Data Architect Adalah: Tugas, Skill, Gaji & Cara Jadi

Data architect adalah profesi yang merancang bagaimana data disimpan, dihubungkan, dan digunakan dalam perusahaan. Profesi ini cocok buat kamu yang tertarik dengan dunia data dan sistem.

Warga Bimbingan, seorang data architect perlu memahami database, data modeling, integrasi sistem, hingga cloud computing. Karena itu, fondasi teknis yang kuat sangat dibutuhkan untuk masuk ke bidang ini.

Kalau kamu ingin mulai membangunnya, MinDi rekomendasikan Bootcamp Data Engineering Dibimbing untuk belajar SQL, Python, ETL, dan data pipeline. Yuk, kenali tugas, skill, gaji, dan cara menjadi data architect!

Baca Juga: Belajar Data Engineer dari Nol untuk Pemula Dibimbing

Apa Itu Data Architect?

Data architect adalah profesional yang merancang bagaimana data organisasi disimpan, diatur, diintegrasikan, dan digunakan. Posisi ini membantu perusahaan mempunyai arsitektur data yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.

IBM menjelaskan bahwa data architect menentukan struktur dan penempatan data sekaligus memastikan aset data organisasi dibangun untuk mendukung tujuan bisnis. Profesi ini juga bertanggung jawab terhadap penetapan standar data perusahaan.

Sementara itu, AWS menjelaskan bahwa data architect berperan merancang arsitektur data yang scalable, tangguh, dan aman serta berkolaborasi dengan bisnis dalam konfigurasi dan tata kelola data.

Sederhananya, kamu bisa membayangkan data architect sebagai arsitek sebuah gedung. Bedanya, yang dirancang bukan bangunan fisik, melainkan struktur dan aliran data perusahaan.

Baca Juga: Apa yang Dipelajari di Data Engineer? Simak Panduan Lengkap Dibimbing

Apa Saja Tugas Data Architect?

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Tugas data architect dapat berbeda tergantung industri, skala perusahaan, serta teknologi yang digunakan. Namun, pekerjaannya umumnya berhubungan dengan desain arsitektur, pemodelan, integrasi, hingga tata kelola data.

Berikut beberapa tugas data architect yang perlu kamu ketahui.

1. Merancang Arsitektur Data

Tugas utama data architect adalah menentukan bagaimana data bergerak dan dikelola dalam sebuah organisasi. Rancangannya dapat mencakup sumber data, sistem penyimpanan, pemrosesan, integrasi, hingga pengguna akhir.

Misalnya, sebuah perusahaan memiliki data dari aplikasi, CRM, sistem transaksi, dan platform pemasaran. Data architect perlu menentukan bagaimana seluruh sumber tersebut dapat terhubung dalam ekosistem yang efisien.

2. Membuat Data Model

Data architect juga terlibat dalam proses data modeling untuk menggambarkan struktur serta hubungan antar-data. Model tersebut membantu tim memahami bagaimana setiap entitas terhubung dalam sistem.

Misalnya, perusahaan e-commerce mempunyai data pelanggan, produk, pesanan, dan pembayaran. Data architect dapat membuat model yang menjelaskan hubungan antara berbagai data tersebut.

3. Menentukan Standar Data

Perusahaan biasanya memiliki banyak sistem dan tim yang menghasilkan data dengan format berbeda. Tanpa standar yang jelas, kondisi tersebut dapat menyebabkan inkonsistensi dan menyulitkan integrasi.

Karena itu, data architect dapat menentukan standar terkait struktur, penamaan, penyimpanan, hingga dokumentasi data. IBM juga memasukkan penetapan standar data tingkat perusahaan sebagai salah satu tanggung jawab profesi ini.

4. Merancang Integrasi Antar-Sistem

Data perusahaan jarang hanya berasal dari satu tempat. Informasi bisa datang dari API, aplikasi internal, database, perangkat IoT, hingga layanan pihak ketiga.

Data architect perlu menentukan bagaimana berbagai sumber tersebut dapat terhubung. Tujuannya agar data dapat berpindah dengan efisien dan tetap konsisten ketika digunakan oleh sistem lainnya.

5. Memastikan Keamanan dan Tata Kelola Data

Arsitektur data juga perlu mempertimbangkan aspek keamanan. Misalnya, siapa yang boleh mengakses informasi tertentu serta bagaimana data sensitif disimpan dan dilindungi.

Selain keamanan, data architect dapat berkolaborasi dalam penerapan data governance, pengelolaan metadata, kualitas data, hingga kontrol akses.

6. Berkolaborasi dengan Tim Lain

Data architect nggak bekerja sendirian. Profesi ini dapat berkolaborasi dengan data engineer, DBA, data analyst, data scientist, software engineer, hingga tim bisnis.

Karena itu, kemampuan menerjemahkan kebutuhan bisnis menjadi rancangan teknis menjadi bagian penting dari pekerjaan ini.

Baca Juga: 6 Cara Menjadi Data Engineer Tanpa Perlu Background IT Dibimbing

Skill Apa yang Dibutuhkan Data Architect?

Karena berhubungan dengan rancangan besar pengelolaan data, seorang data architect membutuhkan kombinasi kemampuan teknis dan pemahaman bisnis.

Berikut beberapa skill yang penting dipelajari.

1. Database dan SQL

Pemahaman mengenai database menjadi salah satu fondasi utama. Kamu perlu memahami bagaimana data disimpan, diakses, dan dihubungkan dalam sebuah sistem.

SQL juga penting untuk memahami dan mengelola struktur data. Beberapa konsep yang dapat dipelajari antara lain tabel, query, join, indeks, normalisasi, serta desain database.

2. Data Modeling

Data modeling digunakan untuk menggambarkan struktur serta hubungan antar-data. Dalam prosesnya, kamu dapat berhadapan dengan model konseptual, logis, hingga fisik.

Kemampuan tersebut membantu data architect mengubah kebutuhan bisnis menjadi rancangan data yang lebih terstruktur.

3. Data Engineering

Data architect juga perlu memahami bagaimana data dikumpulkan, dipindahkan, diproses, dan disimpan. Karena itu, konsep ETL/ELT, data pipeline, data warehouse, hingga data lake penting untuk dipahami.

Pemahaman tersebut juga mempermudah kolaborasi dengan data engineer ketika rancangan mulai diimplementasikan menjadi sistem nyata.

4. Cloud Computing

Banyak perusahaan kini menjalankan infrastruktur datanya menggunakan layanan cloud. Oleh sebab itu, pemahaman mengenai AWS, Google Cloud Platform, atau Microsoft Azure dapat menjadi nilai tambah.

Kamu nggak harus menguasai semuanya sekaligus. Mulailah dari satu platform sambil mempelajari konsep storage, komputasi, database, keamanan, hingga data warehouse.

5. Data Governance dan Security

Arsitektur data yang baik nggak hanya cepat, tetapi juga aman dan mudah dikelola. Seorang data architect perlu memahami data governance, privasi, kontrol akses, metadata, serta kualitas data.

Kemampuan ini menjadi semakin penting ketika kamu menangani sistem dengan jumlah pengguna dan data yang semakin besar.

6. Communication dan Business Understanding

Data architect juga sering berinteraksi dengan pihak nonteknis. Jadi, kemampuan komunikasi dan pemahaman bisnis nggak kalah penting.

Kamu perlu mampu memahami kebutuhan bisnis kemudian menerjemahkannya menjadi keputusan teknis yang realistis.

Baca Juga: Python untuk Data Engineer: Fungsi, Library, dan Contoh Dibimbing

Tools Apa yang Digunakan Data Architect?

Tools data architect dapat berbeda tergantung perusahaan dan teknologi yang digunakan. Oleh sebab itu, kamu nggak harus menguasai semuanya sekaligus.

Beberapa kategori tools yang dapat dipelajari antara lain:

1. Database: PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, atau Oracle.
2. Cloud: AWS, Google Cloud Platform, atau Microsoft Azure.
3. Data Warehouse: Google BigQuery, Amazon Redshift, atau Snowflake.
4. Data Modeling: ERwin, Lucidchart, atau platform pemodelan lainnya.
5. Data Pipeline: Apache Airflow dan teknologi orkestrasi data lainnya.
6. Big Data: Apache Spark untuk pemrosesan data dalam skala besar.

Hal yang lebih penting adalah memahami konsep di balik teknologi tersebut. Dengan begitu, kamu akan lebih mudah beradaptasi ketika perusahaan menggunakan tools yang berbeda.

Berapa Gaji Data Architect di Indonesia?

Gaji data architect di Indonesia cukup bervariasi tergantung pengalaman, perusahaan, lokasi, dan tanggung jawab pekerjaan. Berdasarkan data Jobstreet yang tersedia, beberapa kisaran gajinya antara lain:

1. Rp6 juta–Rp9 juta per bulan berdasarkan estimasi gaji dari iklan pekerjaan sebelumnya pada salah satu perusahaan.
2. Rp9 juta–Rp13 juta per bulan untuk salah satu lowongan Senior Data Architect di Jakarta.
3. Rp12 juta–Rp18 juta per bulan juga ditemukan pada lowongan terkait profesi data di wilayah Jakarta.

Angka tersebut tentu bukan patokan mutlak. Semakin besar pengalaman, tanggung jawab, serta kemampuan teknis yang dimiliki, semakin berbeda pula kompensasi yang mungkin ditawarkan perusahaan.

Baca Juga: Testimoni Kisah Sukses Career Switch Jadi Data Analyst FMCG 

Apa Perbedaan Data Architect dan Data Engineer?

Data architect dan data engineer sama-sama bekerja dengan data, tetapi fokus pekerjaannya berbeda. Secara umum, data architect lebih banyak merancang struktur dan arah pengelolaan data, sedangkan data engineer berfokus membangun serta menjalankan sistem yang digunakan untuk memproses data tersebut.

Agar lebih jelas, berikut perbedaan keduanya:

Sederhananya, data architect menentukan bagaimana sistem data sebaiknya dirancang, sedangkan data engineer membantu mewujudkan rancangan tersebut menjadi sistem yang dapat berjalan. 

Namun, pembagian tanggung jawabnya tetap dapat berbeda tergantung struktur tim dan kebutuhan perusahaan.

Apakah Data Architect Harus Bisa Coding?

Data architect sebaiknya mempunyai pemahaman teknis yang kuat, tetapi intensitas coding dapat berbeda di setiap perusahaan. Profesi ini biasanya lebih banyak berfokus pada desain sistem daripada menulis kode sepanjang hari.

Meski begitu, kemampuan SQL sangat berguna untuk memahami struktur data secara langsung. Pengetahuan Python atau bahasa pemrograman lainnya juga dapat membantu ketika berhadapan dengan proses integrasi dan pengolahan data.

Jadi, kamu nggak harus menjadi programmer yang setiap hari membuat aplikasi. Namun, pemahaman teknis tetap penting agar rancangan yang dibuat realistis untuk diimplementasikan.

Bagaimana Cara Menjadi Data Architect?

Data architect biasanya membutuhkan pemahaman yang cukup luas mengenai sistem data. Kalau kamu tertarik menuju profesi ini, proses belajarnya dapat dilakukan secara bertahap.

1. Pelajari Database dan SQL

Mulailah dari fundamental seperti tabel, primary key, foreign key, normalisasi, dan SQL. Pemahaman tersebut akan menjadi fondasi ketika kamu mempelajari sistem data yang lebih kompleks.

Cobalah membuat database sederhana untuk sebuah studi kasus agar kamu nggak hanya memahami konsep secara teori.

2. Kuasai Data Modeling

Selanjutnya, pelajari bagaimana membuat Entity Relationship Diagram (ERD), model konseptual, logis, dan fisik.

Kamu bisa berlatih dengan membuat model data untuk toko online, aplikasi rumah sakit, sistem reservasi, atau kasus lainnya.

3. Pelajari Data Engineering

Pahami bagaimana data berpindah dari satu sistem ke sistem lainnya melalui ETL/ELT dan data pipeline. Kamu juga dapat mempelajari data warehouse, data lake, Python, hingga teknologi big data.

Fundamental data engineering penting karena rancangan data architect nantinya perlu diterapkan menjadi sistem yang benar-benar dapat berjalan.

4. Pelajari Cloud Computing

Kamu dapat memilih salah satu platform seperti AWS, Google Cloud Platform, atau Microsoft Azure. Pelajari layanan terkait storage, database, komputasi, keamanan, dan pengelolaan data.

Nggak perlu langsung menghafal semua layanannya. Pahami konsep serta bagaimana layanan tersebut digunakan untuk membangun arsitektur data.

5. Buat Portofolio Data

Untuk latihan, kamu bisa membuat rancangan arsitektur sistem e-commerce dari sumber transaksi sampai dashboard analitik.

Jelaskan sumber data, aliran data, database, data warehouse, teknologi yang digunakan, serta alasan di balik rancangan tersebut. Portofolio seperti ini dapat menunjukkan cara kamu berpikir dalam menyelesaikan sebuah masalah.

6. Bangun Pengalaman di Bidang Data

Posisi data architect sering membutuhkan pengalaman karena cakupan pekerjaannya cukup luas. Kamu dapat membangun pengalaman melalui profesi seperti data engineer, DBA, BI Engineer, atau data modeler.

Namun, nggak ada satu jalur karier yang wajib diikuti semua orang. Kamu bisa menyesuaikannya dengan pengalaman serta peluang yang tersedia.

Kesimpulan

Data architect adalah profesional yang berperan merancang struktur, standar, integrasi, hingga tata kelola data dalam sebuah organisasi. Profesi ini membutuhkan pemahaman mengenai database, SQL, data modeling, cloud computing, data governance, serta cara kerja sistem data secara menyeluruh.

Kalau kamu tertarik berkarier di bidang ini, kamu bisa mulai dari fondasi data engineering dan membangun pengalaman secara bertahap. Semakin kuat pemahaman teknis dan bisnis yang dimiliki, semakin besar pula peluang untuk berkembang menuju peran data architect.

Rekomendasi Bootcamp Data Engineering untuk Bangun Fondasi Karier Data Architect

Kalau kamu tertarik menuju karier data architect, memahami fondasi data engineering bisa menjadi langkah awal yang relevan. Kamu perlu memahami bagaimana data disimpan, diproses, dipindahkan melalui data pipeline, hingga dikelola menggunakan database, SQL, Python, ETL, data warehouse, dan teknologi cloud.

Bootcamp Data Engineering Dibimbing membantu kamu mempelajari keterampilan tersebut melalui kelas interaktif, praktik, proyek, dan pendampingan mentor.

Benefit Bootcamp Data Engineering Dibimbing:

1. 50+ Live Classes dan 38 Sesi Praktik: Pelajari Data Engineering bersama praktisi berpengalaman.
2. 21+ Assignments: Latih kemampuan sekaligus bangun portofolio melalui berbagai tugas.
3. Final Project Berbasis Industri: Terapkan materi melalui proyek yang relevan dengan kebutuhan pekerjaan.
4. Akses Google Cloud Platform: Praktik menggunakan teknologi cloud untuk pengelolaan data.
5. Dukungan Mentor 24/7: Dapatkan pendampingan fasilitator dan mentor selama proses belajar.
6. Konsultasi One-on-One: Diskusikan materi bersama instruktur ahli untuk program yang memenuhi ketentuan.
7. Program Penyaluran Kerja: Dapatkan kesempatan terhubung dengan lebih dari 1.100+ perusahaan melalui program Job Connect.
8. Komunitas Data Engineering: Bergabung dengan komunitas untuk berdiskusi dan memperluas koneksi profesional.

Siap Mulai Karier di Bidang Data?

Yuk, tingkatkan kemampuan SQL, Python, ETL, data pipeline, data warehouse, hingga cloud computing bersama Bootcamp Data Engineering Dibimbing.

Mulai bangun skill dan portofolio dari sekarang sebagai fondasi untuk berkarier di bidang data engineering dan berkembang menuju peran yang lebih luas seperti data architect.

FAQ

1. Apa Itu Data Architect?

Data architect adalah profesional yang merancang struktur, integrasi, penyimpanan, dan tata kelola data dalam sebuah organisasi. Peran ini membantu memastikan data dapat digunakan secara aman dan sesuai kebutuhan bisnis.

2. Apa Saja Tugas Data Architect?

Tugas data architect meliputi merancang arsitektur data, membuat data model, menentukan standar data, merancang integrasi antar-sistem, hingga mendukung data governance. Profesi ini juga sering berkolaborasi dengan data engineer, analyst, dan tim bisnis.

3. Apa Saja Skill Data Architect yang Dibutuhkan?

Beberapa skill data architect yang penting antara lain SQL, database, data modeling, cloud computing, data governance, dan data engineering. Kemampuan komunikasi dan memahami kebutuhan bisnis juga penting karena pekerjaannya melibatkan banyak tim.

4. Berapa Gaji Data Architect di Indonesia?

Gaji data architect di Indonesia cukup bervariasi tergantung pengalaman, perusahaan, lokasi, dan tanggung jawab pekerjaannya. Berdasarkan sejumlah estimasi dan lowongan di Jobstreet, kisarannya dapat mulai dari sekitar Rp6 juta hingga belasan juta rupiah per bulan.

5. Bagaimana Cara Menjadi Data Architect dan Apa Bedanya dengan Data Engineer?

Cara menjadi data architect bisa dimulai dengan mempelajari SQL, database, data modeling, data engineering, hingga teknologi cloud, lalu membangun pengalaman di bidang data. Sementara itu, perbedaan data architect vs data engineer terletak pada fokus kerjanya: data architect lebih berfokus pada desain arsitektur, sedangkan data engineer lebih banyak membangun dan menjalankan sistem serta pipeline data.