5 Keterampilan Esensial Data Engineering untuk 2026

Mengapa Menempuh Karier di Data Engineering?

Lebih dari 10 tahun yang lalu, data science dinobatkan sebagai pekerjaan terseksi abad ke-21. Hal ini menyulut bidang yang sudah berkembang pesat, dan data scientist mulai membanjiri pasar kerja. Namun, seiring meningkatnya permintaan untuk analitik dan pemodelan prediktif, raksasa teknologi seperti Facebook dan AirBnB dengan cepat menyadari perlunya orang dan alat yang tepat untuk mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan mentransformasi data mereka agar ketika sampai ke data scientist, data berada dalam kondisi yang sangat mudah diakses. Di sinilah peran data engineer.

Data engineering mengalami pertumbuhan besar dalam beberapa tahun terakhir. Dari 2021 ke 2022, peran data engineering tumbuh 100%, melampaui bahkan data scientist (68%). Bidang ini juga memiliki volume lowongan pekerjaan ke-4 tertinggi dibandingkan peran teknologi lainnya. Ini menunjukkan tingginya permintaan terhadap data engineer di pasar kerja saat ini.

Kenyataannya, selama data digunakan dalam bisnis untuk mendorong pengambilan keputusan atau menjawab pertanyaan bisnis, permintaan terhadap data engineer akan tetap ada. Jadi jika Anda tertarik mengejar karier di data engineering, tidak pernah ada waktu yang lebih baik dari sekarang.

(Sumber data: DICE, diagram dibuat oleh penulis)

Peran dan Tanggung Jawab Data Engineer

Peran data engineer sangat beragam dan sepenuhnya bergantung pada ukuran perusahaan serta teknologi dan infrastruktur yang mereka miliki. Perusahaan dengan tumpukan teknologi serupa pun bisa merekrut data engineer untuk dua tujuan yang sama sekali berbeda.

Meski demikian, peran dan tanggung jawab data engineer biasanya masuk ke dalam salah satu dari empat kelompok inti berikut:

• Generalis
• Spesialis penyimpanan data
• Spesialis pemrograman dan pipeline
• Spesialis analitik

Masing-masing kelompok ini (kecuali generalis) berkaitan dengan seperangkat keterampilan dan alat spesifik yang harus dikuasai agar dapat bekerja dengan efektif. Mengetahui kelompok mana yang ingin Anda geluti dapat membantu memfokuskan upaya belajar. Mari bahas masing-masing kelompok tersebut.

Generalis

Data engineer generalis terlibat dalam semua aspek pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan pergerakan data. Mereka biasanya bekerja di perusahaan kecil atau perusahaan yang baru memulai inisiatif analitik dengan tim data yang kecil.

Peran generalis adalah yang paling menantang dalam data engineering, terutama bagi pemula. Butuh pengalaman bertahun-tahun untuk mempelajari dan menggunakan berbagai alat yang dibutuhkan perusahaan.

Spesialis Penyimpanan Data

Data engineer yang mengkhususkan diri dalam penyimpanan data bertanggung jawab menyiapkan dan mengelola basis data, data warehouse, dan platform penyimpanan lainnya (baik di cloud maupun on-premise).

Beberapa contoh alat penyimpanan data adalah:

• Basis data relasional dan non-relasional seperti SQL, NoSQL, dan PostgreSQL
• Data warehouse seperti Redshift dan Panoply
• Sistem big data seperti Hadoop dan Spark
• Basis data berbasis cloud seperti AWS RDS dan Microsoft Azure

Data engineer ini membutuhkan pemahaman yang kuat tentang teknik pemodelan data. Platform penyimpanan data yang dipilih harus dioptimalkan agar berjalan efektif dalam batasan anggaran perusahaan. Setelah basis data atau data warehouse dirancang dan dikonfigurasi, platform tersebut perlu diisi. Sebuah sistem ETL yang efektif juga harus dirancang untuk menyalurkan data dari kemungkinan banyak sumber yang berbeda.

Spesialis Pemrograman dan Pipeline

Data engineer yang mengkhususkan diri dalam pemrograman dan pipeline bertanggung jawab membuat dan mengelola aliran serta pergerakan data. Mereka harus akrab dengan banyak bahasa pemrograman dan mampu berintegrasi dengan berbagai platform untuk membangun pipeline data, mengotomatisasi tugas, dan menulis skrip.

Ini adalah bahasa pemrograman yang paling umum digunakan oleh data engineer:

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Ruby

Spesialis Analitik

Data engineer yang mengkhususkan diri dalam analitik bekerja erat dengan data scientist dan profesional analitik lainnya. Artinya, mereka harus memahami alat, teknik, dan kerangka kerja yang digunakan dalam proyek terkait data.

Bergantung pada proyeknya, data engineer harus akrab dengan banyak area data science dan analitik, seperti:

• Mampu menyiapkan dan mengelola alat dan pipeline ETL yang mendukung proyek ini (seperti Stitch atau Airflow)
• Mampu bekerja dengan big data menggunakan alat seperti Hadoop, Spark, dan Kafka
• Pengetahuan tentang alat BI dan kebutuhannya, seperti Power BI dan Tableau
• Pengetahuan tentang pustaka machine learning, seperti Tensorflow, Spark, dan PyTorch

Persyaratan Data Engineer

Biasanya ada tiga persyaratan utama yang dipertimbangkan untuk peran data engineer:

• Kualifikasi
• Sertifikasi
• Pengalaman

Kebanyakan data engineer memiliki gelar sarjana atau latar belakang di bidang ilmu komputer, teknik, matematika, atau bidang TI terkait lainnya. Peran data engineer memerlukan pengetahuan teknis yang mendalam, itulah sebabnya perusahaan biasanya mensyaratkan setidaknya gelar sarjana. Meskipun memungkinkan masuk ke data engineering tanpa gelar teknis, jalurnya jauh lebih sulit, dan Anda perlu melakukan lebih banyak hal untuk membuktikan bahwa Anda mampu menjalankan pekerjaan tersebut.

Sertifikasi, seperti Sertifikasi Data Engineer kami, merupakan tambahan yang baik pada CV Anda dan dapat membantu Anda menonjol dari pesaing. Sertifikasi membuktikan bahwa Anda memiliki pemahaman yang baik tentang beberapa kerangka kerja atau alat yang diperlukan untuk pekerjaan di data engineering.

Di luar kualifikasi dan sertifikasi, sering kali sangat sulit mendapatkan posisi level pemula di data engineering. Perusahaan umumnya meminta setidaknya beberapa tahun pengalaman di bidang terkait atau penggunaan alat yang dibutuhkan sebelum mempertimbangkan kandidat.

Artinya, Anda mungkin perlu menggunakan peran lain yang terkait data sebagai jembatan menuju data engineering. Umumnya seseorang direkrut di perusahaan sebagai software engineer, pengembang business intelligence, atau data analyst lalu berpindah ke peran data engineering setelah mengumpulkan beberapa tahun pengalaman.

5 Keterampilan Teratas Data Engineering

Data engineering adalah bidang yang sangat luas dan terus berkembang. Ada begitu banyak alat, kerangka kerja, dan teknologi di luar sana sehingga hampir mustahil untuk mengetahui dan menguasai semuanya. Alat yang Anda pilih untuk dipelajari dapat bergantung pada perusahaan yang ingin Anda lamar atau kelompok data engineer mana yang Anda geluti.

Namun, untuk sebagian besar peran data engineering, ada lima area krusial yang perlu Anda kembangkan. Jika Anda butuh titik awal, mulailah dengan keterampilan data engineering esensial berikut:

1. Keterampilan SQL

SQL bukan sekadar keterampilan, melainkan pilar dalam bidang data engineering. Penguasaan SQL melampaui kueri dasar; mencakup pemahaman cara menavigasi dan memanipulasi kumpulan data kompleks menggunakan berbagai dialek SQL seperti NoSQL untuk data tidak terstruktur, PostgreSQL untuk sistem basis data objek-relasional, dan MySQL untuk fleksibilitas serta keandalannya. Untuk benar-benar unggul dalam data engineering, pengembangan pengetahuan mendalam tentang variasi-variasi ini sangat krusial.

Jika Anda ingin mulai mempelajari SQL, lihat jalur SQL Fundamentals kami, yang memberikan pengantar komprehensif tentang Structured Query Language. Anda juga dapat menemukan cheat sheet Dasar-dasar SQL kami yang bermanfaat, yang mencakup kueri esensial yang perlu Anda ketahui.

2. Teknik Pemodelan Data

Pemodelan data yang efektif adalah fondasi dalam data engineering, menjadi cetak biru untuk membangun basis data dan warehouse yang skalabel dan teroptimasi. Pemodelan tidak hanya soal desain; mencakup pemahaman relasi data, kendala, dan skalabilitas. Menguasai teknik pemodelan data penting untuk mengeksekusi pipeline data yang efisien, yang menjadi tulang punggung proyek data engineering, sehingga ini adalah keterampilan data engineering yang esensial.

Anda dapat memulai pemodelan data menggunakan alat seperti Power BI, dan kursus kami Data Modeling in Power BI adalah cara ideal untuk membangun pengetahuan Anda.

3. Keterampilan Python

Di antara bahasa pemrograman, Python sering dianggap salah satu yang paling populer. Dengan Python, Anda dapat membuat pipeline data, integrasi, otomasi, serta membersihkan dan menganalisis data. Bahasa ini juga sangat serbaguna dan salah satu pilihan terbaik untuk dipelajari pertama kali.

Python begitu luas digunakan sehingga banyak alat data engineering memakai bahasa ini di backend dan sering kali memungkinkan integrasi dengan tugas data engineering. Untuk mulai belajar Python, lihat jalur Data Engineer in Python kami, yang akan mengajarkan Anda membangun arsitektur data yang efektif, merampingkan pemrosesan data, serta memelihara sistem data skala besar.

4. Keterampilan Hadoop untuk Big Data

Bekerja dengan big data memerlukan sistem khusus, dan Hadoop termasuk yang paling populer. Ini adalah alat yang kuat, skalabel, dan berbiaya rendah yang identik dengan big data.

Organisasi dan individu menghasilkan data dalam jumlah besar setiap hari, dan data engineer sering kali harus memelihara, menguji, menganalisis, dan mengevaluasi kumpulan big data ini. Mulailah dengan big data melalui kursus Big Data Fundamentals with PySpark kami.

5. Keterampilan Layanan Cloud AWS

Layanan cloud AWS terdiri dari layanan seperti EC2, RDS, dan Redshift. Penggunaan layanan berbasis cloud meningkat pesat selama bertahun-tahun, dan AWS adalah platform paling populer untuk memulai.

Data engineer memerlukan keterampilan komputasi awan, dan Anda dapat mulai mengembangkannya dengan kursus AWS Concepts kami.

Untuk mendapatkan pengalaman langsung pertama dengan cloud data warehouse, coba Proyek Menjelajahi Jaringan Transportasi London kami. Proyek ini menawarkan kesempatan bagus untuk bekerja dengan AWS Redshift, Google BigQuery, dan Snowflake langsung di browser Anda.

Bonus Keterampilan Data Engineering: Soft Skills

Selain kemampuan teknis, soft skill memainkan peran penting dalam karier data engineering yang sukses. Pemecahan masalah, kerja sama tim, dan komunikasi efektif dengan audiens teknis maupun non-teknis sangat krusial. Keterampilan ini memungkinkan data engineer tidak hanya unggul dalam peran teknisnya, tetapi juga berkolaborasi secara efektif, berinovasi, dan mendorong keberhasilan proyek. Soft skill perlu dipupuk bersamaan dengan keterampilan teknis untuk profil profesional yang seimbang.

Penutup

Data engineering semakin menjadi bidang yang vital di dunia yang digerakkan oleh data saat ini. Signifikansinya tercermin dalam beragam peran dan tanggung jawab data engineer, dari generalis hingga spesialis dalam penyimpanan, pemrograman, pipeline, dan analitik. Bidang ini menawarkan jalur karier yang dinamis dan menantang, dengan peluang untuk terus belajar dan beradaptasi dengan teknologi serta metodologi baru.

Bagi Anda yang mempertimbangkan karier di data engineering atau ingin meningkatkan keterampilan, perjalanannya sekaligus menantang dan bermanfaat. Keterampilan kunci seperti SQL, pemodelan data, dan Python membentuk fondasi perangkat kerja seorang data engineer yang kompeten. Namun, ingat bahwa kemampuan teknis harus diimbangi dengan soft skill esensial seperti pemecahan masalah, kerja sama tim, dan komunikasi yang efektif.

Jika Anda ingin menempuh karier sebagai data engineer, Sertifikasi Data Engineer Associate kami akan dengan cepat membantu Anda menguasai banyak keterampilan inti yang dibutuhkan untuk mendapatkan pekerjaan. Anda juga dapat mengikuti jalur karier Data Engineer with Python kami untuk memperoleh keterampilan yang banyak dicari guna mengimpor, membersihkan, mengelola data secara efisien, serta menjadwalkan dan memantau pipeline.