Perusahaan menghasilkan data dari semakin banyak sumber. Transaksi pelanggan, website, aplikasi, CRM, ERP, sistem keuangan, hingga aktivitas operasional dapat menghasilkan data setiap hari.

Memiliki banyak data, sayangnya, tidak otomatis membuat perusahaan menjadi data-driven.

Data dari satu sistem mungkin memiliki struktur yang berbeda dengan sistem lainnya. Ada data yang tersimpan di cloud, database internal, spreadsheet, bahkan platform pihak ketiga. Ketika informasi tersebut tersebar dan tidak terintegrasi, tim bisnis akan kesulitan mendapatkan gambaran yang konsisten.

Sebelum data dapat digunakan oleh analyst, dashboard, atau sistem berbasis AI, dibutuhkan fondasi teknis yang memastikan data tersedia dalam kondisi yang tepat. Data Engineer memiliki peran penting dalam membangun fondasi tersebut.

Apa Itu Data Engineer?

Data Engineer adalah profesional IT yang merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur serta alur pengolahan data dalam sebuah organisasi.

Sederhananya, Data Engineer memastikan data dapat berpindah dari sumber asal menuju sistem penyimpanan dan pengolahan yang tepat.

Misalnya, sebuah perusahaan memiliki data transaksi dari aplikasi, data pelanggan dari CRM, dan data keuangan dari sistem ERP.

Data Engineer dapat membangun mekanisme yang mengintegrasikan sumber-sumber tersebut agar data dapat digunakan secara lebih konsisten oleh tim yang membutuhkannya.

Karena itu, pekerjaan Data Engineer berada di balik banyak aktivitas berbasis data yang digunakan perusahaan.

Apa Saja Tugas Data Engineer?

Pekerjaan Data Engineer tidak hanya berkaitan dengan database. Scope-nya dapat mencakup keseluruhan alur data sejak informasi dihasilkan hingga siap digunakan.

Beberapa tanggung jawab yang umum dilakukan antara lain membangun data pipeline, melakukan integrasi antar sumber data, mengelola data warehouse atau data lake, melakukan transformasi data, serta menjaga kualitas dan availability data.

Data Engineer juga perlu memastikan proses tersebut dapat berjalan secara konsisten.

Ketika volume transaksi meningkat, misalnya, pipeline yang sebelumnya mampu memproses data dalam jumlah kecil belum tentu memiliki performa yang sama.

Karena itu, scalability dan reliability menjadi bagian penting dalam pengembangan infrastruktur data.

Mengapa Data Perusahaan Bisa Menjadi Semakin Kompleks?

Kompleksitas data biasanya meningkat seiring pertumbuhan bisnis.

Ketika perusahaan masih menggunakan beberapa aplikasi, proses pengumpulan data mungkin relatif sederhana. Namun situasinya berubah ketika organisasi mulai menggunakan banyak platform sekaligus.

Marketing memiliki sistem sendiri. Finance menggunakan sistem lain. Sales menggunakan CRM. Operasional menggunakan ERP. Sementara produk digital menghasilkan database dan log yang berbeda lagi.

Tanpa arsitektur data yang terstruktur, perusahaan dapat menghadapi data silo, yaitu kondisi ketika informasi tersimpan secara terpisah dan sulit digunakan secara lintas fungsi.

Akibatnya, dua departemen bahkan dapat memiliki angka berbeda ketika membahas metrik bisnis yang sama.

Data Pipeline: Fondasi Penting dalam Pengelolaan Data

Salah satu area utama yang ditangani Data Engineer adalah data pipeline.

Data pipeline merupakan rangkaian proses yang memindahkan dan mengolah data dari satu atau beberapa sumber menuju destination tertentu.

Prosesnya dapat mencakup pengambilan data, validasi, transformasi, hingga penyimpanan.

Sebagai contoh, data transaksi dari aplikasi dapat diproses secara otomatis dan dikirim ke data warehouse. Tim analytics kemudian menggunakan data tersebut untuk membuat dashboard performa bisnis.

Tanpa pipeline yang baik, proses tersebut dapat bergantung pada pengambilan data secara manual yang memakan waktu dan meningkatkan risiko inkonsistensi.

Data Warehouse dan Integrasi Data

Ketika informasi tersebar di banyak sistem, perusahaan membutuhkan tempat yang dapat digunakan untuk mengonsolidasikan data.

Salah satu pendekatan yang digunakan adalah data warehouse, yaitu sistem penyimpanan yang dirancang untuk menggabungkan data dari berbagai sumber agar dapat digunakan untuk kebutuhan reporting dan analytics.

Data Engineer berperan dalam membangun alur yang membawa data dari source system menuju warehouse tersebut.

Namun prosesnya tidak sekadar memindahkan data.

Struktur, format, dan kualitas informasi juga perlu diperhatikan agar data dari sistem yang berbeda dapat digunakan bersama.

Inilah sebabnya proyek integrasi data sering membutuhkan pemahaman teknis yang cukup dalam terhadap database, architecture, dan proses bisnis yang menghasilkan data tersebut.

Kapan Perusahaan Membutuhkan Data Engineer?

Tidak semua perusahaan harus langsung memiliki Data Engineer.

Jika jumlah sumber data masih sedikit dan kebutuhan reporting relatif sederhana, kebutuhan tersebut mungkin masih dapat ditangani dengan struktur yang ada.

Namun perusahaan mulai perlu mempertimbangkan Data Engineer ketika menghadapi kondisi seperti data tersebar di banyak sistem, proses reporting masih sangat manual, volume data meningkat, atau terdapat rencana membangun data warehouse.

Kebutuhan juga dapat muncul ketika perusahaan ingin mengembangkan advanced analytics, machine learning, maupun artificial intelligence.

Sebelum teknologi tersebut dapat bekerja dengan baik, perusahaan perlu memastikan data yang digunakan tersedia, terstruktur, dan dapat diakses secara konsisten.

Dengan kata lain, AI yang baik membutuhkan fondasi data yang baik terlebih dahulu.

Apa Dampaknya Jika Fondasi Data Tidak Dikelola dengan Baik?

Masalah data tidak selalu terlihat seperti system downtime.

Dampaknya sering muncul dalam bentuk yang lebih sulit dikenali.

Laporan membutuhkan waktu lama untuk dibuat. Angka antar departemen berbeda. Analyst menghabiskan sebagian besar waktunya membersihkan data. Dashboard tidak diperbarui tepat waktu. Atau manajemen kesulitan mengetahui data mana yang dapat dipercaya.

Dalam kondisi tersebut, perusahaan sebenarnya memiliki data tetapi belum memiliki data infrastructure yang memungkinkan informasi tersebut digunakan secara optimal.

Data Engineer membantu mengatasi persoalan pada level fondasi, bukan hanya pada hasil laporan akhirnya.

Kapan Data Engineer Outsourcing Menjadi Pilihan?

Membangun kapabilitas data merupakan perjalanan yang berbeda untuk setiap perusahaan.

Ada organisasi yang membutuhkan Data Engineer secara permanen karena data merupakan bagian utama dari produk mereka. Ada pula perusahaan yang membutuhkan kompetensi tersebut pada fase tertentu.

Misalnya saat membangun data warehouse pertama, melakukan migrasi data, mengintegrasikan beberapa sistem, atau membangun pipeline untuk kebutuhan analytics.

Dalam kondisi seperti ini, Data Engineer outsourcing dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan berdasarkan scope dan periode proyek.

Model ini juga dapat digunakan ketika perusahaan sudah memiliki Data Analyst atau Business Intelligence team, tetapi membutuhkan kompetensi engineering untuk memperkuat sisi infrastrukturnya.

Data Engineer Berbeda dengan Data Analyst

Kedua posisi ini sama-sama bekerja dengan data, tetapi memiliki fokus berbeda.

Data Engineer lebih banyak bekerja pada infrastruktur yang membuat data dapat tersedia dan digunakan. Fokusnya mencakup pipeline, database, integration, storage, architecture, dan reliability.

Sementara Data Analyst menggunakan data tersebut untuk melakukan analisis, menemukan insight, membuat laporan, atau menjawab pertanyaan bisnis.

Gambaran sederhananya: Data Engineer membangun jalur agar data dapat sampai ke tempat yang tepat, sedangkan Data Analyst menggunakan data tersebut untuk menghasilkan informasi yang dapat membantu bisnis.

Memahami perbedaan ini penting agar perusahaan tidak salah menentukan posisi ketika sedang membangun fungsi data.

Apa yang Perlu Ditentukan Sebelum Mencari Data Engineer?

Sebelum menentukan resource, perusahaan sebaiknya memahami masalah data yang ingin diselesaikan.

Apakah perusahaan ingin mengintegrasikan beberapa database? Membangun data warehouse? Memindahkan data ke cloud? Mengotomatisasi pipeline? Atau memperbaiki infrastruktur data yang sudah ada?

Setelah objective jelas, barulah technical requirement dapat ditentukan.

Perusahaan juga perlu mempertimbangkan sumber data yang digunakan, teknologi existing, volume data, target architecture, durasi proyek, serta bagaimana Data Engineer akan berkolaborasi dengan tim lain.

Pendekatan ini akan menghasilkan requirement yang jauh lebih spesifik dibanding sekadar mencari seseorang dengan jabatan “Data Engineer”.

Data Engineer Outsourcing Bersama KSPS

KSPS (PT Karya Solusi Prima Sejahtera) menyediakan layanan IT outsourcing untuk membantu perusahaan memenuhi kebutuhan Data Engineer berdasarkan requirement teknologi dan proyek yang sedang dijalankan.

Dukungan dapat disesuaikan untuk kebutuhan seperti pengembangan data pipeline, integrasi data, pengelolaan database, pembangunan infrastruktur data, maupun aktivitas engineering lainnya sesuai scope perusahaan.

KSPS dapat membantu perusahaan menentukan kebutuhan resource berdasarkan kompetensi, level pengalaman, teknologi yang digunakan, durasi proyek, serta model penempatan.

Dengan demikian, penempatan Data Engineer tidak hanya berorientasi pada jumlah resource, tetapi pada kebutuhan teknis yang benar-benar ingin diselesaikan perusahaan.

FAQ

Apa itu Data Engineer outsourcing?

Data Engineer outsourcing adalah model ketika perusahaan menggunakan Data Engineer dari vendor eksternal untuk mendukung pembangunan atau pengelolaan infrastruktur data berdasarkan scope dan periode kerja yang disepakati.

Apa pekerjaan utama seorang Data Engineer?

Data Engineer umumnya menangani data pipeline, integrasi data, database, data warehouse, transformasi data, serta infrastruktur yang memastikan data tersedia dan dapat digunakan oleh sistem maupun tim lain.

Apa perbedaan Data Engineer dan Data Analyst?

Data Engineer berfokus pada pembangunan dan pengelolaan infrastruktur data. Data Analyst lebih berfokus pada penggunaan data untuk analisis, reporting, visualisasi, dan menghasilkan insight bisnis.

Apakah perusahaan perlu Data Engineer sebelum menerapkan AI?

Tergantung kondisi perusahaan. Namun untuk banyak implementasi AI dan machine learning, kualitas serta ketersediaan data menjadi fondasi penting. Data Engineer dapat membantu memastikan data dikumpulkan, diproses, dan tersedia dalam struktur yang dapat digunakan.

Kapan Data Engineer outsourcing lebih tepat digunakan?

Model outsourcing dapat dipertimbangkan ketika perusahaan memiliki proyek data dengan scope tertentu, membutuhkan kompetensi yang belum tersedia secara internal, sedang membangun infrastruktur data, atau membutuhkan tambahan kapasitas untuk periode tertentu.

Tantangan pengelolaan data tidak selalu disebabkan oleh kurangnya informasi. Dalam banyak kasus, perusahaan justru memiliki terlalu banyak data yang tersebar di berbagai sistem dan belum terhubung dengan baik.

Data Engineer membantu membangun fondasi agar informasi tersebut dapat bergerak dari source system menuju tempat yang tepat secara terstruktur.

Peran ini menjadi semakin relevan ketika perusahaan mulai membangun data warehouse, mengotomatisasi reporting, mengintegrasikan berbagai platform, atau mempersiapkan penggunaan analytics dan AI dalam skala yang lebih besar.

Ketika kebutuhan tersebut membutuhkan kompetensi engineering tambahan, Data Engineer outsourcing dapat menjadi salah satu model yang digunakan tanpa harus langsung membangun seluruh fungsi data secara internal.

KSPS menyediakan layanan IT outsourcing untuk kebutuhan Data Engineer sesuai dengan teknologi, scope, dan kebutuhan proyek perusahaan. Hubungi KSPS untuk mendiskusikan kompetensi Data Engineer dan model penempatan yang sesuai dengan kebutuhan data bisnis Anda.