Advan – Di era digital seperti sekarang, jumlah data yang dihasilkan semakin besar dan terus bertambah setiap harinya. Perusahaan-perusahaan dari berbagai sektor membutuhkan tenaga ahli yang mampu mengelola, mengolah, dan menganalisis data agar bisa dimanfaatkan untuk kepentingan bisnis. Inilah alasan mengapa profesi Big Data Engineer semakin dibutuhkan. Jika ingin terjun di bidang ini, kamu perlu mengetahui beberapa skill Big Data Engineer yang harus dikuasai.
Sebagai seorang Big Data Engineer, ada banyak tantangan yang harus dihadapi, mulai dari merancang infrastruktur data, mengelola pipeline data, hingga memastikan sistem berjalan dengan efisien. Untuk bisa sukses di bidang ini, ada beberapa skill yang wajib dikuasai. Berikut delapan skill penting yang harus dimiliki seorang Big Data Engineer.
Skill yang Dibutuhkan untuk Menjadi Big Data Engineer
Menjadi Big Data Engineer tidak hanya membutuhkan kemampuan teknis, tetapi juga keterampilan dalam memahami bisnis dan cara kerja data dalam skala besar. Berikut beberapa skill yang harus dikuasai.
1. Pemahaman tentang Pemrograman
Pemrograman adalah salah satu skill utama yang harus dimiliki oleh seorang Big Data Engineer. Kemampuan ini dibutuhkan untuk mengolah data, mengelola database, dan mengembangkan sistem data yang efisien.
Bahasa Pemrograman yang Umum Digunakan:
- Python – Populer dalam dunia data science dan machine learning.
- Java – Banyak digunakan dalam sistem big data berbasis enterprise.
- Scala – Digunakan dalam platform big data seperti Apache Spark.
- SQL – Penting untuk mengelola dan mengakses data dalam database relasional.
2. Menguasai Konsep Database dan Data Warehousing
Seorang Big Data Engineer harus memahami cara kerja berbagai jenis database, baik itu relational database maupun NoSQL database. Selain itu, konsep data warehousing juga perlu dikuasai untuk memastikan penyimpanan data berjalan optimal.
Jenis Database yang Perlu Dipahami:
- MySQL & PostgreSQL – Contoh database relasional yang sering digunakan.
- MongoDB & Cassandra – Contoh database NoSQL yang cocok untuk data dalam skala besar.
- Amazon Redshift & Google BigQuery – Contoh data warehouse berbasis cloud.
3. Keahlian dalam Mengelola Big Data Tools
Teknologi big data berkembang dengan sangat cepat, dan seorang Big Data Engineer harus bisa menguasai berbagai alat yang digunakan dalam pengelolaan data skala besar.
Beberapa Alat Big Data yang Wajib Dikuasai:
- Hadoop – Kerangka kerja big data yang memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar.
- Apache Spark – Digunakan untuk pemrosesan data secara real-time dengan kecepatan tinggi.
- Kafka – Memungkinkan pengelolaan data streaming secara efisien.
- Airflow – Digunakan untuk mengatur alur kerja dan otomatisasi pipeline data.
4. Memahami Cloud Computing
Banyak perusahaan saat ini memanfaatkan cloud computing untuk mengelola data mereka. Oleh karena itu, seorang Big Data Engineer harus memahami cara kerja platform cloud dan bagaimana menggunakannya untuk pengelolaan data skala besar.
Platform Cloud yang Umum Digunakan:
- Amazon Web Services (AWS) – Termasuk layanan seperti AWS S3, AWS Redshift, dan AWS Lambda.
- Google Cloud Platform (GCP) – Termasuk layanan Google BigQuery dan Google Cloud Storage.
- Microsoft Azure – Termasuk layanan Azure Data Lake dan Azure SQL Database.
Baca Juga: Pekerjaan Big Data Engineer Apa Saja? Yuk Simak Penjelasan Ini
5. Pemahaman tentang Data Pipeline dan ETL
Big Data Engineer bertanggung jawab dalam mengelola data pipeline, yaitu proses yang memungkinkan data diambil dari berbagai sumber, diolah, dan disimpan untuk analisis lebih lanjut.
Komponen Penting dalam Data Pipeline:
- Extract (E) – Mengambil data dari berbagai sumber, seperti database, API, atau file log.
- Transform (T) – Mengubah data menjadi format yang bisa digunakan untuk analisis.
- Load (L) – Memasukkan data ke dalam sistem penyimpanan seperti data warehouse.
6. Kemampuan dalam Data Modeling
Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber perlu disusun dalam struktur yang efisien agar bisa digunakan dengan mudah oleh tim Data Scientist dan Data Analyst. Oleh karena itu, seorang Big Data Engineer harus memahami teknik data modeling.
Jenis Data Modeling yang Perlu Dipahami:
- Entity-Relationship Model (ER Model) – Digunakan untuk merancang struktur database relasional.
- Dimensional Modeling – Banyak digunakan dalam data warehouse untuk analisis bisnis.
- Graph Data Model – Berguna untuk data yang memiliki hubungan kompleks, seperti data media sosial.
7. Keahlian dalam Keamanan Data
Keamanan data menjadi hal yang sangat krusial dalam dunia big data. Dengan meningkatnya risiko kebocoran data dan serangan siber, seorang Big Data Engineer harus memastikan bahwa sistem data aman dari ancaman eksternal.
Langkah-langkah untuk Mengamankan Data:
- Menggunakan teknik enkripsi untuk melindungi data sensitif.
- Menerapkan sistem autentikasi yang kuat untuk membatasi akses ke data.
- Menggunakan firewall dan intrusion detection system untuk mencegah serangan dari luar.
8. Kemampuan dalam Analisis Data dan Statistik
Meskipun tugas utama seorang Big Data Engineer lebih fokus pada infrastruktur dan pengelolaan data, pemahaman tentang analisis data dan statistik tetap penting. Hal ini akan membantu dalam memahami bagaimana data digunakan dan bagaimana cara menyusun sistem yang lebih optimal.
Beberapa Konsep Statistik yang Perlu Dipahami:
- Distribusi data – Memahami bagaimana data tersebar dalam suatu kumpulan data.
- Regresi – Digunakan untuk menemukan hubungan antara variabel dalam data.
- Machine Learning – Meskipun bukan tugas utama, memahami konsep ini akan membantu dalam membangun sistem yang lebih cerdas.
Menjadi Big Data Engineer Sukses dengan Skill
Menjadi seorang Big Data Engineer bukanlah pekerjaan yang mudah, tetapi juga sangat menantang dan menarik. Ada banyak skill yang harus dikuasai, mulai dari pemrograman, pengelolaan database, hingga keamanan data. Dengan menguasai keterampilan ini, peluang untuk sukses dalam dunia big data akan semakin besar.
Untuk bekerja dengan big data secara efektif, dibutuhkan perangkat yang mampu menangani tugas berat tanpa hambatan. Gunakan Advan Laptop WorkPlus AMD Ryzen 5 untuk mendukung produktivitas dalam pengelolaan dan analisis data skala besar.***
Editor: Mahfida Ustadhatul Umma