10+ Data Engineer Tools Paling Populer dan Terbaik 2024

Data engineer tools sering bikin mumet juga ya, Warga Bimbingan? Apalagi kalau kamu baru terjun ke dunia Data Engineering.

Masalahnya, tanpa ngerti tools yang pas, kamu bakal kesulitan buat nge-manage dan olah data yang super gede itu. Salah pilih tools? Duh, siap-siap deh data kamu malah nggak keurus dan bikin sakit kepala!

Tapi tenang, MinDi hadir buat bantu kamu kupas tuntas apa aja tools terbaik buat Data Engineer di tahun 2024. Dari Apache Spark, Hive, sampai Azure Databricks, semuanya bakal MinDi bahas biar kamu makin jago ngebut di tol data! Yuk, simak biar nggak ketinggalan!

Apa Itu Data Engineering?

Data Engineering adalah proses yang bertujuan untuk menyiapkan, mengelola, dan mengoptimalkan data sehingga bisa digunakan oleh tim data lainnya, seperti Data Scientist atau Data Analyst, untuk menghasilkan insight yang berguna.

Proses ini melibatkan penggunaan berbagai data engineer tools yang dirancang untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengolah data dalam jumlah besar. Mulai dari Apache Spark yang cepat, hingga Amazon Redshift yang andal sebagai data warehouse.

Bayangin ini seperti "fondasi" buat semua operasi data di perusahaan—tanpa Data Engineering yang kuat, semua data yang kamu punya cuma akan jadi tumpukan angka tanpa makna.

Dalam konteks perusahaan, Data Engineering memastikan semua data yang masuk siap dipakai dan bisa diolah dengan efisien oleh tim data lainnya.

Baca juga : Roadmap Belajar Data Engineer untuk Pemula, Panduan Lengkap

Top Data Engineer Tools 2024 yang Wajib Kamu Tahu!

Sumber : Canva

Warga Bimbingan, udah siap buat kenalan sama tools yang bisa bikin kamu jadi Data Engineer super keren di tahun 2024? 

Tenang, MinDi bakal ngebahas data engineer tools yang wajib banget kamu kuasai biar makin jago ngerjain proyek data yang ribet sekalipun. Yuk, langsung aja kita mulai!

1. Apache Spark

Sumber : spark.apache.org

Apache Spark adalah framework komputasi cluster yang dirancang untuk pemrosesan data cepat dan dalam skala besar. Cocok banget buat kamu yang harus mengolah data berukuran raksasa tanpa ribet.

Fitur:

1. Kecepatan tinggi dalam memproses data
2. Mendukung batch dan stream processing
3. Integrasi mudah dengan Hadoop dan Cassandra

Kelebihan:

1. Cepat banget dalam memproses data besar
2. Bisa di-scaling sesuai kebutuhan
3. Mendukung multi-language (Scala, Java, Python, R)

Kekurangan:

1. Boros memori, jadi kalo konfigurasi salah, bisa lemot banget
2. Kurva pembelajarannya cukup curam buat pemula

2. Apache Hive

Apache Hive itu kayak SQL-nya Big Data. Ini tool buat query dan analisis data besar dengan cara yang familiar, menggunakan bahasa SQL yang udah banyak dikenal.

Fitur:

1. Menggunakan SQL untuk query data di Hadoop
2. Mudah dipelajari untuk pengguna SQL
3. Dukung fitur kompleks seperti joins dan aggregations

Kelebihan:

1. Simple untuk user yang udah terbiasa dengan SQL
2. Integrasi yang baik dengan Hadoop
3. Mendukung analisis data besar dengan mudah

Kekurangan:

1. Kinerjanya gak secepat Apache Spark
2. Kurang fleksibel untuk real-time data processing

3. Apache Airflow

Apache Airflow adalah platform manajemen alur kerja yang bikin pipeline data kamu berjalan otomatis dan mulus. Ibarat project manager-nya alur data!

Fitur:

1. Mendukung automasi dan scheduling pipeline data
2. Berbasis Python, jadi fleksibel dan powerful
3. Visualisasi alur kerja yang memudahkan monitoring

Kelebihan:

1. Bikin manajemen alur kerja jadi lebih mudah
2. Fleksibel untuk custom workflows
3. Terintegrasi dengan baik dengan berbagai platform data lainnya

Kekurangan:

1. Setup awalnya bisa jadi agak ribet
2. Kurang optimal buat skala kecil

4. Apache Kafka

Apache Kafka itu kayak kurir data super cepat yang bisa mengirimkan pesan-pesan data dari satu tempat ke tempat lain dengan kecepatan tinggi. Cocok buat data streaming!

Fitur:

1. Proses data secara real-time dengan kecepatan tinggi
2. Scalable dan fault-tolerant
3. Dukungan untuk data streaming dan log data

Kelebihan:

1. Kuat dalam menangani real-time data
2. Sangat scalable, bisa menangani volume data besar
3. Mendukung integrasi dengan berbagai tools lain

Kekurangan:

1. Setup bisa kompleks
2. Membutuhkan pemeliharaan yang cukup intensif

5 Snowflake Data Warehouse

Snowflake adalah cloud-based data warehouse yang fleksibel, scalable, dan siap pakai tanpa perlu banyak konfigurasi. Bayangin warehouse data yang bisa menyesuaikan diri secepat kilat!

Fitur:

1. Fully managed, tanpa perlu maintenance hardware
2. Elastisitas tinggi, bisa menyesuaikan kapasitas sesuai kebutuhan
3. Dukungan untuk berbagai cloud provider (AWS, Azure, GCP)

Kelebihan

1. Gampang digunakan dengan fleksibilitas tinggi
2. Performanya cepat, bahkan untuk data besar
3. Cocok untuk multi-cloud

Kekurangan

1. Biaya bisa membengkak kalau nggak dikelola dengan baik
2. Kurang mendukung penggunaan on-premise

6. Tableau

Tableau adalah software visualisasi data yang powerful, bikin data yang rumit jadi tampilan visual yang enak dipandang dan mudah dipahami.

Fitur:

1. Drag-and-drop interface untuk visualisasi data
2. Dukung berbagai format data
3. Integrasi mudah dengan berbagai data sources

Kelebihan:

1. Mudah digunakan, bahkan untuk non-teknikal user
2. Visualisasi yang interaktif dan memikat
3. Integrasi yang kuat dengan banyak data sources

Kekurangan:

1. Mahal untuk versi premium
2. Beberapa fitur canggih butuh pembelajaran lebih lanjut

Baca juga : Tableau VS Power BI: Manakah yang Lebih Baik untuk Analisis Data?

7. Power BI

Power BI adalah platform visualisasi data dari Microsoft yang andal buat analisis bisnis. Kalau Tableau kayak seniman, Power BI ini analis bisnis sejati!

Fitur:

1. Dukung analisis data interaktif
2. Integrasi mudah dengan ekosistem Microsoft (Excel, Azure)
3. Mendukung data source yang beragam

Kelebihan:

1. Mudah digunakan untuk pengguna Microsoft
2. Biaya lebih terjangkau dibanding Tableau
3. Analisis data real-time dengan dashboard interaktif

Kekurangan:

1. Fitur-fitur canggih kurang powerful dibanding Tableau
2. Performanya bisa menurun untuk dataset besar

8. Amazon Redshift

Amazon Redshift adalah data warehouse yang scalable dari AWS, yang dirancang untuk menangani data dalam skala petabyte dengan kecepatan tinggi.

Fitur:

1. Cloud-based dan fully managed
2. Dukung query SQL standar
3. Performanya cepat buat query data besar

Kelebihan:

1. Scalable sesuai kebutuhan
2. Dukung query kompleks dalam waktu singkat
3. Terintegrasi erat dengan ekosistem AWS

Kekurangan:

1. Setup awal bisa cukup mahal
2. Kustomisasi dan optimisasi butuh waktu

9. Amazon Athena

Amazon Athena adalah layanan query interaktif yang memungkinkan kamu menganalisis data langsung di S3 tanpa perlu setup database, kayak detektif data yang kerjanya cepet.

Fitur:

1. Serverless, nggak perlu setup atau maintain
2. Query data langsung dari S3 dengan SQL
3. Biaya berdasarkan penggunaan (per query)

Kelebihan:

1. Gak ribet, karena langsung jalan tanpa server
2. Mudah digunakan untuk user SQL
3. Cost-effective, bayar sesuai pemakaian

Kekurangan:

1. Kurang optimal untuk query yang sangat kompleks
2. Performa bisa turun kalau data nggak terstruktur dengan baik

10. Azure Data Factory

Azure Data Factory adalah layanan integrasi data yang mengotomatisasi pipeline data untuk perpindahan dan transformasi data di cloud.

Fitur:

1. Otomatisasi pipeline data
2. Mendukung integrasi dengan lebih dari 90 data source
3. Serverless, tanpa perlu maintenance

Kelebihan:

1. Integrasi yang luas dengan berbagai data source
2. Mendukung berbagai workflow data yang kompleks
3. Mudah dipakai untuk pengguna Azure

Kekurangan:

1. Setup awal bisa kompleks
2. Membutuhkan pembelajaran buat optimasi

11. Azure Databricks

Azure Databricks adalah platform analitik berbasis cloud yang terintegrasi dengan Apache Spark, bikin proses analitik dan machine learning jadi gampang banget.

Fitur:

1. Terintegrasi penuh dengan Azure dan Apache Spark
2. Dukungan untuk analitik skala besar dan machine learning
3. Interface yang mudah digunakan

Kelebihan:

1. Performanya cepat dan scalable
2. Kolaborasi yang baik untuk tim data
3. Mudah untuk integrasi machine learning

Kekurangan:

1. Mahal kalau penggunaan nggak dikontrol
2. Setup bisa ribet untuk pemula

Ingin Jadi Software Engineer Profesional yang Diincar Banyak Perusahaan? Daftar Sekarang!

Warga Bimbingan, kalau kamu serius pengen jadi Data Engineer handal dan menguasai data engineer tools, saatnya upgrade skill kamu di Data Engineering Bootcamp dari dibimbing.id!

Di bootcamp ini, kamu bakal belajar langsung dari dasar sampai mahir bareng mentor profesional. Gak cuma teori, tapi juga praktek langsung, dan tentunya dengan akses materi yang bisa kamu ulang kapan aja secara gratis. Kamu juga bakal diajarin tools-tools keren kayak Apache Spark, Kafka, sampai Azure Databricks—semua yang kamu butuhin buat jadi software engineer kece!

Dibimbing.id punya 700+ hiring partner, dan 94% alumni kita berhasil mendapatkan pekerjaan di perusahaan impian mereka. Jadi, kalau kamu pengen jadi Data Engineer yang dicari banyak perusahaan, ini kesempatan kamu buat mulai!

Yuk, gabung sekarang di Data Engineering Bootcamp dari dibimbing.id! Kalau masih ada pertanyaan, jangan ragu buat konsultasi gratis dulu, ya. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi!

Referensi: 

1. Unraveling the Best Data Engineering Tools: Empower Your Data Journey [Buka]
2. 14 Essential Data Engineering Tools to Use in 2024 [Buka]
3. Top 10+ Tools For Data Engineers Worth Exploring in 2024 [Buka]