"Data Engineering memainkan peran penting dalam pengembangan produk dan pengambilan keputusan bisnis"

Data engineering adalah proses pengembangan dan pemeliharaan infrastruktur data untuk memastikan bahwa data dapat diakses, diproses, dan dianalisis dengan efektif. Ini melibatkan teknik dan teknologi seperti pemrograman, database, jaringan, dan cloud computing untuk memastikan bahwa data tersedia dalam format yang sesuai untuk analisis dan pengambilan keputusan bisnis. Data engineering memainkan peran penting dalam pengembangan produk dan pengambilan keputusan bisnis, memastikan bahwa data memiliki kualitas yang baik dan tersedia tepat waktu.

Baca Juga: Pengertian dan Peran Database Management

Istilah-istilah yang Sering Muncul dalam Dunia Data Engineering

Dunia data engineering memiliki banyak istilah yang perlu dipahami agar dapat bekerja dengan efisien dan memastikan data dapat digunakan dengan baik. Berikut adalah 15 istilah yang sering muncul dalam dunia data engineering:

1. Data pipeline: Alur yang digunakan untuk mengirim, memproses, dan menyimpan data dari sumber ke target. Data pipeline memastikan data dapat diterima, diproses, dan disimpan dengan cepat dan efisien, sehingga data dapat digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan.
2. Data warehouse: Sistem penyimpanan data yang didesain untuk menampung data dalam jumlah besar dan mempermudah akses data untuk analisis. Data warehouse memastikan data yang tersimpan dapat diakses dengan cepat dan efisien oleh data scientist dan analis data.
3. ETL (Extract, Transform, Load): Proses memindahkan data dari sumber ke data warehouse melalui ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data. ETL memastikan data dapat diterima, diproses, dan disimpan dalam format yang dapat digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan.
4. NoSQL: Basis data yang tidak menggunakan skema tabel dan memiliki kapasitas skala yang lebih besar daripada basis data relasional. NoSQL memungkinkan data engineer untuk menyimpan data besar dan kompleks dengan lebih efisien dan mudah.
5. Big data: Kumpulan data besar dan kompleks yang membutuhkan teknologi khusus untuk memproses dan menganalisisnya. Big data memastikan data engineer dan data scientist dapat bekerja dengan data besar dan kompleks untuk menemukan informasi dan wawasan baru.
6. Apache hadoop: Framework yang digunakan untuk memproses data besar dengan cara membagi data menjadi blok dan memprosesnya pada beberapa node sekaligus. Apache hadoop memastikan data besar dapat diproses dengan cepat dan efisien.
7. Apache spark: Framework yang digunakan untuk memproses data besar dengan cepat dan efisien, bahkan pada data yang tidak terstruktur. Apache spark memastikan data engineer dapat memproses data besar dan tidak terstruktur dengan cepat dan efisien.
8. Apache kafka: Sistem distribusi data yang digunakan untuk mengirim dan menerima data real-time dalam skala besar. Apache kafka memastikan data dapat diterima dan diproses secara real-time untuk menghasilkan hasil yang dapat segera digunakan.
9. Cloud computing: penyimpanan data dan pemrosesan data yang menggunakan infrastruktur jaringan internet. Cloud computing memungkinkan data engineer untuk menyimpan dan memproses data besar dengan lebih efisien dan cepat daripada menggunakan sistem lokal.
10. Distributed systems: Sistem yang membagikan tugas dan beban pemrosesan data ke beberapa node sekaligus untuk memastikan pemrosesan data lebih cepat dan efisien. Distributed systems memungkinkan data engineer untuk memproses data besar dengan cepat dan efisien.
11. Data modeling: Proses menentukan bagaimana data akan disimpan dan digunakan dalam sistem. Data modeling memastikan data dapat disimpan dan digunakan dengan efisien dan dapat dianalisis dengan mudah.
12. Data lake: Sistem penyimpanan data besar yang memungkinkan penyimpanan data tidak terstruktur dan memberikan akses yang mudah untuk analisis. Data lake memastikan data engineer dapat menyimpan dan memanfaatkan data besar dengan lebih efisien.
13. Data governance: Proses memastikan data yang tersimpan dan diproses sesuai dengan regulasi dan standar yang berlaku. Data governance memastikan data engineer dan data scientist dapat bekerja dengan data yang terkendali dan teratur.
14. Data quality: Kualitas data yang memastikan data yang tersimpan dan diproses akurat dan dapat digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan. Data quality memastikan data engineer dan data scientist bekerja dengan data yang berkualitas
15. Stream processing: Proses memproses data real-time yang diterima secara berkelanjutan. Stream processing memastikan data engineer dapat memproses data real-time dengan cepat dan efisien, sehingga data dapat segera digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan.

Mengetahui dan memahami istilah-istilah dalam dunia data engineering adalah hal yang penting bagi setiap profesional atau pemula yang ingin masuk ke dalam bidang ini. Dengan memahami istilah-istilah ini, kita dapat bekerja dengan lebih efisien dan memastikan data dapat digunakan dengan baik dalam proses analisis dan pengambilan keputusan

Baca Juga: Seberapa Penting Analisis Big Data Bagi Perusahaan

Dapatkan Software Digital Monitoring Terbaik Hanya di Ivosights!

Anda bisa mendapatkan software analisis data yang komprehensif dan lengkap untuk data report bisnis dan sosial media di Ivosights! Ivosights menyediakan berbagai layanan terkait comprehensive analytics. Ivosights dapat membuat Anda lebih mudah memahami data dan juga dapat memberikan rekomendasi strategi yang tepat untuk kelangsungan bisnis Anda dengan bantuan tim Ivosights yang sudah berpengalaman melakukan analisa mendalam dari berbagai macam data.

Comprehensive analytics dari Ivosights hadir sebagai solusi yang dapat memudahkan Anda mengelola big data dan mendapatkan insights terbaik. Sebagai penyedia layanan customer engagement terlengkap di bidang ini, Ivosights juga menyediakan layanan Ripple 10 yang dapat membantu Anda memenangkan kompetisi di pasar bisnis.

Ripple 10 dapat menjadi mata-mata perusahaan Anda untuk mengetahui seperti apa sentimen warganet terhadap produk atau layanan yang Anda tawarkan kepada mereka. Bahkan, lebih dari itu, Anda juga bisa mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral.