Data Engineer: Arti, Tugas, Skill yang Dibutuhkan, Gaji

Data bukan lagi hanya sekedar informasi, tetapi menjadi bahan bakar bagi pengambilan keputusan yang cerdas, inovasi, dan perkembangan bisnis yang berkelanjutan. Namun, data ini tidak dapat digunakan secara efektif tanpa bantuan para ahli di belakang layar yang dikenal sebagai Data Engineer.

Baca juga: Software Engineer: Arti, Tugas, Skill yang Dibutuhkan, Gaji

Apa Itu Data Engineer?

Teknisi Data atau Data Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data yang memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengakses data dengan efisien. Mereka adalah arsitek yang membangun fondasi data yang kuat, sehingga data dapat digunakan oleh analis data, ilmuwan data, dan berbagai pemangku kepentingan lainnya untuk menganalisis dan mengambil keputusan yang berdasar fakta.

Sebagai Data Engineer, pekerjaan kamu tidak hanya terbatas pada mengumpulkan data, tetapi juga pada memastikan data tersebut tersedia dalam format yang tepat, mudah diakses, dan aman. Dalam dunia yang terus berubah ini, Data Engineer juga harus mampu beradaptasi dengan teknologi baru dan tren terkini dalam bidang data.

Tugas Data Engineer

Ekstraksi Data

Salah satu tugas utama seorang Teknisi Data adalah mengekstraksi data dari berbagai sumber. Ini bisa mencakup basis data relasional, penyimpanan data, sumber data eksternal seperti API, atau berkas mentah dalam berbagai format. Proses ekstraksi data harus dilakukan dengan cermat, memastikan bahwa data yang diperlukan diambil tanpa kehilangan atau kesalahan.

Transformasi Data (ETL – Extract, Transform, Load)

Data yang diekstraksi seringkali memerlukan transformasi sebelum bisa digunakan. Tugas transformasi melibatkan pembersihan data dari anomali, penggabungan data dari berbagai sumber, pengubahan format data, penghitungan agregat, dan pembuatan data yang siap untuk analisis. Proses ETL ini sangat penting untuk memastikan kualitas data yang baik.

Penyimpanan Data

Setelah data diolah, Teknisi Data bertanggung jawab untuk menyimpannya dengan aman. Ini melibatkan pemilihan jenis penyimpanan yang sesuai, seperti basis data relasional, basis data NoSQL, penyimpanan data berbasis kolom, atau penyimpanan data di awan seperti Amazon S3 atau Google Cloud Storage. Data harus disimpan dengan struktur yang terorganisir dan siap diakses oleh tim yang memerlukan.

Pengelolaan Infrastruktur Data

Teknisi Data merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data. Mereka memilih dan mengkonfigurasi perangkat keras dan perangkat lunak yang dibutuhkan untuk mendukung pengelolaan data yang efisien. Pengelolaan infrastruktur mencakup juga skalabilitas, agar infrastruktur dapat mengakomodasi pertumbuhan data yang cepat.

Optimasi Kinerja

Pemantauan dan peningkatan kinerja sistem data menjadi tanggung jawab Teknisi Data. Mereka harus memastikan bahwa sistem beroperasi dengan efisien dan dapat mengatasi beban kerja yang meningkat seiring berjalannya waktu. Ini termasukkan tuning basis data, penyimpanan data, dan proses pengolahan data.

Keamanan Data

Keamanan data adalah prioritas utama. Teknisi Data harus melindungi data perusahaan dari ancaman keamanan seperti peretasan, pencurian data, dan serangan malware. Ini mencakup enkripsi data, pemantauan aktivitas mencurigakan, serta menerapkan praktik keamanan data yang ketat.

Kolaborasi Tim

Teknisi Data berinteraksi dengan berbagai departemen dalam organisasi, termasuk ilmuwan data, analis data, dan tim bisnis. Mereka harus memahami kebutuhan tim lain dan berkomunikasi secara efisien untuk memastikan data tersedia dan dapat digunakan sesuai kebutuhan. Kolaborasi yang baik membantu memastikan data digunakan secara optimal.

Pemulihan Bencana

Teknisi Data harus merencanakan dan mengimplementasikan strategi pemulihan bencana. Ini termasuk pembuatan cadangan data, pemulihan sistem, dan rencana darurat agar bisnis tetap berjalan dalam situasi bencana atau kerusakan sistem.

Pemantauan dan Pemeliharaan Rutin

Teknisi Data melakukan pemantauan secara rutin terhadap sistem data untuk mendeteksi masalah atau ketidakberesan yang mungkin muncul. Mereka juga melakukan pemeliharaan rutin seperti pembersihan data lama, tuning, dan peningkatan infrastruktur.

Skill yang Harus Dimiliki Data Engineer

Pemahaman tentang Basis Data

Data Engineer harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang basis data, termasuk basis data relasional (seperti MySQL, PostgreSQL, atau SQL Server) dan basis data NoSQL (seperti MongoDB atau Cassandra). Mereka perlu tahu bagaimana basis data bekerja, bagaimana merancang skema basis data, serta cara melakukan kueri dan memanipulasi data di dalamnya.

Pengolahan Data

Kemampuan untuk mengolah data adalah aspek kunci dalam pekerjaan Data Engineer. Mereka perlu menguasai bahasa pemrograman seperti Python, Java, Scala, atau bahasa lain yang digunakan untuk mengelola dan memproses data. Ini termasuk kemampuan menggabungkan, membersihkan, dan mentransformasi data dari berbagai sumber.

Pengetahuan Infrastruktur

Data Engineer harus memahami infrastruktur data, termasuk pemahaman tentang penyimpanan data (misalnya, penyimpanan data berbasis kolom atau penyimpanan data distribusi), teknologi cloud computing (seperti AWS, Google Cloud, atau Azure), serta konsep jaringan. Pengetahuan ini membantu mereka merancang dan memelihara infrastruktur data dengan efisien.

Keamanan Data

Keamanan data adalah prioritas utama. Data Engineer harus memiliki pemahaman yang kuat tentang praktik keamanan data, enkripsi, otorisasi akses, dan langkah-langkah untuk melindungi data perusahaan dari ancaman keamanan seperti peretasan atau pencurian data.

Kemampuan Programming

Kemampuan pemrograman adalah penting dalam pekerjaan Data Engineer. Mereka harus mampu menulis skrip dan kode untuk mengotomatisasi proses pengolahan data, membangun alat-alat khusus, dan mengintegrasikan berbagai komponen dalam infrastruktur data.

Pemahaman tentang ETL (Extract, Transform, Load)

ETL adalah proses utama dalam pekerjaan Data Engineer. Mereka harus memahami konsep ETL dan bagaimana mengimplementasikannya. Ini mencakup ekstraksi data dari berbagai sumber, transformasi data sesuai kebutuhan, dan memuat data yang telah diproses ke dalam penyimpanan data.

Pengetahuan tentang Big Data

Dalam dunia yang semakin diwarnai oleh big data, Data Engineer perlu memiliki pengetahuan tentang teknologi big data seperti Apache Hadoop, Apache Spark, Hive, dan alat-alat lain yang digunakan untuk mengelola dan memproses data dalam skala besar.

Pemahaman tentang Analisis Data

Data Engineer harus memiliki pemahaman tentang kebutuhan analis data dan ilmuwan data. Mereka perlu memproses data dengan cara yang memungkinkan analisis yang efisien. Ini termasuk memastikan bahwa data tersedia dalam format yang sesuai untuk analisis statistik atau pembuatan model prediksi.

Kemampuan Problem Solving

Dalam pekerjaan sehari-hari, Data Engineer seringkali dihadapkan pada masalah kompleks dalam pengelolaan data. Kemampuan pemecahan masalah kreatif adalah aspek penting dalam menemukan solusi untuk masalah teknis atau pengoptimalan sistem.

Kemampuan Komunikasi

Data Engineer harus mampu berkomunikasi dengan baik dengan berbagai tim dalam organisasi. Kemampuan berkomunikasi yang baik membantu mereka memahami kebutuhan bisnis, berkolaborasi dengan ilmuwan data dan analis data, serta menjelaskan hasil pekerjaan mereka kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.

Cara Menjadi Data Engineer

Pendidikan

Banyak Data Engineer memiliki gelar sarjana dalam bidang terkait, seperti Ilmu Komputer, Teknik Komputer, Teknologi Informasi, atau Matematika. Gelar sarjana memberikan dasar yang kuat dalam pemrograman, matematika, dan dasar-dasar teknologi informasi.

Pemahaman Dasar Data

Mulailah dengan pemahaman dasar-dasar data, termasuk pengenalan tentang basis data, bahasa SQL, dan konsep ETL (Extract, Transform, Load). Kamu dapat mempelajarinya melalui kursus online, buku, atau platform belajar daring.

Penguasaan Bahasa Pemrograman

Data Engineer harus mampu menguasai bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala. Ini akan membantu dalam mengelola dan memproses data dengan efisien.

Pelajari Alat-alat Data

Pelajari alat-alat yang digunakan dalam pengolahan data, seperti Apache Spark, Apache Hadoop, Apache NiFi, Talend, dan alat ETL lainnya. Praktikkan keterampilan ini dengan mengerjakan proyek-proyek pribadi untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data.

Mengerjakan Proyek-proyek Pribadi

Praktikkan keterampilan kamu dengan mengerjakan proyek-proyek data pribadi. Ini bisa mencakup mengumpulkan data dari berbagai sumber, melakukan transformasi data, dan menyimpannya dalam basis data.

Kerja Magang atau Pekerjaan Entry-Level

Upayakan untuk mendapatkan pengalaman kerja dalam bidang data engineering, baik melalui magang atau pekerjaan entry-level. Pengalaman praktis sangat berharga dalam memahami kompleksitas pekerjaan.

Sertifikasi (Opsional)

Pertimbangkan untuk mendapatkan sertifikasi yang relevan dalam bidang data engineering, seperti Certified Data Management Professional (CDMP) atau sertifikasi terkait teknologi tertentu. Sertifikasi ini dapat meningkatkan kredibilitas kamu dalam industri.

Membangun Jaringan

Berpartisipasi dalam konferensi, seminar, dan bergabung dengan platform jaringan profesional seperti LinkedIn. Bergaul dengan profesional lain dalam bidang data engineering dapat membantu kamu mendapatkan wawasan dan peluang karier.

Gaji Data Engineer

Gaji seorang Data Engineer di Indonesia dapat bervariasi tergantung pada berbagai faktor seperti lokasi, pengalaman, dan ukuran perusahaan. Seorang Data Engineer junior dengan 0-2 tahun pengalaman biasanya dapat mengharapkan gaji sekitar Rp10 juta hingga Rp20 juta per bulan. Data Engineer dengan pengalaman 2-5 tahun biasanya dapat mendapatkan gaji sekitar Rp20 juta hingga Rp40 juta per bulan. Sedangkan, data Engineer senior dengan lebih dari 5 tahun pengalaman dan keahlian yang kuat dapat mendapatkan gaji di atas Rp40 juta per bulan.

Kesimpulan

Data Engineer adalah pilar dalam ekosistem data perusahaan. Mereka bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data yang memungkinkan perusahaan untuk menggunakan data dengan efektif. Untuk menjadi seorang Data Engineer yang sukses, kamu harus memiliki keahlian dalam pengolahan data, pemahaman tentang infrastruktur data, dan kemampuan problem solving yang kuat. Gaji seorang Data Engineer sangat kompetitif, dan ini menjadi salah satu alasan mengapa banyak orang tertarik untuk mengejar karier dalam bidang ini. Dengan dedikasi, pendidikan, dan pengalaman, kamu dapat menjadi seorang Data Engineer yang sukses dan memberikan kontribusi berarti dalam dunia data.

Berbagai lowongan menantimu di Reqrut.id. Kunjungi sekarang dan mulai perjalanan karirmu!

Baca juga: IT Consultant: Arti, Tugas, Skill yang Dibutuhkan, Gaji