Data Engineering: Fondasi Penting di Balik Kecerdasan Buatan
Setiap hari tanpa kita sadari, kita berhubungan langsung dengan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Mulai dari aplikasi peta yang mampu memberikan rute tercepat untuk menghindari kemacetan, sampai layanan streaming film yang seakan memahami selera kita dengan menampilkan tontonan sesuai minat. Semua itu tampak menakjubkan. Akan tetapi, di balik setiap kemampuan cerdas AI, terdapat peran mendasar yang sering luput dari perhatian, yakni Data Engineering atau rekayasa data.
Jika kecerdasan buatan diibaratkan sebagai sebuah gedung pencakar langit yang megah, maka data scientist berperan sebagai arsitek yang merancang bentuk dan kemewahannya. Namun, sehebat apa pun seorang arsitek, bangunan tidak akan berdiri kokoh tanpa fondasi yang kuat. Pada titik inilah peran seorang data engineer menjadi sangat penting. Mereka dapat disamakan dengan insinyur sipil yang memastikan pondasi dibangun secara tepat, dengan material berkualitas, lengkap dengan sistem perpipaan serta kelistrikan yang aman dan berfungsi dengan baik.
Membangun "Pipa" untuk Data
Rekayasa data pada dasarnya adalah bidang yang berfokus pada rancangan dan pembangunan sistem untuk mengumpulkan, memindahkan, menyimpan, hingga menyiapkan data dalam jumlah besar. Di era digital, data mengalir deras dari beragam sumber: transaksi toko online, unggahan media sosial, perangkat pintar yang menggunakan sensor, dan masih banyak lagi. Sayangnya, data mentah tersebut umumnya tidak siap pakai. Sering kali tidak rapi, penuh kesalahan, bahkan tidak memiliki struktur yang jelas.
Tugas utama data engineer adalah menciptakan “pipa” data, yaitu jalur khusus yang bukan hanya mengalirkan data, tetapi juga menyaring, membersihkan, dan menatanya agar siap digunakan. Proses ini disebut ETL (Extract, Transform, Load).
1. Extract (Ekstraksi): Data diambil dari beragam sumber, jumlahnya bisa sangat banyak.
2. Transform (Transformasi): Data dibersihkan, kesalahan dihapus, duplikasi dieliminasi, format diseragamkan, serta disusun agar lebih terstruktur. Tahap ini merupakan inti dari proses pemurnian.
3. Load (Pemuatan): Data yang telah rapi dan terstandar dimasukkan ke dalam data warehouse atau wadah besar lainnya sehingga mudah diakses untuk kepentingan analisis dan pengolahan AI.
Fondasi Penting bagi AI
Sebagai ilustrasi, bayangkan sebuah sistem AI pada platform belanja daring yang dilatih menggunakan data penjualan yang salah. Misalnya, lokasi pelanggan banyak tercatat keliru. Akibatnya, sistem bisa saja merekomendasikan perlengkapan musim dingin kepada orang yang tinggal di pesisir tropis. Kesalahan ini tentu tidak hanya membingungkan pengguna, tetapi juga bisa menurunkan kepercayaan terhadap layanan.
Apabila data engineer berhasil membangun sistem yang baik, maka data yang diterima AI sudah dalam kondisi bersih, relevan, dan terpercaya. Dengan begitu, AI mampu mengenali pola secara lebih tepat, menghasilkan analisis yang akurat, serta memberikan keputusan yang bermanfaat bagi pengguna maupun bisnis.
Peluang sebagai Data Engineer
Di Indonesia, peluang bagi data engineer semakin luas karena banyak instansi dan perusahaan sedang gencar melakukan transformasi digital. Integrasi data antar sistem yang berbeda, seperti data kependudukan, kesehatan, atau keuangan, hanya bisa berjalan lancar dengan keahlian rekayasa data. Tidak hanya itu, permintaan tenaga ahli di bidang ini juga terus meningkat, seiring pesatnya pertumbuhan teknologi AI dan big data.