Bidang data engineering telah memicu diskusi yang cukup besar dalam komunitas teknologi, khususnya mengenai prospek karir dan sumber daya pembelajaran yang penting. Meskipun kehebohan seputar data engineering mungkin telah mereda dibandingkan tahun-tahun sebelumnya, para profesional dan praktisi industri memberikan perspektif yang lebih mendalam tentang kondisi dan prospek masa depan bidang ini.
Trajektori Karir dan Realitas Pasar
Lanskap data engineering telah berkembang secara signifikan dari masa kejayaannya. Diskusi komunitas menunjukkan pemahaman yang lebih matang tentang peran ini, dengan para profesional yang menekankan pentingnya fungsi fundamental dibandingkan status trendingnya. Meskipun ada beberapa kekhawatiran tentang ketersediaan pekerjaan, para praktisi menyatakan bahwa fungsi inti data engineering tetap penting untuk operasi bisnis modern.
Percayalah, ada banyak pekerjaan perpipaan untuk memindahkan data dari titik A ke B dan menangani kotoran (data kotor adalah istilah halus dalam industri) di ruang data engineering dan analis data.
Keterampilan Penting dan Jalur Pembelajaran
Para veteran industri secara konsisten menekankan pendekatan yang fokus dalam pengembangan keterampilan. Daripada kewalahan dengan banyaknya sumber daya dan alat yang tersedia, data engineer yang sukses biasanya menguasai tiga kompetensi inti: pemrograman Python, SQL, dan prinsip-prinsip desain sistem. Buku yang sangat direkomendasikan, Designing Data-Intensive Applications ( DDIA ), sering disebut sebagai sumber daya fundamental bagi calon data engineer.
Keterampilan Utama yang Direkomendasikan oleh Praktisi:
- Pemrograman Python
- Kemahiran SQL
- Prinsip-prinsip desain sistem
- Konsep data warehousing
Evolusi Peran dan Perspektif Industri
Tren menarik yang muncul dari diskusi komunitas adalah evolusi jabatan dan tanggung jawab pekerjaan. Peran data engineering semakin tumpang tindih dengan fungsi data science dan analisis, menunjukkan kebutuhan akan keterampilan yang lebih luas. Para CTO dan pemimpin teknis melaporkan bahwa pemahaman konsep data engineering telah menjadi penting untuk membuat keputusan teknis yang tepat, bahkan dalam posisi kepemimpinan.
Sumber Pembelajaran Penting:
- Designing Data-Intensive Applications ( DDIA )
- Fundamentals of Data Engineering
- Buku Data Warehousing karya Kimball
 |
|---|
| Pentingnya membangun jaringan dalam bidang teknik data yang terus berkembang |
Sumber Daya Pembelajaran dan Pendekatan Praktis
Meskipun daftar sumber daya yang komprehensif bisa membuat kewalahan, komunitas sangat menganjurkan pendekatan pembelajaran yang fokus. Daripada mencoba menguasai setiap alat dan teknologi yang tercantum dalam berbagai panduan, praktisi yang sukses merekomendasikan untuk berkonsentrasi pada konsep fundamental dan secara bertahap membangun pengalaman praktis. Metodologi Kimball untuk data warehousing, meskipun dianggap agak ketinggalan zaman dalam hal teknis, masih memberikan pengetahuan dasar yang berharga untuk praktik data engineering modern.
Bidang data engineering terus berkembang, tetapi proposisi nilai intinya tetap kuat. Meskipun pasar kerja mungkin telah stabil dari puncak sebelumnya, kebutuhan mendasar akan profesional terampil yang dapat mengelola dan memproses data secara efektif terus bertumbuh seiring organisasi semakin mengandalkan pengambilan keputusan berbasis data.
Sumber Kutipan: The Data Engineering Handbook