Peran Data Engineer dalam Mendukung Workflow Data Scientist

Dalam era transformasi digital, data telah menjadi aset strategis bagi organisasi. Namun, data tidak serta-merta bernilai tanpa proses pengolahan yang tepat. Di sinilah peran Data Engineer dan Data Scientist menjadi sangat krusial. Keduanya sering disebut bersamaan, tetapi memiliki fungsi yang berbeda dan saling melengkapi. Jika Data Scientist bertugas mengekstraksi insight dan membuat model analitik, maka Data Engineer adalah fondasi yang memastikan data tersedia, bersih, terstruktur, dan dapat diolah secara efisien. Tanpa Data Engineer, workflow Data Scientist akan tersendat, tidak stabil, dan penuh hambatan teknis. Artikel ini akan membahas secara mendalam peran Data Engineer dalam mendukung workflow Data Scientist, mulai dari pengelolaan data, arsitektur sistem, hingga kolaborasi lintas tim.

Memahami Perbedaan Data Engineer dan Data Scientist

Sebelum membahas bagaimana kolaborasi antara Data Engineer dan Data Scientist berjalan secara efektif, penting untuk memahami perbedaan mendasar dari masing-masing peran. Keduanya sama-sama bekerja dengan data, tetapi memiliki fokus, tanggung jawab, dan pendekatan yang berbeda. Data Scientist berfokus pada pengolahan dan pemanfaatan data untuk menghasilkan insight yang bernilai bagi bisnis. Lingkup pekerjaannya meliputi:

• Analisis data eksploratif (EDA) untuk memahami pola, tren, dan anomali dalam data
• Pembuatan model statistik dan machine learning guna memprediksi atau mengklasifikasikan data
• Interpretasi hasil data sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis
• Visualisasi data dan storytelling agar insight mudah dipahami oleh pemangku kepentingan

Dalam kesehariannya, Data Scientist bekerja erat dengan algoritma, eksperimen, dan proses analitik untuk menjawab pertanyaan bisnis. Sementara itu, Data Engineer berfokus pada membangun dan menjaga fondasi teknis agar data dapat digunakan secara optimal. Tanggung jawab utamanya mencakup:

• Pengumpulan dan integrasi data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal
• Membangun pipeline data (ETL/ELT) yang andal dan terotomatisasi
• Menyediakan data warehouse dan data lake sebagai pusat penyimpanan data
• Menjaga kualitas, keamanan, dan skalabilitas data agar siap digunakan dalam skala besar

Data Engineer bekerja di balik layar untuk memastikan data selalu tersedia, konsisten, dan dapat diakses dengan efisien. Singkatnya, Data Engineer menyiapkan dapur dan bahan masakan, sementara Data Scientist memasak, mengolah, dan menyajikan hasilnya dalam bentuk insight yang bernilai bagi bisnis.

Baca juga: Bagaimana IT Support Membantu Karyawan Bekerja Lebih Efisien?

Mengapa Data Engineer Sangat Penting bagi Data Scientist

Banyak organisasi gagal memaksimalkan potensi data bukan karena kekurangan Data Scientist, melainkan karena tidak memiliki fondasi data yang kuat. Tanpa peran Data Engineer, data sering tersebar di berbagai sistem, memiliki format yang tidak konsisten, penuh duplikasi, bahkan ada yang hilang. Kondisi ini membuat proses analisis menjadi lambat, tidak efisien, dan rawan menghasilkan insight yang keliru.

Sebaliknya, dengan dukungan Data Engineer, Data Scientist dapat fokus pada hal yang paling bernilai, yaitu analisis, eksperimen, dan pengembangan model. Proses kerja menjadi lebih cepat, hasil analisis lebih akurat, serta dapat direplikasi dengan konsisten. Untuk memahami bagaimana peran ini berjalan secara konkret, penting melihat lebih jauh tahapan workflow Data Scientist dan bagaimana Data Engineer mendukung setiap proses di dalamnya sebagai berikut.

1. Data Collection: Menyediakan Data yang Relevan

Workflow Data Scientist selalu dimulai dari data yang relevan dan dapat dipercaya. Pada tahap ini, Data Engineer memegang peran krusial dalam memastikan data tersedia dari berbagai sumber dan siap digunakan untuk kebutuhan analitik. Tanggung jawab utama Data Engineer meliputi:

• Mengintegrasikan Data dari Database, API, Aplikasi, IoT, hingga Log Sistem: Data Engineer menghubungkan berbagai sumber data internal maupun eksternal agar dapat dikumpulkan secara terpusat dan berkelanjutan.
• Mengelola Data Terstruktur, Semi-Terstruktur, dan Tidak Terstruktur: Beragam jenis data dikelola dalam format yang sesuai agar dapat dimanfaatkan secara optimal oleh Data Scientist.
• Menyusun Skema Data yang Konsisten: Penyeragaman struktur dan definisi data membantu mencegah kesalahan interpretasi dalam proses analisis.

Dengan pipeline data yang dirancang dengan baik, Data Scientist tidak perlu menghabiskan waktu untuk mencari, menggabungkan, dan menyiapkan data secara manual, sehingga dapat langsung fokus pada analisis dan pengembangan model.

2. Data Cleaning dan Preprocessing

Salah satu tantangan terbesar yang dihadapi Data Scientist adalah kualitas data yang belum optimal atau “kotor”. Tanpa proses pembersihan yang baik, hasil analisis dan model yang dihasilkan berisiko tidak akurat. Di sinilah Data Engineer berperan penting dalam menyiapkan data melalui berbagai proses berikut:

• Validasi Data Otomatis: Pemeriksaan data dilakukan secara sistematis untuk memastikan nilai, format, dan struktur data sesuai dengan standar yang ditetapkan.
• Penanganan Missing Values: Data Engineer menentukan pendekatan yang tepat, seperti imputasi atau penghapusan data, agar analisis tetap relevan dan tidak bias.
• Deduplicasi Data: Penghapusan data ganda membantu menjaga konsistensi dan mencegah distorsi hasil analitik.
• Normalisasi Format Data: Penyamaan format data memastikan Data Scientist dapat mengolah data dari berbagai sumber secara seragam.

Dengan proses ini, Data Scientist dapat langsung bekerja menggunakan data berkualitas tinggi tanpa harus melakukan pembersihan berulang, sehingga fokus dapat diarahkan pada analisis dan pengembangan model.

3. Data Storage: Data Warehouse dan Data Lake

Dalam ekosistem data modern, Data Engineer bertanggung jawab merancang arsitektur penyimpanan data yang andal, terstruktur, dan mampu mendukung kebutuhan analitik jangka panjang. Beberapa komponen utama yang dikelola meliputi:

• Data Warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift): Digunakan untuk menyimpan data terstruktur yang siap dianalisis, dengan performa tinggi untuk kebutuhan reporting dan analitik bisnis.
• Data Lake (S3, Azure Data Lake, GCS): Menyimpan data dalam berbagai format dan skala besar, memungkinkan fleksibilitas tinggi untuk kebutuhan eksplorasi dan machine learning.

Dengan struktur penyimpanan yang tepat, Data Scientist dapat:

• Mengakses Data Historis dengan Cepat: Data yang tersimpan secara terorganisir memudahkan penelusuran tren dan pola jangka panjang.
• Menjalankan Query Kompleks secara Efisien: Infrastruktur yang optimal memungkinkan pemrosesan analitik tanpa membebani sistem.
• Melakukan Analisis Skala Besar: Data dalam volume besar dapat diolah untuk kebutuhan advanced analytics dan model machine learning.

Tanpa arsitektur penyimpanan yang dirancang dengan baik, proses analisis data berpotensi menjadi lambat, tidak efisien, dan menimbulkan biaya operasional yang tinggi.

4. Data Accessibility dan Performance

Agar dapat bekerja secara efektif, Data Scientist membutuhkan data yang tidak hanya lengkap, tetapi juga mudah digunakan dalam proses analisis sehari-hari. Kebutuhan utama tersebut mencakup:

• Mudah Diakses: Data tersedia melalui sistem yang terpusat dan terdokumentasi dengan baik, sehingga dapat digunakan tanpa hambatan teknis.
• Konsisten: Struktur dan definisi data dijaga agar tetap seragam, menghindari perbedaan interpretasi dalam analisis.
• Cepat Diproses: Waktu eksekusi query yang singkat memungkinkan Data Scientist melakukan eksplorasi data dan eksperimen model dengan lebih efisien.

Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, Data Engineer melakukan berbagai optimasi teknis, antara lain:

• Indexing dan Partitioning: Pengaturan struktur penyimpanan data agar query dapat dijalankan lebih cepat dan efisien.
• Query Optimization: Penyempurnaan cara pengambilan data untuk mengurangi beban sistem dan mempercepat proses analitik.
• Caching: Penyimpanan sementara data atau hasil query yang sering digunakan untuk meningkatkan performa akses.
• Load Balancing: Distribusi beban kerja secara merata agar sistem tetap stabil meskipun diakses oleh banyak pengguna.

Melalui pendekatan ini, workflow Data Scientist dapat berjalan lancar tanpa terganggu oleh bottleneck teknis yang menghambat proses analisis dan pengambilan insight.

5. Mendukung Eksperimen dan Machine Learning

Dalam pengembangan model machine learning, Data Scientist membutuhkan data yang konsisten, terstruktur, dan siap digunakan untuk berbagai skenario eksperimen. Peran Data Engineer menjadi krusial dalam memastikan kebutuhan tersebut terpenuhi melalui dukungan berikut:

• Menyediakan Dataset Training dan Testing: Data Engineer memastikan dataset yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian model memiliki kualitas yang baik, terpisah dengan jelas, dan mencerminkan kondisi data sebenarnya.
• Mengelola Feature Store: Pengelolaan feature secara terpusat membantu Data Scientist menggunakan kembali fitur yang sudah teruji, menjaga konsistensi antara proses training dan inference.
• Menyusun Pipeline Data untuk Retraining Model: Pipeline otomatis memungkinkan model diperbarui secara berkala mengikuti perubahan pola data, tanpa harus membangun ulang proses dari awal.

Melalui kolaborasi ini, eksperimen yang dilakukan Data Scientist menjadi lebih terstruktur, efisien, dan scalable untuk kebutuhan bisnis jangka panjang.

6. Automasi dan Reproducibility

Dalam lingkungan data modern, hasil analisis yang baik tidak hanya harus akurat, tetapi juga dapat direproduksi secara konsisten. Di sinilah peran Data Engineer menjadi sangat penting dalam menjaga stabilitas dan keandalan workflow Data Scientist. Data Engineer membantu memastikan hal tersebut melalui:

• Automasi Pipeline Data: Proses pengolahan data dijalankan secara otomatis dan terjadwal, sehingga Data Scientist selalu bekerja dengan data terbaru tanpa intervensi manual.
• Versioning Data: Setiap perubahan pada data dapat dilacak dengan jelas, memungkinkan Data Scientist mengulang eksperimen atau membandingkan hasil analisis dari waktu ke waktu.
• Logging dan Monitoring: Sistem pemantauan membantu mendeteksi kegagalan pipeline, anomali data, atau penurunan performa sejak dini sebelum berdampak pada analisis.

Dengan pendekatan ini, model dan insight yang dikembangkan oleh Data Scientist dapat dijalankan ulang dengan hasil yang konsisten, dapat dipercaya, dan siap digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis.

Kolaborasi Data Engineer dan Data Scientist dalam Organisasi

Kolaborasi yang kuat antara Data Engineer dan Data Scientist menjadi fondasi penting dalam membangun kapabilitas data yang berkelanjutan di dalam organisasi. Sinergi yang baik memastikan proses analitik berjalan efisien, relevan dengan kebutuhan bisnis, dan mudah dikembangkan seiring pertumbuhan data.

Model Kerja yang Efektif

Kolaborasi yang ideal bersifat iteratif, transparan, dan berbasis kebutuhan bisnis. Data Scientist menyampaikan kebutuhan analitik dan insight yang ingin dicapai, sementara Data Engineer menerjemahkannya ke dalam pipeline dan sistem data yang scalable, stabil, dan siap mendukung analisis lanjutan.

Komunikasi sebagai Kunci

Banyak hambatan kolaborasi muncul akibat ekspektasi yang tidak selaras, kurangnya dokumentasi, serta minimnya pemahaman lintas fungsi. Organisasi yang sukses mendorong Data Engineer dan Data Scientist untuk terlibat sejak awal proyek, menggunakan bahasa bisnis yang sama, dan berkolaborasi dalam perancangan struktur serta arsitektur data.

Pada akhirnya, kolaborasi yang terbangun dengan baik antara Data Engineer dan Data Scientist tidak hanya mempercepat proses analitik, tetapi juga meningkatkan kualitas insight dan dampaknya bagi pengambilan keputusan bisnis.

Dampak Langsung bagi Bisnis

Ketika Data Engineer dan Data Scientist bekerja secara selaras dan terintegrasi, organisasi tidak hanya memperoleh insight yang lebih baik, tetapi juga keunggulan kompetitif yang nyata. Kolaborasi ini berdampak langsung pada berbagai aspek bisnis, di antaranya:

• Keputusan berbasis data yang lebih cepat: Data yang siap pakai dan mudah diakses memungkinkan manajemen mengambil keputusan strategis tanpa harus menunggu proses pengolahan data yang panjang.
• Model prediksi yang lebih akurat: Kualitas data yang terjaga sejak awal membantu Data Scientist membangun model analitik dan machine learning dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.
• Efisiensi operasional: Automasi pipeline data mengurangi pekerjaan manual, menekan kesalahan, dan meningkatkan produktivitas tim data secara keseluruhan.
• Skalabilitas sistem analitik: Arsitektur data yang dirancang dengan baik memungkinkan bisnis menangani pertumbuhan volume data dan kebutuhan analitik yang semakin kompleks.

Sebaliknya, tanpa Data Engineer yang kompeten, Data Scientist cenderung menghabiskan lebih banyak waktu untuk urusan teknis seperti pembersihan dan integrasi data, dibandingkan menghasilkan insight bernilai bagi bisnis.

Skill yang Harus Dimiliki Data Engineer untuk Mendukung Data Scientist

Agar mampu mendukung workflow Data Scientist secara optimal dan berkelanjutan, seorang Data Engineer tidak hanya dituntut memiliki kemampuan teknis, tetapi juga pemahaman menyeluruh terhadap kebutuhan analitik dan bisnis. Beberapa skill utama yang perlu dikuasai antara lain:

• SQL dan database design: Kemampuan merancang skema database yang efisien, terstruktur, dan mudah di-query menjadi fondasi utama dalam penyediaan data bagi Data Scientist.
• Cloud platform (AWS, GCP, Azure): Penguasaan layanan cloud memungkinkan Data Engineer membangun pipeline data yang scalable, aman, dan siap menangani volume data besar.
• Pipeline data dan ETL/ELT: Keahlian dalam membangun dan mengelola alur data otomatis sangat penting untuk memastikan data selalu up-to-date dan siap digunakan untuk analisis maupun machine learning.
• Data governance dan security: Data Engineer perlu memastikan kualitas, konsistensi, serta keamanan data, termasuk kepatuhan terhadap kebijakan internal dan regulasi yang berlaku.
• Pemahaman dasar machine learning workflow: Dengan memahami alur kerja machine learning, Data Engineer dapat menyiapkan data training, testing, dan feature yang sesuai dengan kebutuhan Data Scientist.

Selain kemampuan teknis tersebut, pemahaman terhadap kebutuhan dan cara kerja Data Scientist menjadi nilai tambah yang besar, karena mempercepat kolaborasi, mengurangi friksi teknis, dan meningkatkan kualitas insight yang dihasilkan.

Tren Masa Depan: Data Engineer dan Data Scientist Makin Terintegrasi

Seiring meningkatnya kompleksitas data dan adopsi AI di berbagai industri, peran Data Engineer dan Data Scientist tidak lagi berjalan secara terpisah. Ke depan, kolaborasi keduanya akan semakin erat dan saling tumpang tindih, terutama dalam lingkungan data modern yang menuntut kecepatan, skalabilitas, dan automasi. Bahkan, di banyak organisasi teknologi dan data-driven company, mulai muncul peran-peran baru yang menjembatani kebutuhan teknis dan analitik, seperti:

• Analytics Engineer
• Machine Learning Engineer
• AI Engineer

Peran-peran ini lahir untuk menjawab kebutuhan bisnis yang semakin menuntut pipeline data end-to-end, dari ingestion hingga deployment model AI ke lingkungan produksi. Namun, terlepas dari evolusi jabatan dan teknologi yang digunakan, prinsip dasarnya tetap sama: tanpa fondasi data yang kuat dan terkelola dengan baik oleh Data Engineer, analitik lanjutan dan AI yang dikembangkan oleh Data Scientist tidak akan berjalan optimal.

Baca juga: Tanpa Business Analyst, Bisnis Bisa Kehilangan Arah

Kesimpulan

Peran Data Engineer dalam mendukung workflow Data Scientist tidak dapat dipandang sebelah mata. Data Engineer adalah arsitek sistem data yang memastikan Data Scientist dapat bekerja secara efisien, akurat, dan scalable. Kolaborasi yang solid antara Data Engineer dan Data Scientist bukan hanya soal teknis, tetapi juga strategi bisnis. Organisasi yang memahami dan menginvestasikan peran ini akan memiliki keunggulan kompetitif dalam pengelolaan data dan pengambilan keputusan berbasis insight. Dengan kata lain, Data Scientist mungkin terlihat di panggung depan, tetapi Data Engineer adalah fondasi yang membuat semuanya berjalan. 

Temukan Lowongan Pekerjaan Di MSBU Konsultan!