkan data-data lama.
• Mengusulkan langkah untuk menambah mutu data, reliabilitas dan efisiensi dari keseluruhan sistem.
• Menciptakan solusi yang lengkap dengan menginttegrasikan beraneka style bahasa pemrograman dan tools secara bersamaan.
• Membuat style information untuk mereduksi kompleksitas sistem dan menambah efisiensi serta mengurangi pengeluaran.
• Mengaplikasikan manajemen alat dan teknologi baru terhadap sistem berjalan untuk membuatnya lebih efisien.

Skill yang kudu dimiliki Data Engineer

Ada empat perihal besar yang kudu dimiliki oleh seorang information engineer yakni:

• Problem solver
• Multi-disiplin
• Berorientasi terhadap tim dan kolaboratif
• Selalu inginkan jelas dan tidak pernah berhenti belajar

Selain itu, tersedia delapan skill utama yang juga kudu dikuasai oleh information engineer yakni:

 1.Tools dan Komponen Arsitektur Data

Data engineer kudu punyai pengetahuan untuk membangun sistem database yang kompleks untuk perushaan. Dalam perihal ini, information engineer kudu bisa mengatasi information yang diam, bergerak, dataset dan menghubungkannya dengan aplikasi dan sistem yang terkait terhadap data.

2. Big Data Frameworks/Hadoop-based Technologies

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

3. Real-time Processing Framework

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

4. Pengetahuan Mendalam berkenaan Database (SQL dan NoSQL)

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

5. Coding

Dalam melakukan coding, information engineer manfaatkan beraneka bahasa pemrograman layaknya Python, C/C++, Java, Perl, Golang, dan sebagainya.

6. ETL/Data Warehousing Solutions

Seorang aata engineer kudu bisa mengaplikasikan ETL (Extract Transform Load) dalam mengelola information dalam kuantitas benar-benar besar dari sumber yang heterogen. Melakukan information warehousing bisa mendukung mengumpulkan unstructured information dari satu atau lebih information untuk dibandingkan dan dianalisis demi keperluan bisnis.

7. Machine Learning

Machine learning lebih lazim menjadi tanggung jawab information scientist. Meski demikian, punyai pemahaman berkenaan perihal ini dapat lebih memudahkan sistem kerja information engineer.

8. Operating Systems

Terlepas dari skill–skill utama yang kudu dimiliki, jelas beraneka sistem operasi menjadi dari Microsoft Windows, UNIX, LINUX dan Solaris bisa lebih mendukung pekerjaan information engineer karena sebagian besar perangkat yang digunakan didasarkan terhadap sistem operasi ini.

Berbagi :