Ini Dia 10 Kiat Menjadi Data Engineer
Daftar Isi
Data engineering adalah disiplin yang berkaitan dengan merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur dan alat untuk mengumpulkan, menyimpan, mengolah, dan mentransformasi data menjadi bentuk yang dapat digunakan oleh analisis data dan aplikasi bisnis. Data engineer bertanggung jawab untuk membangun dan mengelola sistem yang memungkinkan data untuk mengalir dari berbagai sumber, mengalami pembersihan dan transformasi yang diperlukan, dan disimpan dalam format yang dapat diakses dan digunakan oleh para pengguna akhir.
Tugas-tugas Data Engineering
– Pengumpulan dan Pemasukan Data: Mendesain dan mengimplementasikan cara mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk basis data, sistem eksternal, sensor, dan lainnya.
– Pembersihan dan Transformasi Data: Menyusun alur kerja (workflow) untuk membersihkan, merapikan, dan mentransformasi data agar sesuai dengan kebutuhan analisis atau pemrosesan selanjutnya.
– Penyimpanan Data: Memilih dan mengimplementasikan solusi penyimpanan data yang sesuai, seperti basis data relasional, penyimpanan data kolom, atau platform big data seperti Hadoop atau Spark.
– Integrasi Sistem: Mengintegrasikan sistem yang berbeda untuk mengoptimalkan aliran data dan memastikan interoperabilitas.
– Skalabilitas dan Kinerja: Memastikan infrastruktur dapat mengelola volume data yang besar dan mengoptimalkan kinerja pemrosesan data.
– Keamanan Data: Menjaga keamanan dan integritas data selama alur kerja pengolahan.
Data engineering penting untuk mendukung analisis data yang akurat dan efektif, serta aplikasi bisnis yang bergantung pada data. Tim data engineering dan data science sering bekerja bersama untuk memastikan data yang tepat, bersih, dan siap untuk analisis lebih lanjut.
Gaji seorang Data Engineer dapat bervariasi secara signifikan tergantung pada beberapa faktor, termasuk lokasi geografis, tingkat pengalaman, industri, ukuran perusahaan, dan keterampilan teknis yang dimiliki. Data engineering adalah peran yang krusial dalam pengelolaan data, dan permintaan untuk profesional dalam bidang ini terus meningkat.
Di Amerika Serikat, pada tahun 2021, gaji rata-rata seorang Data Engineer bisa berkisar antara $70,000 hingga $150,000 atau lebih per tahun. Namun, di beberapa pasar yang lebih kompetitif atau di perusahaan teknologi besar, gaji dapat mencapai angka yang lebih tinggi.
Di negara lain, angka gaji untuk Data Engineer juga akan bervariasi tergantung pada tingkat perkembangan industri data dan kondisi ekonomi lokal.
Pastikan untuk melakukan penelitian pasar yang cermat dan berbicara dengan profesional dalam industri untuk mendapatkan gambaran yang lebih akurat tentang kisaran gaji untuk Data Engineer di wilayah Anda.
Berikut adalah langkah-langkah yang dapat Anda ambil untuk memulai perjalanan menjadi Data Engineer:
1. Pendidikan dan Latar Belakang
– Gelar sarjana atau magister dalam ilmu komputer, teknik komputer, teknik perangkat lunak, atau bidang terkait dapat memberikan dasar yang baik.
– Belajar matematika, statistik, dan pemrograman juga merupakan fondasi yang penting.
2. Penguasaan Bahasa Pemrograman
– Kuasai setidaknya satu bahasa pemrograman yang umum digunakan dalam data engineering, seperti Python, Java, Scala, atau SQL.
3. Pemahaman Konsep Data dan Basis Data
– Pelajari konsep dasar tentang basis data, seperti model relasional, pengindeksan, dan optimisasi kueri.
– Kenali jenis-jenis basis data seperti basis data relasional (misalnya MySQL, PostgreSQL) dan basis data NoSQL (misalnya MongoDB, Cassandra).
4. Teknologi dan Alat Data Engineering
– Pelajari alat-alat dan teknologi yang umum digunakan dalam data engineering, seperti Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow, dan lainnya.
5. Pengolahan Data
– Pelajari cara mengumpulkan, membersihkan, merapikan, dan mentransformasi data dari berbagai sumber.
– Pahami konsep ETL (Extract, Transform, Load) yang digunakan untuk memproses data.
6. Pemahaman Infrastruktur
– Pelajari konsep dasar tentang infrastruktur seperti komputasi awan (cloud computing) dan arsitektur data modern.
7. Proyek-prayek Pribadi
– Buat proyek-proyek data engineering pribadi untuk mempraktikkan keterampilan Anda, seperti mengambil data dari API, membersihkan dan menyimpannya dalam basis data, atau mengatur alur kerja data.
8. Kursus dan Sertifikasi
– Ikuti kursus online, pelatihan, atau sertifikasi dalam data engineering untuk memperdalam pengetahuan dan keterampilan Anda.
9. Networking dan Komunitas
– Bergabunglah dengan komunitas data engineering, forum online, atau grup media sosial untuk berbagi pengetahuan, belajar dari orang lain, dan menjalin hubungan.
10. Penerapan dalam Proyek Nyata
– Cari peluang untuk bekerja dalam tim data engineering atau dalam proyek nyata yang melibatkan pengolahan data.
Ingatlah bahwa data engineering adalah bidang yang dinamis dan terus berkembang, jadi selalu penting untuk terus belajar dan mengikuti perkembangan teknologi terbaru dalam industri.
Kelebihan sebagai seorang Data Engineer:
1. Permintaan Tinggi
Data engineering adalah peran yang krusial dalam pengolahan data, dan permintaan untuk para profesional di bidang ini terus meningkat seiring dengan pertumbuhan data.
2. Kesempatan Kerja yang Luas
Data Engineer dibutuhkan di berbagai industri dan sektor, termasuk teknologi, keuangan, kesehatan, e-commerce, dan lainnya.
3. Gaji yang Menarik
Data Engineer sering kali mendapatkan gaji yang kompetitif berkat keterampilan langka mereka dalam pengelolaan data.
4. Pentingnya dalam Analisis Data
Data engineering adalah langkah awal penting dalam rantai nilai analisis data yang akurat dan berarti.
5. Keterampilan Teknis yang Dibutuhkan
Sebagai Data Engineer, Anda akan mengembangkan keterampilan teknis dalam pemrograman, pengolahan data, dan manajemen infrastruktur.
Kekurangan sebagai seorang Data Engineer:
1. Kompleksitas Tugas
Tugas-tugas dalam data engineering bisa menjadi sangat kompleks, memerlukan pemahaman mendalam tentang sistem dan infrastruktur data.
2. Tantangan Penyesuaian
Lingkungan data engineering sering berubah seiring dengan perkembangan teknologi baru dan tren industri, yang memerlukan kemampuan beradaptasi yang cepat.
3. Beban Kerja yang Tinggi
Dalam proyek-proyek besar, terutama saat menghadapi data dalam skala besar, Data Engineer mungkin merasakan tekanan yang tinggi untuk memastikan kelancaran alur kerja.
4. Keterampilan Non-Teknis Penting
Selain keterampilan teknis, Data Engineer juga perlu mengembangkan kemampuan komunikasi dan kolaborasi, terutama saat bekerja dengan tim analisis data dan pemangku kepentingan bisnis.
5. Kurangnya Pemahaman Bisnis
Data Engineer mungkin kurang terlibat dalam aspek bisnis atau analisis data yang mendalam, yang dapat mengarahkan pada pemahaman yang lebih terbatas tentang dampak data pada keputusan bisnis.
Seperti banyak profesi lainnya, menjadi seorang Data Engineer memiliki kelebihan dan kekurangan, dan ini mungkin berbeda bagi setiap individu tergantung pada minat, keterampilan, dan preferensi pribadi.
