exploringdatascience.com – Di tahun 2025, ketika semua orang bicara tentang AI, machine learning, dan ChatGPT-like model, ada satu profesi yang diam-diam jadi tulang punggung semuanya: Data Engineering. Tanpa data engineer, data scientist hanya punya tumpukan data kotor yang tak berguna, model AI tak bisa dilatih, dan bisnis tak bisa ambil keputusan real-time.
Data engineering bukan lagi “hanya ETL” — sekarang ini adalah disiplin kompleks yang menggabungkan software engineering, cloud computing, dan skalabilitas ekstrem. Gartner memperkirakan permintaan data engineer naik 50% di 2025–2030, dengan gaji rata-rata global $120.000–$180.000 (di Indonesia Rp40–80 juta/bulan untuk senior).
Apa Itu Data Engineering?
Secara sederhana: Data Engineering adalah proses membangun dan memelihara infrastruktur (pipeline) agar data bisa mengalir dari sumber ke tujuan dengan cepat, andal, akurat, dan aman.
Perbedaan utama dengan profesi lain:
| Profesi | Fokus Utama | Output Utama |
|---|---|---|
| Data Engineer | Bangun pipeline, skalabilitas, reliability | Data yang clean & accessible |
| Data Analyst | Analisis & visualisasi | Insight & dashboard |
| Data Scientist | Modeling & prediksi | Model ML/AI |
| ML Engineer | Deploy & monitor model | Model di production |
Stack Teknologi Data Engineering Terpopuler 2025
| Kategori | Tools Teratas (2025) | Kenapa Populer? |
|---|---|---|
| Orchestration | Apache Airflow (masih raja), Dagster, Prefect | Fleksibel, Python-native |
| Data Lake/Lakehouse | Databricks (Delta Lake), Snowflake, Apache Iceberg | Unified batch + streaming |
| Streaming | Apache Kafka, Apache Flink, Confluent | Real-time processing |
| Transformation | dbt (data build tool) — wajib di 90% perusahaan modern | SQL-based, testing built-in |
| Storage | S3/GCS/Azure Blob, Parquet/ORC format | Murah & scalable |
| Ingestion | Fivetran, Airbyte (open-source), Stitch | No-code/low-code connector |
| Cloud Platform | AWS (Glue, EMR), GCP (BigQuery, Dataflow), Azure (Synapse) | Managed services |
| Monitoring | Monte Carlo, Elementary, Great Expectations | Data observability |
Trend besar 2025:
- Lakehouse architecture menggantikan data warehouse tradisional
- Real-time everything — streaming analytics jadi standar
- Data Mesh & domain-oriented ownership
- AI-assisted engineering (tools seperti Cursor atau GitHub Copilot untuk pipeline code)
Tugas Harian Data Engineer di 2025
- Desain & maintain data pipeline (ingest → transform → store → serve)
- Pastikan data quality (accuracy, completeness, timeliness)
- Scale sistem untuk handle TB/PB data per hari
- Kolaborasi dengan data scientist untuk feature store
- Implement data governance & security (GDPR, CCPA, PDPA)
- Monitor & troubleshoot 24/7 (SLA 99.99%)
- Cost optimization (banyak perusahaan boros $1M+/tahun karena salah config)
Skill Wajib Data Engineer 2025
| Level | Skill Esensial |
|---|---|
| Junior | SQL expert, Python/Scala/Java, basic cloud (S3, BigQuery), Git |
| Mid | Airflow/dbt/Kafka, Spark, data modeling (Kimball/ Data Vault), CI/CD |
| Senior/Lead | Architecture design, cost optimization, team leadership, data mesh, security |
Soft skill penting: komunikasi (jelaskan hal teknis ke non-teknis), problem solving, dan obsesi terhadap reliability.
Gaji Data Engineer di Indonesia & Global (2025)
| Level | Indonesia (Rp/bulan) | Global (USD/tahun) | Kota Tertinggi |
|---|---|---|---|
| Junior | 15–25 jt | $90K–$120K | Jakarta, SF, Singapore |
| Mid | 25–45 jt | $120K–$160K | – |
| Senior/Lead | 45–80+ jt | $160K–$250K+ | – |
Perusahaan top recruiter: Gojek, Tokopedia, Traveloka, Shopee, Bank besar, startup unicorn, dan konsultan Big 4.
Cara Masuk ke Data Engineering (Roadmap 2025)
- Dasar: Belajar SQL + Python (free: DataCamp, LeetCode SQL)
- Project: Bangun pipeline sederhana (Airbyte + dbt + BigQuery free tier)
- Sertifikasi: Google Data Analytics, Databricks Lakehouse, atau dbt Fundamentals
- Portfolio: GitHub dengan 3–5 project real (misal: ETL Twitter data ke dashboard)
- Apply: Junior role sering dari data analyst yang transisi
- Belajar terus: Ikuti konferensi seperti DE Summit, Current by Databricks
Di 2025, data engineering adalah profesi “boring but critical” — seperti tukang ledeng di dunia data. Tanpa pipa yang bagus, air (data) tak mengalir, dan seluruh rumah (bisnis/AI) berantakan.
Kalau kamu suka membangun sistem yang andal, skalabel, dan berdampak langsung ke revenue perusahaan, ini karir masa depan yang sangat menjanjikan.
