Ada beberapa pilihan bidang terkait dengan data yang bisa kamu pertimbangkan sebagai jalur kariermu di masa depan nanti. Contohnya data science, data analytics, dan data engineering. Dibandingkan dengan dua profesi lain, data engineering bisa disebut profesi yang masih belum banyak dikenal. Padahal, menurut berbagai riset, prospek kerjanya sangat baik bahkan melebihi data science dan data analyst. Untuk itu, ada baiknya, kamu segera memulai untuk mengikuti kursus data engineering agar dapat lekas menguasai skill yang dibutuhkan bagi profesi ini.
Meski demikian, sebelum kamu mantap untuk mulai belajar data engineering, kamu mungkin ingin mengenal lebih mendalam mengenai profesi ini. Berikut penjelasan lengkapnya.
Baca juga: Prospek Data Engineer sebagai Pilihan Karier
Sekilas tentang Data Engineer
Data engineer merupakan seseorang yang menghubungkan seluruh potongan ekosistem data di dalam sebuah perusahaan ataupun organisasi. Dalam mencapai tujuannya, data engineer menjalankan tugas-tugas seperti:
- Mengakses, mengumpulkan, mengaudit, dan membersihkan data dari sistem dan aplikasi agar bisa digunakan.
- Membuat dan memelihara database yang efisien.
- Membangun data pipeline.
- Memonitor dan mengelola seluruh sistem data, seperti keterukuran, keamanan, dan sebagainya.
- Mengimplementasikan output dari data scientist dengan cara yang terukur.
Untuk bisa melakukan semua tugas di atas, seorang data engineer membutuhkan sebuah skill utama yakni pemrograman. Oleh karena itu, bisa dibilang bahwa data engineer merupakan software engineer yang berspesialisasi dalam data dan teknologi data. Dari sini saja, bisa kamu simpulkan bahwa data engineer memang berbeda dari data scientist — keduanya sama-sama punya skill pemrograman, tapi data scientist umumnya bukan seorang engineer. Dan dalam praktiknya, adalah hal lumrah jika data scientist menyerahkan tugasnya ke data engineer untuk implementasi.
Meskipun data analyst dan data scientist yang melakukan proses analisis, biasanya data engineer lah yang membangun data pipeline maupun sistem lain yang perlu untuk memastikan bahwa setiap orang memiliki akses yang mudah ke data yang dibutuhkan. Tak hanya itu, data engineer juga yang memastikan bahwa pengguna memang mengakses data yang memang benar-benar diperuntukkan baginya.
Landasan yang kuat dalam software engineering dan pemrograman menjadi kunci bagi data engineer untuk membangun tool yang dibutuhkan oleh tim data maupun perusahaan secara keseluruhan. Makanya, tak heran kalau kursus data engineering pasti memiliki keduanya sebagai materi dasar.
Baca juga: Tugas Data Engineer: Panduan untuk Memulai Karier
5 Alasan dan Manfaat Belajar Data Engineering
Berdasarkan ulasan di atas, berikut ini adalah 5 manfaat utama belajar data engineering, yang juga jadi alasan mengapa kamu perlu mempelajari bidang ini.
Data engineering adalah tulang punggung data science
Data engineer merupakan garis depan dari strategi data, yang mencakup penanganan atas data terstruktur maupun tak terstruktur yang masuk ke dalam sistem perusahaan. Tim data engineer juga menjadi landasan dari segala jenis strategi data — kalau diibaratkan, data engineer seperti potongan Lego. Artinya, tidak akan ada istana Lego tanpa ada potongan Lego.
Tanpa dukungan data engineer profesional yang mumpuni di bidangnya, data scientist maupun data analyst tidak akan bisa memberikan insight atau hasil analisis yang tepat. Soalnya, mereka saja tidak bisa mendapatkan data yang dibutuhkan atau data yang diperoleh kurang jika fungsi data engineer tidak berjalan optimal.
Tantangan yang seru secara teknis
Salah satu fungsi Python yang digunakan data analyst dan scientist paling sering adalah read_csv, yang berasal dari library pandas. Fungsi tersebut membaca data tabular yang disimpan dalam file teks ke dalam Python agar bisa dikelola dengan mudah.
Kalau kamu sudah pernah menjajal belajar Python sebelumnya, kamu mungkin sudah pernah mengetik “import pandas as pd df = pd.read_”. Terlihat mudah, kan? Fungsi “read_csv” sendiri adalah contoh dari inti software engineering: menciptakan solusi yang abstract, luas, efisien, dan terukur. Akan tetapi, tahukah kamu kalau data engineer lah yang membangun tools seperti fungsi “read_csv” tadi, sehingga tim data bisa fokus menggarap data dan analisisnya, dan tidak dipusingkan dengan pemrograman?
Imbalan yang setimpal
Mempermudah tugas data scientist bukanlah satu-satunya tugas yang dimiliki data engineer. Soalnya, tak bisa dipungkiri lagi bahwa data engineer telah dan masih akan terus menciptakan dampak yang signifikan di seluruh dunia.
Dengan adanya 2,5 quintillion bytes data yang muncul setiap harinya (sumber: Geeks for Geeks), peran profesi data engineer pun jadi semakin penting dari hari ke hari. IWEC Foundation memprediksi bahwa akan ada lebih dari 64 miliar perangkat IoT pada tahun 2025, yang meningkat sekitar 10 miliar dibandingkan tahun 2018 dan 9 miliar dibandingkan tahun 2017.
Peningkatan tersebut juga berarti jumlah data yang jauh meningkat dan berasal dari sumber yang juga semakin bertambah. Dengan begitu, kebutuhan akan profesi data engineer juga ikut meningkat. Artinya, kamu juga punya banyak pilihan cara untuk mewujudkan impianmu menjadi seorang data engineer sekaligus memperdalam skill-mu.
Insentif yang menggiurkan
Meskipun idealnya jangan sampai kamu memilih profesi hanya karena gajinya, bukan berarti faktor gaji sama sekali tidak penting, lho. Berdasarkan laporan IBM, pekerjaan yang terkait dengan skill machine learning mendapatkan rata-rata gaji sebesar 114.000 dolar (sekitar Rp 1,7 miliar) dan pekerjaan data engineering mendapatkan rata-rata gaji 117.000 dolar (sekitar Rp 1,8 miliar) per tahun.
Data tersebut sebenarnya tidak terlalu mengejutkan. Soalnya, skill data engineering seperti SQL dan Python memang sering kali masuk ke dalam daftar pekerjaan dengan gaji tertinggi. Sedangkan gaji data engineer di Indonesia sendiri adalah rata-rata sebesar Rp 12,4 juta per bulan, atau Rp 148,8 juta per tahun.
Yang makin menjanjikan lagi adalah jumlah demand dunia kerja akan profesi data engineer yang terus meningkat. Berdasarkan laporan Statista, pasar big data global diprediksi tumbuh jadi senilai lebih dari 103 miliar dolar pada tahun 2027, atau lebih dari dua kali limat ukuran pasarnya di tahun 2019.
Skill penting untuk profesional di dunia data
Apakah belajar data engineering penting hanya untuk kamu yang mau jadi data engineer? Ternyata jawabannya adalah tidak. Selama kamu memang berencana untuk berkarier di dunia data — termasuk sebagai data scientist — menguasai skill dan pengetahuan data engineering akan memberikan nilai plus untukmu.
Sebagai praktisi data, ada kemungkinan besar bahwa nantinya kamu akan rutin diminta untuk menyelesaikan tugas yang overlap dengan peran data engineering. Di samping itu, belajar data engineering juga bisa menambah ketajaman intuisimu terhadap data. Dan meskipun kamu tidak memilih data engineer sebagai pilihan kariermu, menguasai skill data engineering juga akan membantumu kelak untuk tidak terus-terusan bergantung pada peran data engineer, terutama saat kamu perlu menyelesaikan tugas-tugas yang terbilang sepele.
Jadi Data Engineer Profesional bersama Digital Skola
Jadi, apakah kamu sudah semakin mantap untuk berkarier sebagai data engineer? Kalau iya, segera persiapkan dirimu sejak sekarang agar kamu bisa segera mewujudkan rencanamu, yuk! Bahkan meskipun kamu tidak punya background di bidang IT sekalipun, sekarang ada banyak pilihan kursus data engineering yang dapat kamu ikuti sebagai langkah awal memulai jalur karier sebagai data engineer.
Salah satunya adalah Bootcamp Data Engineering Digital Skola, yang memiliki kurikulum berbasis industri. Dengan kurikulum ini, seluruh materi akan fokus ke praktik sehingga kamu bisa langsung menerapkan ilmu yang kamu dapatkan sepanjang program bootcamp berlangsung ke dalam portofolio. Bahkan, kamu juga bisa lakukan pembayaran dengan cicilan 0% hingga 12 bulan sehingga kamu tak perlu khawatir soal biayanya.
Klik tombol di bawah ini untuk info lengkap tentang Bootcamp Data Engineering Digital Skola, yuk!
