Big Data Engineer: Pengertian, Keahlian, Gaji, dan Karier

Big Data Engineer adalah profesi yang bertanggung jawab mengolah, menyimpan, dan mengelola data dalam skala besar agar dapat digunakan untuk analisis. Di era digital, perusahaan makin bergantung pada keahlian mereka untuk mengolah informasi jadi wawasan berharga.

Jika Warga Bimbingan tertarik berkarier di bidang ini, penting untuk memahami tugas, keahlian yang dibutuhkan, gaji, dan peluang karier Big Data Engineer. Yuk, simak selengkapnya bersama MinDi!

Apa Itu Big Data Engineer?

Big Data Engineer adalah seorang profesional yang bertugas merancang, membangun, dan mengelola sistem infrastruktur data dalam skala besar. 

Mereka bekerja dengan berbagai teknologi seperti Hadoop, Spark, dan database terdistribusi untuk memastikan data dapat diakses, diproses, dan dianalisis dengan efisien. 

Peran ini sangat penting dalam industri yang mengandalkan data, seperti e-commerce, perbankan, dan teknologi, karena memungkinkan perusahaan mengambil keputusan berbasis data secara akurat. 

Dengan keahlian di bidang pemrograman, sistem cloud, dan arsitektur data, seorang Big Data Engineer membantu mengoptimalkan pengelolaan data untuk mendukung perkembangan bisnis.

Baca juga : Gaji Cloud Engineer di Indonesia: Jenis, Karir & Penghasilan

Keahlian yang Dibutuhkan Big Data Engineer

Sumber: Canva

Untuk menjadi seorang Big Data Engineer, Warga Bimbingan perlu menguasai berbagai keahlian teknis dan analitis yang mendukung pengelolaan data dalam skala besar. Berikut adalah lima keahlian utama yang harus dikuasai:

1. Pemrograman

Seorang Big Data Engineer harus menguasai bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala untuk mengelola dan memproses data dalam jumlah besar. 

Bahasa ini digunakan untuk menulis kode yang mengotomatisasi pengolahan data dan membangun pipeline data yang efisien. Kemampuan dalam pemrograman juga membantu dalam integrasi sistem dengan berbagai teknologi big data lainnya.

2. Pemahaman Arsitektur Data

Mengelola data dalam jumlah besar membutuhkan pemahaman mendalam tentang arsitektur data, termasuk database terdistribusi seperti Hadoop dan Apache Spark. 

Seorang Big Data Engineer harus memahami bagaimana data disimpan, diakses, dan diproses secara efisien di berbagai platform. Dengan pemahaman ini, mereka dapat merancang sistem yang optimal untuk kebutuhan bisnis.

3. Penggunaan Cloud Computing

Banyak perusahaan menggunakan layanan cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Microsoft Azure untuk menyimpan dan mengolah data. 

Seorang Big Data Engineer perlu memahami cara kerja cloud computing agar dapat mengelola infrastruktur data secara fleksibel dan efisien. Keahlian ini mencakup pengelolaan storage, komputasi elastis, serta integrasi dengan alat big data lainnya.

4. Pengelolaan Database

Big Data Engineer harus memiliki keahlian dalam berbagai jenis database, termasuk SQL untuk database relasional dan NoSQL untuk database non-relasional seperti MongoDB dan Cassandra. 

Pemahaman tentang database ini membantu dalam menyimpan, mengelola, dan mengambil data dalam jumlah besar dengan cepat. Selain itu, mereka juga perlu memahami strategi indexing dan optimasi query untuk meningkatkan performa sistem.

5. Analisis dan Pemrosesan Data

Selain mengelola infrastruktur data, seorang Big Data Engineer juga harus memahami cara mengolah dan menganalisis data menggunakan alat seperti Apache Kafka dan Flink. 

Kemampuan ini diperlukan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna bagi perusahaan. Dengan keahlian ini, mereka dapat memastikan bahwa data yang dihasilkan memiliki kualitas tinggi dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis.

Baca juga : Airflow Adalah: Arti, Fitur ,Komponen, Fungsi dan Contoh

Tanggung Jawab Big Data Engineer

Sumber: Canva

Sebagai seorang Big Data Engineer, Warga Bimbingan harus memahami berbagai tanggung jawab utama yang berkaitan dengan pengelolaan dan pemrosesan data dalam skala besar. Berikut adalah empat tanggung jawab utama yang harus dikuasai:

1. Merancang dan Mengembangkan Infrastruktur Data

Big Data Engineer bertanggung jawab membangun arsitektur data yang efisien untuk menangani volume data besar. 

Ini mencakup pemilihan teknologi, integrasi sistem, dan pengoptimalan penyimpanan data. Infrastruktur yang baik memastikan data dapat diakses dengan cepat dan aman.

2. Mengelola Pipeline Data

Mereka harus merancang pipeline data untuk menyalurkan, membersihkan, dan mengubah data menjadi format yang siap digunakan. 

Ini melibatkan pemrosesan batch maupun real-time menggunakan alat seperti Apache Spark atau Kafka. Dengan pipeline yang optimal, data dapat diproses secara efisien tanpa kehilangan akurasi.

3. Menjaga Keamanan dan Kepatuhan Data

Big Data Engineer harus memastikan bahwa sistem yang digunakan aman dari ancaman siber dan mematuhi regulasi data. 

Ini mencakup enkripsi data, kontrol akses pengguna, serta penerapan kebijakan keamanan. Keamanan yang kuat melindungi data sensitif dan menjaga kepatuhan terhadap standar industri.

4. Berkolaborasi dengan Tim Data dan Bisnis

Mereka bekerja sama dengan Data Scientist, Analis Data, dan tim bisnis untuk memastikan data yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan analisis. 

Kolaborasi ini membantu dalam menyajikan insight yang relevan bagi perusahaan. Dengan komunikasi yang baik, data dapat digunakan secara efektif untuk pengambilan keputusan.

Baca juga : KPI Data Analyst: Arti, Contoh, Cara Memilih, & Studi Kasus

Gaji dan Prospek Karier Big Data Engineer

Sumber: Canva

Sebagai salah satu profesi yang semakin dibutuhkan di era digital, Big Data Engineer menawarkan gaji yang kompetitif dan prospek karier yang menjanjikan. 

Berdasarkan data dari Glassdoor, gaji seorang Big Data Engineer di Jakarta berkisar antara IDR 8,2 juta hingga IDR 28,4 juta per bulan, dengan median total gaji sekitar IDR 9,3 juta per bulan. Berikut adalah gambaran lebih lanjut mengenai gaji dan prospek kariernya:

1. Gaji Big Data Engineer Berdasarkan Pengalaman

Gaji seorang Big Data Engineer dapat bervariasi tergantung pada pengalaman dan keterampilan yang dimiliki:

1. Entry-level (0-2 tahun pengalaman): IDR 8 juta - IDR 15 juta per bulan.
2. Mid-level (3-5 tahun pengalaman): IDR 15 juta - IDR 25 juta per bulan.
3. Senior-level (5+ tahun pengalaman): Bisa mencapai IDR 28 juta per bulan atau lebih.

2. Prospek Karier yang Menjanjikan

Dengan meningkatnya permintaan akan pengolahan data dalam jumlah besar, Big Data Engineer memiliki banyak peluang kerja di berbagai industri, seperti teknologi, perbankan, e-commerce, hingga startup. Profesi ini juga bisa berkembang ke posisi yang lebih tinggi seperti Big Data Architect, Machine Learning Engineer, atau Chief Data Officer.

Berdasarkan tren saat ini, kebutuhan akan Big Data Engineer akan terus meningkat seiring berkembangnya teknologi dan pemanfaatan data dalam pengambilan keputusan bisnis.

Baca juga : Fungsi def pada Python: Pengertian, Cara, dan Contoh

Cara Menjadi Big Data Engineer

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, kalau mau jadi Big Data Engineer, ada beberapa langkah penting yang harus kamu tempuh. Berikut empat cara yang bisa kamu ikuti untuk memulai karier di bidang ini:

1. Kuasai Pemrograman dan Database

Sebagai Big Data Engineer, kamu harus menguasai bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala karena sering digunakan dalam pemrosesan data skala besar. 

Selain itu, pemahaman tentang SQL dan NoSQL sangat penting untuk mengelola data dalam berbagai format. Dengan dasar ini, kamu bisa lebih mudah mengolah, menyimpan, dan mengakses data yang dibutuhkan dalam proyek big data.

2. Pahami Teknologi Big Data

Teknologi seperti Apache Hadoop, Spark, dan Kafka wajib kamu pelajari karena digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar. 

Selain itu, pemahaman tentang konsep ETL (Extract, Transform, Load) sangat membantu dalam mengelola pipeline data. Menguasai alat-alat ini akan membuatmu lebih unggul dalam industri big data.

3. Kuasai Cloud Computing

Banyak perusahaan kini beralih ke layanan cloud seperti AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure untuk menyimpan dan mengelola data mereka. 

Kamu perlu memahami layanan cloud seperti Amazon S3, Google BigQuery, dan Azure Data Lake yang sering digunakan dalam pengelolaan big data. Dengan kemampuan ini, kamu bisa lebih fleksibel dalam menangani infrastruktur data modern.

4. Bangun Portofolio dan Dapatkan Sertifikasi

Portofolio proyek big data bisa membantumu menunjukkan keahlian dalam menangani dataset besar dan kompleks. 

Kamu bisa mengikuti pelatihan dan mendapatkan sertifikasi seperti Google Certified Data Engineer atau AWS Certified Big Data untuk meningkatkan kredibilitas. Dengan kombinasi pengalaman dan sertifikasi, peluangmu diterima di perusahaan besar akan semakin besar.

Baca juga : Data Warehouse Adalah: Arti, Fungsi, Manfaat, dan Contoh

Jadilah Big Data Engineer Profesional dengan Bootcamp Data Engineering!

Setelah memahami Big Data Engineer: Pengertian, Keahlian, Gaji, dan Karier, saatnya kamu mengambil langkah untuk membangun karier di bidang data!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Engineering di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar tentang pengolahan data skala besar, teknologi cloud, database management, hingga pipeline data dengan metode yang aplikatif dan berbasis praktik langsung.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum yang sudah disesuaikan dengan kebutuhan industri. Kamu juga akan mengerjakan proyek nyata yang bisa memperkaya portofoliomu dan meningkatkan peluang karier di bidang data engineering.

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, kesempatan untuk bekerja di perusahaan impian semakin terbuka lebar!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi di sini dan daftar sekarang di dibimbing.id untuk memulai perjalananmu menjadi Big Data Engineer profesional! #BimbingSampeJadi

Referensi

1. big data engineer [buka]