Data Engineering adalah sebuah disiplin dalam dunia teknologi yang berfokus pada perancangan dan pembangunan infrastruktur data. Tugas utamanya adalah menciptakan sistem yang mampu mengumpulkan, menyimpan, dan mengolah data dalam volume besar agar siap untuk dianalisis.
Big data telah menjadi aset berharga. Dengan data, perusahaan dapat mengidentifikasi peluang, mengantisipasi ancaman, dan mengambil keputusan strategis yang tepat.
Era big data membuat profesi Data Engineer kian vital. Posisi ini pun digadang-gadang sebagai salah satu pekerjaan dengan prospek paling cerah di masa depan.
Baru mulai menjelajahi dunia Data Engineering? Jangan khawatir. Artikel ini akan memandu kamu memahami fondasinya dan langkah awal untuk memulai karier di bidang ini.
Apa itu Data Engineer?
Seorang Data Engineer bertugas membangun fondasi data untuk sebuah organisasi.
Mereka merancang sistem yang mengumpulkan, mengelola, dan menyimpan data dari berbagai sumber, lalu menyajikannya dalam bentuk yang siap digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist untuk dianalisis.
Intinya, mereka adalah arsitek yang membangun “pipa” dan “gudang” data yang andal dan efisien.
Tugas Utama Data Engineer
Data Engineer memegang peran kunci dalam sebuah perusahaan untuk memastikan data dapat diolah dan dimanfaatkan dengan optimal. Berikut adalah tugas-tugas intinya:
Mengelola Pipeline Data
Pipeline data adalah “jalur produksi” untuk data. Tugas Data Engineer adalah merancang dan merawat jalur ini agar data dapat mengalir lancar dari sumber (seperti database atau API) ke tujuan (seperti data warehouse atau dashboard).
Proses ini dikenal sebagai ETL (Extract, Transform, Load), yang mencakup pengambilan data dari berbagai sumber, transformasinya ke dalam format yang seragam, dan pemuatannya ke dalam sistem penyimpanan yang tepat.
Jika pipeline ini mengalami gangguan, dampaknya dapat signifikan mulai dari tertundanya laporan bulanan untuk CEO hingga munculnya keputusan strategis yang didasarkan pada informasi yang tidak akurat.
Optimasi Database dan Infrastruktur Data
Data Engineer bertindak sebagai ahli pemeliharaan untuk database dan infrastruktur data. Tugas mereka termasuk mengoptimalkan kecepatan query, memastikan efisiensi penyimpanan, serta menjaga stabilitas sistem bahkan saat lalu lintas data sedang tinggi.
Sebagai contoh, selama periode flash sale pada platform e-commerce, lalu lintas data dapat melonjak hingga sepuluh kali lipat dari kondisi normal.
Dalam situasi ini, Data Engineer bertanggung jawab memastikan database tetap stabil dan responsif, serta terhindar dari kegagalan sistem.
Berbagai teknik optimasi seperti indexing, partitioning, dan caching diterapkan untuk menjaga kinerja di bawah tekanan beban tinggi.
Mendukung Tim Data Scientist dan Analyst
Peran Data Engineer adalah memungkinkan tim Data Science bekerja secara efektif. Mereka bertanggung jawab menyediakan data berkualitas tinggi, membangun data khusus untuk analisis spesifik, dan memfasilitasi akses data yang mudah bagi Data Scientist.
Dukungan dari Data Engineer yang andal sangatlah krusial.
Tanpanya, Data Scientist dapat menghabiskan hingga 80% waktu mereka hanya untuk membersihkan dan mempersiapkan data, padahal seharusnya mereka dapat berkonsentrasi pada tugas intinya, yaitu pemodelan data dan analisis strategis.
Skill yang Harus dikuasai jadi Data Engineer
Seorang Data Engineer membutuhkan kombinasi keterampilan teknis yang kuat. Berikut adalah kompetensi inti yang diperlukan:
Programming
Kemampuan pemrograman (programming) adalah fondasi utama dalam data engineering.
Keterampilan ini digunakan untuk membangun pipeline integrasi data, mengotomatiskan alur kerja, serta melakukan transformasi dan pemrosesan data.
Cloud Computing
Berbagai layanan komputasi awan (cloud) tersedia untuk mendukung seluruh siklus hidup data, mulai dari pengumpulan, penyimpanan, hingga analisis.
Untuk tahap penyimpanan dan analisis, tersedia layanan khusus seperti data lake dan data warehouse, contohnya Snowflake, Azure Data Lake, Amazon Redshift, dan Google BigQuery.
Database System
Seorang Data Engineer harus menguasai beragam model basis data, termasuk relational dan non-relational (NoSQL), untuk dapat memilih dan mengelola teknologi penyimpanan yang tepat sesuai dengan karakteristik data yang ditangani.
Data Mining
Memahami konsep dan teknik data mining merupakan nilai tambah yang penting bagi seorang Data Engineer.
Pengetahuan ini memungkinkan mereka untuk membangun pipeline data yang tidak hanya mengumpulkan data mentah, tetapi juga sudah dipersiapkan untuk proses ekstraksi pola dan wawasan oleh Data Scientist.
Beberapa alat yang umum digunakan dalam proses data mining di industri antara lain RapidMiner, KNIME, dan Weka.
Soft Skills
Dalam perannya di sebuah tim, keahlian teknis saja tidak cukup bagi seorang Data Engineer. Untuk benar-benar unggul, mengasah soft skill adalah sebuah keharusan. Beberapa di antaranya yang paling penting adalah:
- Critical thinking
Seorang Data Engineer dituntut untuk memiliki kemampuan pemecahan masalah (problem-solving) yang tangguh.
Mereka harus mampu menganalisis akar penyebab suatu kendala teknis dan merancang solusi yang tidak hanya efektif, tetapi juga efisien dan skalabel.
- Collaborative
Kemampuan untuk bekerja sama secara efektif dengan berbagai peran yang berbeda merupakan kunci kesuksesan dalam sebuah tim.
- Effective communication
Seorang Data Engineer harus mampu berkomunikasi secara efektif dengan berbagai stakeholder.
Kemampuan untuk menerjemahkan konsep teknis yang kompleks menjadi insight bisnis yang mudah dipahami merupakan hal yang krusial.
Project Data Engineer
Berikut adalah beberapa contoh proyek data engineering yang umum dalam praktik industri:
1. Pembangunan Data Pipeline
Data pipeline merupakan rangkaian proses otomatis untuk memindahkan dan mengolah data antar sistem.
Secara teknis, proyek ini melibatkan ekstraksi data dari berbagai sumber seperti aplikasi, sensor IoT, API, atau database operasional untuk kemudian disalurkan ke penyimpanan terpusat seperti data warehouse atau data lake.
2. ETL (Extract, Transform, Load)
Proyek ETL (Extract, Transform, Load) merupakan salah satu tugas utama seorang Data Engineer. Proses ini terdiri dari tiga tahap kunci:
- Extract: Mengambil data dari berbagai sistem sumber.
- Transform: Membersihkan, memfilter, dan memformat data sesuai kebutuhan bisnis.
- Load: Memuat data yang telah diproses ke dalam sistem penyimpanan target.
Sebagai contoh, seorang Data Engineer dapat membuat pipeline ETL untuk menggabungkan data transaksi e-commerce dengan data profil pelanggan guna mendukung analisis perilaku konsumen.
Alat yang umum digunakan untuk proyek semacam ini antara lain Apache Airflow (untuk orchestration), Talend (integrasi data), dan dbt (transformasi data).
3. Big Data Processing
Menghadapi ledakan data yang mencapai skala terabyte hingga petabyte, perusahaan membutuhkan Data Engineer untuk membangun sistem big data menggunakan teknologi seperti Apache Hadoop, Spark, atau Flink.
Contoh implementasinya adalah menganalisis data log dari jutaan pengguna untuk mendeteksi pola penggunaan dan melakukan optimasi performa.
4. Real-time Data Processing
Dalam banyak skenario bisnis, data harus diproses secara langsung, bukan dalam bentuk batch.
Untuk memenuhi kebutuhan kecepatan ini, Data Engineer mengembangkan sistem real-time processing dengan teknologi seperti Apache Kafka, Spark Streaming, atau Apache Flink.
Contoh nyatanya adalah sistem deteksi penipuan transaksi keuangan, yang harus menganalisis data dan memberikan peringatan dalam hitungan detik untuk mencegah kerugian.
5. Data Integration
Dalam sebuah perusahaan, data biasanya tersebar di berbagai sistem yang terpisah mulai dari CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning), sistem keuangan, hingga berbagai aplikasi internal.
Di sinilah peran kunci Data Engineer, mereka bertugas mengintegrasikan semua data yang terfragmentasi ini ke dalam sebuah single source of truth, seperti data warehouse atau data lake.
Hasilnya, tim bisnis, analis, dan data scientist dapat mengakses data yang terpusat, konsisten, dan lengkap untuk mendukung pengambilan keputusan.
