Data engineer saat ini menjadi salah satu pekerjaan yang sering kita dengar. Namun, apakah kamu penasaran sebenarnya: apa sih yang dilakukan seorang data engineer? Yuk, kita bahas!

Apa Itu Data Engineer?

Data engineer adalah seorang dengan tanggung jawab mengumpulkan, memproses, mengelola, dan menyimpan data dari berbagai sumber yang berbeda sehingga dapat mendukung proses bisnis yang membutuhkannya. Secara garis besar, ia bertugas membangun sistem atau infrastruktur agar data yang telah dikumpulkan dapat digunakan oleh para data analyst serta data scientist dengan cepat dan mudah.

Extract, Transform, Load: Tugas Utama Seorang Data Engineer

Extract, transform, load atau biasa disingkat ETL adalah proses fundamental dalam data engineering. Seorang data engineer akan membangun pipeline untuk mengubah data mentah menjadi format yang cocok dianalisis. Prosesnya sebagai berikut. 

1. Ekstrak data yang relevan dari sumbernya. (Extract)
   Di sini, data mentah dari berbagai sumber, yaitu basis data, file teks, Rest API dan lain-lain, akan disalin dan disimpan pada staging area. Staging area adalah penyimpanan perantara (intermediate storage) untuk menyimpan data selama proses ETL.
2. Transformasi data agar sesuai untuk analisis. (Transform)
   Dalam area staging, data mentah akan diproses. Di sini, data diubah dan dikonsolidasikan untuk kasus penggunaan analitis yang diharapkan. Fase proses transformasi ini dapat mencakup hal-hal berikut.
   • Memfilter, membersihkan, menggabungkan, menghilangkan duplikasi, memvalidasi, dan mengautentikasi data (menghapus data yang merupakan data rahasia atau pribadi).
   • Melakukan perhitungan, penerjemahan, atau meringkas data; misalnya mengubah header baris dan kolom, mengonversi mata uang atau satuan pengukuran lainnya, mengedit format string, dan lainnya.
   • Menghapus, mengenkripsi, atau melindungi data yang diatur oleh regulator industri atau pemerintah.
   • Memformat data ke dalam tabel atau tabel gabungan agar sesuai dengan skema pada data warehouse tujuan.
3. Memuat data ke sistem data warehouse tujuan. (Load)
   Dalam proses ini, data dari area staging akan dipindahkan ke sistem data warehouse. Untuk sebagian besar organisasi yang menggunakan ETL, prosesnya terotomatisasi dan kontinu. Berikut adalah dua metode pemuatan data.
   • Full Load: seluruh data akan dipindahkan ke data warehouse sekaligus. Pemuatan jenis ini biasanya terjadi saat pertama kali Anda memindahkan data ke data warehouse.
   • Incremental Load: data yang berubah atau ditambahkan akan dipindahkan ke data warehouse. Proses incremental load ini akan dilakukan secara berkala. Ada dua cara penerapan incremental load, yaitu streaming incremental load, yakni data akan dimasukkan ke data warehouse segera setelah data baru menyelesaikan proses di staging area; cara yang kedua adalah batch incremental load, yaitu data akan dipindahkan secara periodik.

Sebagai alternatif dari teknik ETL, dikenal juga istilah ELT atau extract, load, transform. Pada teknik ini, proses load dilakukan sebelum melakukan transformasi data. ELT populer dengan penerapannya bersama infrastruktur cloud yang membuat data warehouse memiliki cukup processing power untuk melakukan transformasi data. 

ELT bekerja dengan baik untuk kumpulan data bervolume tinggi dan tidak terstruktur serta sering dilakukan pemuatan. Perencanaan analitik dapat dilakukan setelah ekstraksi dan penyimpanan data. Sebagian besar transformasi dilakukan dalam tahap analitik dan tahap ELT berfokus pada pemuatan data mentah dengan hanya sedikit penyesuaian ke data warehouse.

Skillset Seorang Data Engineer

Data engineer adalah pekerjaan yang membutuhkan kemampuan yang baik dalam berbagai skill sebagai berikut.

1. Programming
   Kemampuan programming sangat diperlukan dalam mengerjakan pekerjaan data engineering. Programming diperlukan dalam membangun pipeline integrasi data, automatisasi, melakukan data transforming, dan lain-lain.
2. Cloud Computing
   Ada banyak layanan infrastruktur cloud computing yang digunakan dalam proses mengumpulkan, menyimpan, hingga menganalisis data, misalnya layanan data lake/data warehouse, seperti snowflake, Azure Data Lake, Amazon Redshift, dan Google BigQuery.
   
3. Database System
   Pemahaman terhadap sistem basis data, seperti relational database dan document database, tentunya sangat penting bagi seorang data engineer yang akan bergelut dengan data.
4. Data Mining
   Pemahaman mengenai data mining juga menjadi skill yang sangat penting bagi seorang data engineer. Data mining adalah salah satu cara yang dilakukan untuk mengekstraksi data dari banyak sumber. Di antara tools data mining yang populer di industri, ada Rapid Miner, KNIME, dan Weka.
5. Soft Skills
   Data engineer biasanya adalah anggota dari sebuah tim yang besar. Selain memiliki keterampilan teknis, penting bagi kita untuk mempertajam soft skills. Beberapa soft skills yang penting sebagai berikut.
   • Critical thinking: Seorang data engineer harus dapat melihat masalah dan mencari solusi yang efektif dalam menghadapi permasalahan.
   • Collaborative: Sebagai bagian tak terpisahkan dari tim yang terdiri dari berbagai peran, sikap kolaboratif dan kooperatif sangat penting untuk dimiliki.
   • Effective communication: Data engineer harus dapat berkomunikasi secara efektif dengan stakeholder. Dalam hal ini, ia harus dapat menjelaskan konsep kompleks agar dapat dipahami dengan baik oleh seluruh stakeholder.

Gaji Data Engineer

Bagi Anda yang mungkin tertarik menggeluti bidang ini, gaji yang bisa didapatkan tentunya menjadi salah satu pertimbangan penting. Menurut data dari Glassdoor tahun 2024, gaji untuk posisi data engineer di Indonesia ada pada rentang Rp8.300.000–Rp16.800.000. 

Namun, menurut Jobstreet, gaji data engineer berada pada rentang Rp4.100.000–Rp12.000.000. Situs Dicoding Jobs juga menempatkan data scientist dan data engineer menjadi pekerjaan paling dicari perusahaan Indonesia di sektor IT. Bagaimana, menarik bukan?

Penutup

Ungkapan “data is the new oil” kini semakin terbukti kebenarannya. Data telah menjadi komoditas berharga, membantu dalam pengambilan keputusan bisnis (data-driven decision making), serta menjadi input utama pelatihan model kecerdasan buatan. Profesi data engineer pun menjadi pilihan karier yang menjanjikan pada era digital ini.

Also on Dicoding Blog

7 Skill untuk Menjadi Data Analyst Biar Karier Kamu Makin Oke!

Supervised vs Unsupervised Learning: Mana yang Paling Cocok untuk Data Kamu?

Deployment: Pengertian, Tujuan, dan Jenis-jenisnya

Hai, Gemini AI! Selamat Datang Ngoding Sat-Set di Android Studio!