Apa itu data engineering? Data engineering merupakan salah satu sub-bidang dari software engineering yang berfokus pada praktik membangun dan mendesain sistem guna mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dengan jumlah yang besar (Sumber: quanthub). Faktanya, kini big data menjadi komoditas menjanjikan, data bisa membantu perusahaan untuk menghindari ancaman bisnis, mengetahui peluang bisnis, hingga membantu mengambil keputusan strategis (Sumber: DATAVERSITY).
Kemunculan big data juga mendorong tingginya kebutuhan akan profesi data seperti data engineer. Bahkan, data engineer digadang-gadang menjadi pekerjaan hot yang memiliki prospek menjanjikan (Sumber: Linkedin). Jika kamu tertarik untuk mulai terjun ke data engineer ini tapi masih belum tau banyak mengenai data engineering dan profesinya, maka simak artikel ini sampai akhir!
BACA JUGA: Manfaat Big Data di Balik Kesuksesan Indomaret
Apa itu Data Engineering?
Untuk mempermudah memahaminya kamu bisa mempelajari apa itu data engineering melalui konsep Lego. Konsep ini bisa dipahami oleh siapapun termasuk kamu yang tidak memiliki latar belakang IT sama sekali:
- Data Collection
Big data sama dengan Lego, kamu memiliki kotak mainan sangat besar yang berisi berbagai macam jenis Lego mulai dari orang-orangan kecil, kotak warna-warni, dan jenis Lego lainnya. Tugas data engineer yaitu mengidentifikasi dan mengumpulkan data dari “big data” atau “kotak mainan besar” tersebut.
- Data Preparation
Setelah terkumpul, kamu harus mengelompokkan Lego tersebut berdasarkan ukuran, bentuk, warna, fungsi, dan lain sebagainya, dan setelah Lego rapi tersusun kamu bisa mulai memilih Lego mana yang kamu butuhkan. Serupa dengan data engineering, data yang sudah terkumpul kemudian harus melewati tahapan seleksi untuk dipilih sesuai dengan kebutuhan.
- Data Visualization
Lego yang telah dipilih kemudian dirapikan menjadi suatu bentuk benda-benda yang dapat dilihat. Sama dengan data engineering, data yang sudah dipilih tersebut kemudian dibentuk menjadi berbagai format data yang mudah untuk dianalisis seperti membuat chart, dashboard, atau data visualisasi.
- Data Analysis
Ketika menyusun Lego, biasanya kita akan mengikuti insting atau instruksi yang tertera di kotak Lego, oleh karena itu kamu tidak tahu betul bagian-bagian Lego mana yang ternyata tidak dibutuhkan atau mungkin ada kesalahan. Serupa dengan data engineering, ketika data engineer melakukan analisis data, ia akan menemukan data yang ternyata tidak dibutuhkan, atau mungkin ada banyak kekurangan data yang harus ditambahkan.
- Data Storytelling
Rasanya tidak lengkap jika membangun Lego tapi tidak dilengkapi dengan cerita menarik yang bisa kamu jelaskan kepada orang-orang. Data storytelling adalah tahapan terakhir data engineering yang dilakukan dengan cara mengemas secara menarik narasi dari hasil kumpulan data dan data visualisasi yang bertujuan untuk memberikan informasi yang mampu menarik perhatian audiens.
BACA JUGA: Ini 4 Tanda Utama Kamu Harus Career Switch
Apa itu Data Engineer?
Profesi yang menerapkan ilmu data engineering adalah data engineer. Berbeda dengan data scientist dan data analyst yang fokus pada pemerolehan insight dari data, data engineer lebih berfokus pada penyediaan infrastruktur agar data dapat diakses secara cepat, akurat, dan terstruktur. Dalam sebuah tim data, posisi data engineer digambarkan sebagai “fondasi” yang memungkinkan proses analisis berjalan dengan lancar. Dari gambar di atas, bisa dilihat bahwa:
- Data Engineer bertugas membangun data pipelines, melakukan data ingestion, memastikan kualitas data, serta mengorganisasi data dalam sistem
- ML Engineer berperan di tengah, menjembatani data engineer dan data scientist, dengan fokus pada penerapan serta deployment model machine learning
- Data Scientist mengekstrak nilai dari data, membuat model analitik, serta mengukur dan meningkatkan hasil
Dengan kata lain, data engineer adalah arsitek infrastruktur data. Mereka bekerja dengan berbagai tools dan teknologi untuk membangun sistem yang efisien, scalable, dan siap dipakai oleh data scientist maupun kebutuhan machine learning.
BACA JUGA: Peran Data Engineer bagi Platform LinkedIn
Apa Tugas Data Engineer dalam Data Engineering?
Dalam praktik data engineering, data engineer memiliki sejumlah tanggung jawab penting. Berikut adalah beberapa tugas utamanya:
- Mengumpulkan dan Mengolah Data
Tugas data engineer yang utama adalah mengumpulkan dan mengolah data dari berbagai macam sumber. Biasanya, data engineer akan mengumpulkan data dari berbagai database seperti:
- SQL Server
- MySQL
- CSV
- HTML
Selanjutnya, data yang sudah dikumpulkan akan dirapikan berdasarkan jenisnya seperti data terstruktur dan tidak terstruktur.
- Data Cleaning
Terkadang di data mentah terdapat anomali data, tipe data yang tidak sesuai, data null, duplikasi data, penulisan yang belum seragam dan lain sebagainya yang akan mengganggu proses analisis data. Oleh karena itu, setelah data terkumpul dan dirapikan, tugas data engineer adalah membersihkan data yang masih mentah atau disebut raw data menjadi data yang rapi dan siap digunakan oleh data scientist dan data analyst.
- Pengembangan Data Warehouse
Seorang data engineer bertugas untuk mengembangkan data warehouse dengan mengelola sekumpulan data menggunakan bantuan tools dan software seperti Ab Initio Software, Informatica PowerCenter, Pentaho, dan lain sebagainya yang bisa memudahkan akses menuju informasi, menambah wawasan dari big data, dan membantu mempercepat query-response times.
- Memastikan Ketersediaan Machine Learning
Machine learning merupakan salah satu bagian dari data engineer. Oleh karena itu, tugas data engineer adalah memastikan ketersediaan model machine learning yang sudah dirancang oleh data scientist di storage atau berasal dari sumber secara langsung. Proses ini juga didukung dengan tugas data engineer lainnya yaitu pengelolaan sumber daya komputasi hingga persiapan alat pemantauan machine learning.
- Mengelola Metadata
Data engineer akan mengumpulkan berbagai data terstruktur dan tidak terstruktur di dalam storage yang berisi laporan eksplorasi dari data yang biasa disebut metadata. Tugas data engineer adalah melakukan pengelolaan terhadap data yang sudah dikumpulkan untuk pengelolaan data yang sudah disimpan dan disusun melalui sistem manajemen basis data.
- Menyiapkan Tools
Tugas data engineer satu ini biasanya hanya dilakukan dalam beberapa kondisi tertentu, karena biasanya data dapat diambil langsung dari storage. Namun, seringkali ada kondisi di mana beberapa pihak lain yang memerlukan business intelligence sebagai analis yang menyediakan tools untuk melihat data, menyusun laporan, memperlihatkan hasil data secara visual.
- Memantau Pipeline
Terakhir, tugas data engineer yang tak kalah penting adalah memantau kepastian dan kinerja akan stabilitas sistem yang sedang berjalan. Data engineer juga bertanggung jawab untuk membersihkan storage secara berkala, memantau dan memodifikasi pipeline karena kondisi data, prasyarat, dan model cenderung mudah berubah.
BACA JUGA: Contoh Sukses Penerapan Big Data di Halodoc
5 Contoh Project Data Engineering
Ada beberapa contoh project data engineering yang umum dikerjakan oleh data engineer:
- Pembangunan Data Pipeline
Data pipeline adalah alur kerja otomatis yang memindahkan data dari satu sistem ke sistem lain. Project ini biasanya melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber misalnya aplikasi, sensor IoT, API, atau database operasional, lalu menyalurkannya ke penyimpanan pusat seperti data warehouse atau data lake.
- ETL (Extract, Transform, Load)
Project ETL sangat umum bagi data engineer. Prosesnya meliputi pengambilan data (extract), membersihkan dan mengubah format sesuai kebutuhan (transform), lalu memuatnya ke sistem penyimpanan (load). Contohnya adalah menggabungkan data transaksi e-commerce dengan data pelanggan untuk analisis perilaku konsumen. Tools populer yang digunakan misalnya Apache Airflow, Talend, atau dbt.
- Big Data Processing
Dengan ledakan data digital, banyak perusahaan yang harus mengolah data berukuran terabyte hingga petabyte. Data engineer membangun sistem pemrosesan big data menggunakan teknologi seperti Apache Hadoop, Spark, atau Flink. Contohnya, menganalisis data log dari jutaan pengguna aplikasi untuk mendeteksi pola penggunaan dan optimasi performa.
- Real-time Data Processing
Tidak semua data bisa menunggu batch processing. Untuk kebutuhan cepat, data engineer mengembangkan sistem real-time processing menggunakan teknologi seperti Kafka, Spark Streaming, atau Flink. Misalnya, sistem deteksi fraud pada transaksi keuangan yang harus memproses data dan memberi alert dalam hitungan detik.
- Data Integration
Di perusahaan, data biasanya tersebar di banyak sistem: CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning), sistem keuangan, hingga aplikasi internal. Tugas data engineer adalah mengintegrasikan semuanya ke satu sumber kebenaran (single source of truth), seperti data warehouse atau data lake. Hal ini memungkinkan tim bisnis, analis, atau data scientist mengakses data yang konsisten dan lengkap.
BACA JUGA: SQL: Definisi, Jenis, Hingga Fungsi
Prospek Karier di Bidang Data Engineering
Di era digital saat ini, hampir semua perusahaan bergantung pada data untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan akurat. Mulai dari e-commerce, fintech, kesehatan, hingga manufaktur semuanya membutuhkan data yang bersih, terstruktur, dan mudah diakses. Di sinilah peran data engineer menjadi sangat krusial. Tanpa data engineer, data yang dikumpulkan dari berbagai sumber akan berantakan dan sulit dimanfaatkan oleh tim bisnis maupun data scientist.
Karena itu, permintaan akan profesi di bidang data engineering terus meningkat seiring dengan pertumbuhan data yang eksponensial. Bahkan, karena saking dibutuhkan oleh perusahaan, kisaran gaji data engineer juga terbilang tinggi, berikut info lengkapnya yang diambil di 23 September 2025:
Bocoran Gaji Junior Data Engineer
Untuk posisi junior data engineer dengan pengalaman satu sampai empat tahun mengutip dari berbagai sumber yang kredibel, rata-rata gajinya di Indonesia adalah:
- Berdasarkan report Glassdoor = 8-12 jt/bulan
- Berdasarkan report Indeed = 7-9 jt/bulan
- Berdasarkan report IDStar = 9 jt/bulan
Mengutip dari Glassdoor, berikut bocoran rata-rata gaji junior data engineer di berbagai perusahaan besar di Indonesia:
- Rata-rata gaji data engineer di Gojek = 10 jt/bulan
- Rata-rata gaji data engineer di OVO = 12 jt/bulan
- Rata-rata gaji data engineer di TaniHub = 14 jt/bulan
Bocoran Gaji Data Engineer Mid-Level
Untuk posisi mid-level data engineer dengan pengalaman empat sampai enam tahun mengutip dari berbagai sumber yang kredibel, rata-rata gajinya di Indonesia adalah:
Bocoran Gaji Data Engineer Senior
Untuk posisi senior data engineer dengan pengalaman enam sampai sembilan tahun mengutip dari berbagai sumber yang kredibel, rata-rata gajinya di Indonesia adalah:
Mengutip dari Glassdoor, berikut bocoran rata-rata gaji senior data engineer di berbagai perusahaan besar di Indonesia:
- Rata-rata gaji data engineer di Traveloka = 27 jt/bulan
- Rata-rata gaji data engineer di Dana = 17 jt/bulan
- Rata-rata gaji data engineer di Bukalapak = 14 jt/bulan
Jika kamu tertarik untuk berkarier jadi data engineer di perusahaan global, maka kamu bisa pertimbangkan beberapa perusahaan ini yang memberikan gaji fantastis untuk data engineer:
- Meta = 163.111$/tahun atau sekitar Rp 2,3 miliar/tahun
- Cisco Systems = 178.407$/tahun atau sekitar Rp2,5 miliar/tahun
- Amazon = 123.602$/tahun atau sekitar Rp 1,7 miliar/tahun
- IBM = 97.094$/tahun atau sekitar Rp 1,4 miliar/tahun
- Apple = 164.152$/tahun atau sekitar Rp 2,3 miliar/tahun
- HP Inc.=– 121.457$/tahun atau sekitar Rp 1,7 miliar/tahun
BACA JUGA: 5 Rekomendasi Tools Untuk Pengujian API yang Efektif
Tips Berkarier di Bidang Data Engineering Tanpa Background IT
Buat kamu yang memang sudah mantap berkarier di bidang data engineering, kamu bisa simak panduan singkat berikut ini mengenai cara jadi seorang data engineer tanpa latar belakang IT:
- Mengikuti Kursus Bersertifikasi
Mengikuti kursus atau bootcamp bersertifikasi jauh lebih fokus dan tertarget, memakan waktu lebih singkat, dan cenderung jauh lebih hemat biaya. Salah satu alasan utamanya adalah karena kamu bisa belajar sekaligus “menabung” skillset relevan yang dibutuhkan profesi ini dalam waktu bersamaan. Soalnya, kursus atau bootcamp lebih fokus pada praktik sehingga kamu tidak akan menghabiskan waktu hanya untuk belajar teori.
- Tambah Pengalaman Dunia Nyata
Saat memulai karier sebagai data engineer di entry level, kamu bahkan juga sudah diminta untuk memiliki pengalaman yang telah tercantum di dalam persyaratan. Akan tetapi, “pengalaman” yang dimaksud sebenarnya cukup luas maknanya dan tidak melulu berarti pengalaman kerja. Memiliki portofolio proyek pribadi terkait data engineering pun sudah bisa jadi awal yang baik untuk mendemonstrasikan pengalamanmu.
- Pahami Database dan Update-Update Terkini
Pastikan pula bahwa kamu terus mengikuti update terbaru, baik itu terkait dengan pengetahuan mendasar mengenai database maupun tool yang kamu gunakan untuk mengelola database. Apalagi mengingat fakta bahwa database merupakan bagian penting dalam data engineering yang memegang peran sebagai batu pondasi untuk infrastruktur database yang lebih besar.
- Kembangkan Toolset yang Lebih Luas Secara Terus-menerus
Mengembangkan pengetahuan dan skill dengan memanfaatkan beragam data engineering tool punya manfaat signifikan dalam meningkatkan peluang kerjamu. Contohnya data engineering tool berbasis web seperti Amazon Web Service, Apache Cloudstack, dan Microsoft SQL Server Management Studio.
BACA JUGA: 10 Rekomendasi Tools untuk Automation Testing
Kesimpulan
Apa itu data engineering? Data engineering merupakan fondasi penting dalam ekosistem data modern. Melalui peran data engineer, data mentah yang sebelumnya tersebar dan tidak terstruktur dapat diubah menjadi informasi yang siap digunakan untuk analisis, machine learning, maupun pengambilan keputusan bisnis. Dengan keterampilan teknis di bidang pemrograman, database, big data, hingga cloud computing, data engineer memastikan sistem data berjalan efisien, aman, dan scalable.
Tidak heran jika profesi ini semakin banyak dicari di era digital, karena hampir semua perusahaan kini bergantung pada data. Prospek kariernya pun menjanjikan, dengan gaji kompetitif dan peluang berkembang ke berbagai level strategis. Bagi kamu yang tertarik berkarier di bidang ini, tidak perlu khawatir jika tidak memiliki latar belakang IT, karena ada banyak jalur belajar, kursus, dan project nyata yang bisa menjadi batu loncatan. Yang terpenting adalah terus mengasah skill teknis sekaligus memahami kebutuhan bisnis agar mampu menjadi data engineer yang berdaya saing tinggi.
Rekomendasi Kursus Data Engineer Terbaik
Jika kamu tertarik membangun karier di bidang data, termasuk sebagai Data Engineer, kamu bisa mulai belajar di Bootcamp Data Science Digital Skola. Program ini dirancang untuk pemula dan bisa diikuti siapa saja tanpa harus punya latar belakang IT sebelumnya.
Kurikulumnya dibuat selaras dengan kebutuhan industri, sehingga kamu akan belajar skill teknis dan praktis mulai dari dasar hingga level lanjutan. Fasilitas yang disediakan juga lengkap: modul belajar komprehensif, pembuatan portofolio, pengalaman magang nyata di perusahaan mitra, hingga career mentoring eksklusif bersama HR expert. Materi yang akan kamu pelajari di antaranya:
- SQL & Database Management
- Programming with Python
- Analytics with Numpy & Pandas
- Data Visualization
- Git & Version Control System
- Dataframe Management
- Machine Learning
Dengan pembelajaran tersebut, kamu bisa meniti karier juga sebagai Data Engineer. Ditambah dukungan soft skill, personal branding, dan mentoring karier tanpa batas, kamu akan lebih siap menjadi data talent yang dicari industri digital.
FAQ
1. Apa bedanya data engineer dengan data scientist?
Data engineer fokus menyiapkan infrastruktur dan pipeline data, sedangkan data scientist fokus menganalisis data untuk mendapatkan insight.
2. Kenapa data engineering penting bagi perusahaan?
Karena tanpa data engineering, data perusahaan akan berantakan dan sulit dimanfaatkan untuk analisis maupun pengambilan keputusan strategis.
3. Industri apa saja yang membutuhkan data engineer?
Semua industri membutuhkannya, terutama e-commerce, fintech, perbankan, kesehatan, logistik, hingga perusahaan teknologi.