Apa Itu Data Engineer? Profesi Penggerak Utama di Era Big Data

Data Engineer adalah profesi penggerak utama di balik era big data, profesi yang mungkin sering tidak terlihat, tetapi faktanya keberadaan profesi yang satu ini sangat krusial. Mereka adalah arsitek data, memastikan bahwa data yang dihasilkan setiap detik dari seluruh dunia dapat diolah, dianalisis, dan menghasilkan keputusan penting bagi perusahaan. Di tengah ledakan informasi yang tak terkendali, Data Engineer menjadi solusi untuk menghubungkan kebutuhan bisnis dengan potensi data yang begitu besar.

Nah, ingin tahu apa itu profesi Data Engineer dengan lebih dekat? Dan bagaimana profesi ini bisa menjadi penggerak utama di era big data? Yuk, simak pembahasan selengkapnya!

1. Mengenal Profesi Data Engineer

Data Engineer, secara sederhana, adalah seorang ahli yang bertanggung jawab untuk membangun dan mengelola infrastruktur data perusahaan. Jika data diibaratkan sebagai bahan bakar, maka Data Engineer adalah mekanik yang memastikan bahan bakar ini dapat dialirkan dengan lancar ke mesin analisis dan pengambilan keputusan. Mereka bekerja untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menyusun data mentah agar siap digunakan oleh Data Scientist atau Data Analyst.

Apa yang membedakan Data Engineer dari profesi data lainnya? Data Engineer fokus pada infrastruktur, seperti membangun pipeline data yang handal dan efisien. Sementara itu, Data Scientist menggunakan data tersebut untuk menciptakan model prediktif, dan Data Analyst bertugas menafsirkan data untuk menghasilkan wawasan strategis. Meski peran mereka berbeda, ketiga profesi ini saling melengkapi dalam ekosistem data.

2. Mengapa Data Engineer Penting di Era Big Data?

Big data bukan sekadar tren; ini adalah realitas yang membentuk masa depan bisnis dan teknologi. Data Engineer menjadi sosok kunci dalam mengelola data dalam skala besar ini. Perusahaan seperti Netflix, misalnya, bergantung pada Data Engineer untuk mengelola jutaan data tontonan pengguna setiap hari. Tanpa mereka, algoritma rekomendasi Netflix tidak akan berjalan optimal.

Di dunia bisnis, data besar digunakan untuk menganalisis pola konsumen, meningkatkan pengalaman pelanggan, hingga mengidentifikasi peluang pasar baru. Peran Data Engineer di sini adalah memastikan bahwa data yang dihasilkan dari berbagai sumber, seperti aplikasi, perangkat IoT, atau situs web, dapat diakses dengan cepat dan akurat. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan strategis yang didasarkan pada data yang valid.

Baca juga: Data Enginer VS Data Scientist

3. Bagaimana Data Engineer Memanfaatkan Big Data?

Dalam dunia big data, Data Engineer memiliki tugas utama untuk menjinakkan data mentah agar dapat memberikan nilai nyata. Proses ini dimulai dari pengumpulan data yang tersebar di berbagai sumber, seperti basis data, sensor IoT, atau platform media sosial. Selanjutnya, data tersebut disimpan dalam sistem yang dirancang khusus, seperti data warehouse atau data lake, yang mampu menampung volume data yang besar.

Tahap berikutnya adalah transformasi data. Di sini, Data Engineer menggunakan alat seperti Apache Spark atau Hadoop untuk membersihkan, menyusun, dan mengoptimalkan data. Setelah data siap, mereka mengintegrasikan pipeline data ini dengan sistem analitik, sehingga Data Scientist atau perangkat AI dapat memanfaatkannya. Proses ini sangat penting untuk mendukung aplikasi seperti personalisasi konten, analitik prediktif, atau pengelolaan risiko dalam perusahaan besar.

Peran ini tidak hanya membutuhkan keahlian teknis yang tinggi, tetapi juga pemahaman mendalam tentang kebutuhan bisnis. Teknologi seperti cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure) juga sering menjadi alat utama Data Engineer dalam menangani big data, karena kemampuannya dalam menyimpan dan memproses data dengan skala besar secara efisien.

Baca juga: Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

4. Skill yang Dibutuhkan untuk Menjadi Data Engineer

Untuk menjadi Data Engineer yang handal, seseorang harus memiliki kombinasi unik antara kemampuan teknis dan soft skill. Dari sisi teknis, penguasaan bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala sangat penting, karena bahasa ini sering digunakan dalam membangun pipeline data. Pengetahuan mendalam tentang SQL juga menjadi keharusan untuk mengelola dan menanyakan basis data.

Selain itu, Data Engineer harus memahami alat seperti ETL (Extract, Transform, Load) untuk mengolah data, serta teknologi cloud computing untuk penyimpanan dan analisis data. Namun, keterampilan teknis saja tidak cukup. Kemampuan berpikir kritis dan pemecahan masalah sangat diperlukan untuk menangani kompleksitas data besar yang sering kali penuh dengan ketidakpastian.

Soft skill seperti komunikasi juga memainkan peran besar, karena Data Engineer sering bekerja dalam tim lintas disiplin dan harus mampu menjelaskan solusi teknis kepada anggota tim yang non-teknis.

5. Peluang Karier dan Masa Depan Profesi Data Engineer

Permintaan akan Data Engineer terus meningkat seiring dengan perkembangan teknologi. Laporan dari LinkedIn menyebutkan bahwa profesi ini termasuk dalam salah satu pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat di dunia. Tidak mengherankan, mengingat semakin banyak perusahaan yang beralih ke strategi berbasis data untuk tetap relevan di pasar yang kompetitif.

Ke depan, tren seperti otomatisasi, penggunaan kecerdasan buatan (AI), dan pengembangan teknologi Internet of Things (IoT) akan semakin memperluas peran Data Engineer. Dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan, kebutuhan akan profesional yang mampu mengelola dan memanfaatkan big data akan terus meningkat.

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal di era ML dan AI ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari