Jadi Sebenarnya Data Engineer Itu Apa? Siapa? Ngapain?

Awalan: Kenapa Banyak Orang Bertanya “Data Engineer Itu Apa Sih?”

Gambar: ThisIsEngineering, "Data Engineer", Unsplash

Di dekade terakhir, istilah Data Engineer makin sering muncul—dalam lowongan kerja, forum diskusi, dan obrolan di komunitas teknologi. Tapi, apa sebenarnya tugas mereka? Dan kenapa sampai begitu penting?

Bayangkan aplikasi favoritmu: semua fitur “big data”, AI, hingga real-time dashboard tidak akan berjalan tanpa yang menyusun punya data: sang Data Engineer. Mereka yang membangun landasan agar data bisa dipakai oleh analyst, scientist, dan developer.

Fungsi Utama Data Engineer:

Mengumpulkan data dari berbagai sumber (API, log server, database, file eksternal).
Membersihkan dan memvalidasi data agar akurat dan konsisten.
Membangun pipeline data untuk proses ETL (Extract, Transform, Load).
Menyimpan data ke dalam sistem data warehouse seperti BigQuery atau Redshift.
Mengoptimalkan performa data pipeline untuk skala besar.
Mendukung Data Scientist dan Analis Data agar bisa bekerja dengan data yang siap pakai.

Definisi & Lingkup Kerja

Menurut Simplilearn, Data Engineer adalah "arsitek di balik data"—membangun infrastruktur dan pipeline agar data bisa dikumpulkan, disimpan, dan siap dianalisis .
Splunk menambahkan, mereka membuat sistem yang memudahkan data scientists dan analysts mengambil insight dari data secara efisien splunk.com.

Wikipedia menjelaskan, Data Engineering adalah pendekatan rekayasa perangkat lunak untuk mendesain sistem pengelolaan data—termasuk penyimpanan, pemrosesan, dan aksesnya .

Tugas Sehari-hari Data Engineer

Dari berbagai sumber (Simplilearn, Splunk, Societe Generale, LinkedIn), berikut ringkasan tanggung jawab Data Engineer ccslearningacademy.com+2netcomlearning.com+2youtube.com+2:

Desain & bangun data pipelines – extract → transform → load (ETL/ELT)
Manajemen database & warehouse – pilih teknologi, optimasi schema
Integrasi sistem – baik SQL, NoSQL, maupun big data tools seperti Spark, Kafka
Pembersihan & kualitas data – data cleansing, validation
Deployment dan monitoring pipeline – memastikan data tersedia dan stabil
Implementasi compliance & governance – privasi data dan security
Kolaborasi lintas tim – dengan analyst, data scientist, dan stakeholder bisnis

Tools & Teknik yang Umum Digunakan

Berikut berbagai tools yang sering dipakai Data Engineer:

Programming languages: Python, Java, Scala, SQL cio.com+5altexsoft.com+5simplilearn.com+5careers.societegenerale.comedureka.co+1reviewnprep.com+1splunk.com
Big data processing: Hadoop, Spark, Kafka
Data storage: PostgreSQL, MongoDB, Redshift, Snowflake
Pipeline orchestration: Airflow, Luigi simplilearn.com
Cloud: AWS, GCP, Azure
Monitoring: Prometheus, Grafana, custom dashboards
Versioning: DVC, git, database schema migration

Data Engineer vs Data Analyst vs Data Scientist

Menurut Edureka dan Coursera, perbedaannya:

Data Analyst: eksplorasi dan visualisasi, fokus laporan
Data Engineer: membangun sistem supaya data bisa dianalisis
Data Scientist: model dan insight menggunakan data tersebut springboard.com+6edureka.co+6careers.societegenerale.com+6coursera.org

Reddit menambahkan bahwa DE butuh kemampuan teknis dan SQL lebih dalam dibanding analyst reddit.com+1reddit.com+1.

Contoh Hari Sehari Seorang Data Engineer

Berdasarkan kisah di Reddit & Springboard:

Pagi: cek job scheduler, perbaiki error pipeline
Siang: refactor schema, tuning query besar
Sore: rapat bersama data scientist & analyst
Malam: implementasi alert dan monitoring, review code youtube.com+15springboard.com+15reviewnprep.com+15

Siapa Saja yang Cocok Jadi Data Engineer?

Profesi Data Engineer cocok untuk mereka yang:
Suka logika dan proses teknikal.
Tertarik pada database dan pemrosesan data skala besar.
Punya ketelitian tinggi dan perhatian pada detail.
Bisa bekerja dengan berbagai teknologi backend dan cloud.
Suka bekerja di balik layar dan membuat sistem berjalan optimal.

Jalan Menuju Karier Data Engineer: Perlu Lulusan IT?

Pertanyaan klasik yang sering muncul: “Kalau nggak kuliah di jurusan IT, bisa nggak jadi Data Engineer?”

Jawabannya: bisa banget. Memang, latar belakang di bidang ilmu komputer, sistem informasi, atau matematika bisa jadi nilai plus. Tapi industri saat ini semakin terbuka dengan orang yang belajar secara autodidak atau melalui bootcamp. Yang penting kamu punya:

Logika pemrograman yang kuat

Pemahaman dasar struktur data dan algoritma

Pengalaman menggunakan SQL dan Python

Rasa ingin tahu tinggi untuk memahami sistem dan arsitektur data

Banyak Data Engineer sukses berasal dari latar belakang non-teknis, asalkan mereka tekun belajar, punya portofolio, dan ikut proyek nyata.

Untuk memulai, kamu bisa bikin proyek kecil seperti membangun pipeline data sederhana dari file CSV ke database PostgreSQL, atau menarik data dari API dan mengolahnya jadi insight sederhana. Dokumentasikan semua itu di GitHub atau blog pribadi—nilai tambah banget buat CV kamu.
Gaji dan Prospek Karier

Data Engineer (US): sekitar $111 k/tahun, bisa naik hingga $128 k netcomlearning.com+13springboard.com+13k21academy.com+13
Langkah karier: Junior → Senior → Lead → Big Data Architect/Data Architect careers.societegenerale.com

Reddit dan Survei menyebut, DE umumnya memiliki gaji lebih tinggi daripada DA reddit.com.

Skill & Latar Belakang yang Ideal

Untuk menjadi Data Engineer yang andal, berikut adalah kombinasi skill teknis dan non-teknis yang wajib dimiliki:

1. Pemrograman (Coding)

Python – Digunakan untuk scripting dan automasi pipeline data.
SQL – Bahasa wajib untuk query data.
Scala atau Java – Umum digunakan di sistem big data seperti Apache Spark.

2. Database

Relasional: PostgreSQL, MySQL, SQL Server.
NoSQL: MongoDB, Cassandra.
Data Warehouse: BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift.

3. ETL & Pipeline Tools

Apache Airflow
dbt (data build tool)
Talend
Informatica

4. Big Data Technology

Apache Spark
Apache Kafka
Hadoop

5. Cloud Platform

Google Cloud Platform (GCP)
Amazon Web Services (AWS)
Microsoft Azure

6. Tools Tambahan

Git untuk version control
Docker untuk containerisasi
Kubernetes untuk orkestrasi

7. Soft Skills

Komunikasi yang baik (terutama dengan tim data science dan bisnis).
Problem solving dan troubleshooting.
Dokumentasi yang rapi dan jelas.

Arsitektur Sistem Data Modern

Sistem data modern umumnya terdiri dari:

Data Source (aplikasi, IoT, log file, third-party API)
Ingestion Layer (tools seperti Kafka, NiFi, Logstash)
Processing Layer (Apache Spark, Flink)
Storage Layer (data lake atau data warehouse)
Access Layer (dengan SQL, API, atau dashboard)

Data Engineer bertanggung jawab di hampir semua layer ini kecuali analisis akhir.

Industri yang Membutuhkan Data Engineer

Hampir semua sektor saat ini membutuhkan Data Engineer, termasuk:

E-Commerce (Shopee, Tokopedia, Bukalapak)
Keuangan (Bank, fintech, asuransi)
Transportasi (Gojek, Grab, Traveloka)
Kesehatan (aplikasi kesehatan, rumah sakit digital)
Pemerintahan (untuk open data dan sistem informasi publik)

Kapan Perusahaan Butuh Data Engineer?

Data engineer diperlukan saat:

Volume data besar dan kompleks
Butuh integrasi dari berbagai sumber (API, log, sensor)
Skala dan performa jadi prioritas
Menerapkan compliance/regulasi ketat

Studi Kasus Nyata: Apa yang Dilakukan Data Engineer?

Kasus 1: E-Commerce

Sebuah tim Data Engineer bertanggung jawab membangun pipeline data real-time dari aktivitas pengguna di aplikasi: klik, pencarian, dan transaksi. Data ini diproses dan dikirim ke dashboard analitik agar tim marketing bisa menganalisis tren pembelian secara langsung.

Kasus 2: Fintech

Data Engineer menyiapkan sistem data yang menggabungkan informasi dari berbagai sumber: KYC, transaksi keuangan, dan data perangkat. Pipeline ini memungkinkan tim risk management membuat sistem deteksi fraud otomatis.

Roadmap Menjadi Data Engineer

Berikut roadmap yang bisa Anda ikuti:

Fase 1: Dasar

Belajar SQL dasar dan query database.
Kuasai Python untuk scripting dan analisis.
Pahami struktur data dan logika pemrograman.

Fase 2: Intermediate

Belajar tentang ETL dan praktik data cleaning.
Pelajari tools seperti Airflow atau dbt.
Kuasai cloud computing dasar (misalnya GCP atau AWS).

Fase 3: Lanjut

Gunakan Spark untuk pemrosesan data besar.
Bangun pipeline data streaming dengan Kafka.
Pelajari teknik optimasi performa data warehouse.

Data Engineer dalam Ekosistem Global

Beberapa perusahaan global dengan tim Data Engineering kuat:
Netflix: Menganalisis perilaku pengguna untuk rekomendasi konten.
Google: Mengelola triliunan baris data per hari untuk produk seperti Search dan Maps.
Airbnb: Mengintegrasikan data dari jutaan properti dan pengguna.
Semua itu bisa berjalan lancar karena kerja keras para Data Engineer.

Tools Populer di Dunia Data Engineering

Tool Fungsi
Apache Airflow Orkestrasi pipeline data
dbt Transformasi data di warehouse
Apache Kafka Streaming data real-time
Apache Spark Pemrosesan data besar secara paralel
BigQuery Data warehouse dari Google Cloud
Snowflake Data warehouse modern berbasis cloud
PostgreSQL Database relasional open source

Tool	Fungsi
Apache Airflow	Orkestrasi pipeline data
dbt	Transformasi data di warehouse
Apache Kafka	Streaming data real-time
Apache Spark	Pemrosesan data besar secara paralel
BigQuery	Data warehouse dari Google Cloud
Snowflake	Data warehouse modern berbasis cloud
PostgreSQL	Database relasional open source

Sumber Belajar untuk Calon Data Engineer

Platform Online

Coursera (Data Engineering on Google Cloud)
Udemy (ETL, Airflow, Spark, dbt)
DataCamp (Data Engineering tracks)
YouTube (Alex The Analyst, Data with Danny)

Sertifikasi

Google Cloud Certified – Professional Data Engineer
Microsoft Certified – Azure Data Engineer
AWS Certified Data Analytics – Specialty

Data Engineer di Indonesia: Apakah Diminati?

Di Indonesia sendiri, permintaan terhadap Data Engineer meningkat drastis, terutama di startup teknologi, e-commerce, fintech, dan perusahaan besar yang mulai menerapkan strategi data-driven. Platform seperti LinkedIn dan Kalibrr sering menunjukkan lowongan DE dengan gaji yang cukup bersaing—bahkan untuk level junior sekalipun.

Selain itu, beberapa bootcamp dan kursus lokal sudah mulai menawarkan pelatihan intensif Data Engineering, menunjukkan bahwa profesi ini sudah makin dikenal dan dibutuhkan.

Kalau dulu yang dikenal hanya “programmer” atau “developer”, sekarang Data Engineer mulai punya nama sendiri—dan justru jadi tulang punggung sistem data modern. Jadi, jangan ragu buat mulai belajar!
Tips Memulai Karier

Mulai dengan SQL & Python
Pelajari dasar cloud (AWS free tier)
Praktekkan Hadoop/Spark lewat tutorial
Ambil sertifikasi seperti GCP/IBM/AWS Data Engineer cio.com+3altexsoft.com+3coursera.org+3en.wikipedia.org+1cio.com+1linkedin.com
Bangun portfolio: ETL pipeline sederhana, data warehouse

Tips Menonjolkan Diri dalam Karier Data Engineer

Buat portofolio proyek: Contoh pipeline ETL sederhana atau dashboard data.
Contribute ke open source: Berpartisipasi di GitHub atau komunitas data.
Gabung komunitas: Slack, Discord, Telegram komunitas data Indonesia.
Tulis blog: Ceritakan proyek dan pengalaman Anda.
Bangun profil LinkedIn: Optimalkan dengan keyword relevan dan proyek nyata.

Data Engineer dan Dunia Cloud Computing

Peran Data Engineer kini nyaris tak bisa dilepaskan dari cloud computing. Mengapa?
Karena:
Mayoritas perusahaan sekarang menyimpan dan memproses data di cloud.
Cloud menawarkan skalabilitas, efisiensi biaya, dan reliabilitas tinggi.

Beberapa Layanan Cloud Populer untuk Data Engineer:

Platform Layanan Terkait Data
Google Cloud BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage
AWS Redshift, Glue, Kinesis, S3
Azure Synapse, Data Factory, Blob Storage
Sebagai Data Engineer, Anda wajib:
Bisa deploy pipeline di cloud.
Mengelola permission IAM (Identity and Access Management).
Melacak log error dan performa sistem data via monitoring tools.

Platform	Layanan Terkait Data
Google Cloud	BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage
AWS	Redshift, Glue, Kinesis, S3
Azure	Synapse, Data Factory, Blob Storage

Tantangan dalam Dunia Data Engineering

Walaupun tampak keren dan dibayar tinggi, menjadi Data Engineer tidak semudah membalikkan telapak tangan. Berikut tantangan-tantangan yang kerap dihadapi:

1. Kualitas Data yang Buruk

Data yang tidak konsisten, banyak missing values, atau duplikasi membuat proses ETL jauh lebih sulit. Data Engineer harus membuat logic cleaning yang rumit.

2. Skala dan Volume Data

Semakin besar perusahaan, semakin banyak data yang harus diproses. Hal ini membutuhkan pipeline dan sistem yang highly scalable.

3. Integrasi Banyak Sumber Data

Data bisa berasal dari API, log server, file CSV, atau bahkan sistem lama (legacy system). Menggabungkan semuanya butuh strategi dan pemahaman mendalam.

4. Komunikasi dengan Tim Non-Teknis

Kadang Data Engineer harus bekerja sama dengan tim bisnis atau operasional yang tidak paham istilah teknis. Diperlukan kemampuan menjelaskan secara sederhana dan jelas.

Belajar dari Praktisi: Tips dari Data Engineer Profesional

Beberapa nasihat dari praktisi Data Engineering yang bisa membantu Anda:
Mulailah dengan proyek kecil seperti mengolah data publik dari Kaggle.
Gunakan GitHub untuk menyimpan proyek dan portofolio.
Ikuti perkembangan teknologi karena dunia data sangat dinamis (misalnya, kemunculan Lakehouse).
Bergabung dengan komunitas seperti DataTalks Club, Slack komunitas Data Engineer Indonesia, atau forum Reddit.

Contoh Proyek Portofolio Data Engineer

Untuk membangun kepercayaan dan menunjukkan skill, Anda bisa membuat proyek portofolio seperti:

1. Pipeline ETL YouTube Trending

Extract: Data dari API YouTube
Transform: Bersihkan dan hitung rata-rata views
Load: Simpan ke PostgreSQL dan tampilkan dengan dashboard

2. Analisis Tweet Real-Time

Extract: Streaming data dari Twitter API (X API)
Transform: Filter kata kunci tertentu
Load: Simpan ke Elasticsearch dan buat dashboard real-time di Kibana

Apakah Profesi Data Engineer Akan Punah karena AI?

Pertanyaan ini sering muncul. Namun jawabannya adalah tidak.
AI memang mampu mengotomatisasi sebagian pekerjaan seperti data cleaning sederhana atau pengenalan pola data, tapi:
AI tetap butuh pipeline untuk menerima data input.
AI membutuhkan data yang bersih dan terstruktur, yang hanya bisa disediakan oleh Data Engineer.
Data Engineer akan tetap diperlukan untuk membangun dan memelihara infrastruktur data, sesuatu yang tidak bisa sepenuhnya digantikan AI.
Jadi, bukan hilang, melainkan bertransformasi.

SEO Tips untuk Konten Seputar Data Engineering

Jika Anda juga ingin membangun blog tentang Data Engineering seperti artikel ini, berikut adalah tips SEO untuk menaikkan trafik dan memenuhi syarat Google AdSense:
Gunakan long-tail keyword: seperti “belajar data engineering untuk pemula”, “tools untuk data engineer”, “roadmap jadi data engineer 2025”.
Struktur artikel yang jelas: Heading H1, H2, H3 digunakan sesuai hierarki informasi.
Tambahkan gambar atau diagram: Seperti arsitektur pipeline, perbandingan tools, atau visualisasi data flow.
Internal linking: Hubungkan dengan artikel lain yang relevan, misalnya tentang SQL, Python, atau GCP.
Perhatikan readability: Gunakan kalimat pendek, bullet point, dan paragraf yang tidak terlalu panjang.

Kata Penutup: Apakah Karier Data Engineer Cocok untuk Anda?

Jika Anda adalah tipe orang yang:
Senang menyusun sistem,
Teliti dan logis,
Punya rasa penasaran tinggi terhadap struktur data,
Ingin karier yang terus berkembang dan dibutuhkan di hampir semua industri,
maka menjadi Data Engineer adalah pilihan yang sangat potensial.
Profesi ini bukan hanya soal gaji besar, tapi tentang kontribusi nyata dalam transformasi digital perusahaan dan dunia teknologi. Anda akan menjadi bagian dari tim yang membuat data bisa dimanfaatkan untuk keputusan bisnis, inovasi AI, dan pengembangan produk digital.
Jika artikel ini membantu Anda memahami profesi Data Engineer, pertimbangkan untuk membagikannya ke teman atau rekan kerja Anda. Siapa tahu, Anda tidak hanya menemukan karier baru untuk diri sendiri—tapi juga bisa membuka jalan orang lain ke dunia data!

Referensi dan Bahan Tambahan

Berikut beberapa sumber terpercaya yang bisa jadi rujukan:
Google Cloud Documentation: https://cloud.google.com
Apache Airflow: https://airflow.apache.org
dbt Documentation: https://docs.getdbt.com
Data Engineering Zoomcamp by DataTalks Club (free)
Buku: Designing Data-Intensive Applications oleh Martin Kleppmann

Kesimpulan

Data Engineer adalah penopang struktur data modern—mereka yang menguasai teknis, database, serta sistem distribusi data. Kalau kamu suka backend heavy, arsitektur sistem, dan pemrosesan data, ini peran tepat. Dengan keahlian dan infrastruktur yang baik, DE bisa mengubah data mentah jadi pondasi keputusan bisnis jangka panjang.

Yuk, baca juga:
https://www.higosense.my.id/2025/03/peran-data-analyst-vs-data-engineer.html
https://www.higosense.my.id/2025/03/dunia-data-dan-ai-lebih-cocok-jadi-data.html