Dunia Data Engineering sedang berubah.
Dulu, tugas DE cuma menyiapkan tabel rapi untuk Dashboard (BI).
Sekarang, DE juga harus menyiapkan Vektor & Teks Bersih untuk “makanan” AI (LLM/RAG).
Kalau kamu cuma jago SQL tapi buta soal Vector DB, kamu bakal ketinggalan.
Berikut adalah panduan lengkap 10 langkah:
FASE 1: PERKAKAS UTAMA (The Toolkit) 🛠️
Menguasai alat tempur dasar.
1️⃣ Query & Database Fundamentals
* 🧠 Konsep: Bahasa wajib komunikasi data. Paham bedanya database Transaksi (OLTP) vs Analisa (OLAP).
* 🔍 Deep Dive: Normalization, ACID Properties, Indexing, dan Partitioning untuk optimasi query.
* 🚀 Contoh OUTPUT: Script SQL/NoSQL kompleks yang menggunakan Window Functions (RANK, LEAD/LAG) untuk merapikan data penjualan.
2️⃣ Programming for Data
* 🧠 Konsep: Bahasa “lem perekat” untuk otomatisasi dan manipulasi data.
* 🔍 Deep Dive: Pandas/Polars untuk data tabular. Paham Memory Management saat mengolah file besar agar RAM tidak jebol.
* 🤖 GenAI Add-on: Menggunakan AI Coding Assistant (Copilot/Cursor) untuk mempercepat penulisan boilerplate code, tapi kamu yang validasi logikanya.
* 🚀 Contoh OUTPUT: Script ETL Python yang mengambil data dari API publik, membersihkannya, dan load ke database lokal.
FASE 2: DESAIN & ARSITEKTUR (The Blueprint) 📐
Merancang struktur penyimpanan, baik untuk Manusia maupun Robot.
3️⃣ Data Modeling (Structured & Unstructured)
* 🧠 Konsep: Mendesain gudang data.
* Klasik: Star Schema / Snowflake Schema.
* Modern (GenAI): Embedding Schema. Bagaimana menyimpan teks panjang dan vektornya agar bisa dicari oleh AI.
* 🔍 Deep Dive: Dimensional Modeling (Kimball). Memahami cara kerja Vector Embeddings dan Metadata filtering.
* 🚀 Contoh OUTPUT: Diagram ERD untuk Data Warehouse, PLUS skema tabel untuk menyimpan Chunks dan Embeddings dokumen PDF.
4️⃣ Distributed Processing (Spark)
* 🧠 Konsep: Mengolah data raksasa dengan memecahnya ke banyak komputer sekaligus.
* 🔍 Deep Dive: Apache Spark Architecture (Driver/Worker). Paham format Parquet vs Avro.
* 🚀 Contoh OUTPUT: Job PySpark yang berhasil mengolah dataset >1 GB (misal: data taksi NYC) dan melakukan agregasi kompleks.
FASE 3: INFRASTRUKTUR & PENYIMPANAN (The Factory) 🏭
Membangun pabrik di awan.
5️⃣ Cloud Platforms
* 🧠 Konsep: Menyewa resource super milik cloud provider (Google, AWS, dll) daripada beli server fisik.
* 🔍 Deep Dive: Storage (S3/GCS), Compute (EC2), dan IAM (Security Access).
* 🚀 Contoh OUTPUT: Menerapkan arsitektur sederhana di Cloud (misal: Upload file ke S3 ▶️Trigger Lambda Function).
6️⃣ Orchestration
* 🧠 Konsep: “Mandor Digital” yang mengatur jadwal kerja robot-robot data.
* 🔍 Deep Dive: DAGs, Dependency Management, Backfilling.
* 🚀 Contoh OUTPUT: Satu DAG Airflow yang menjadwalkan proses ETL harian secara otomatis dan mengirim notifikasi jika gagal.
7️⃣ Modern Storage (Lakehouse & Vector DB)
* 🧠 Konsep:
* Lakehouse: Gabungan Data Lake (Murah) & Warehouse (Cepat).
* Vector DB: Gudang khusus untuk memori AI (Pinecone/Milvus/Weaviate).
* 🔍 Deep Dive: Delta Lake / Iceberg formats. Indexing untuk pencarian semantik (HNSW Algorithm).
* 🤖 GenAI Add-on: Setup infrastruktur Vector Database untuk mendukung aplikasi RAG (Retrieval Augmented Generation).
* 🚀 Contoh OUTPUT: Pipeline yang memindahkan data teks dari Data Lake, mengubahnya jadi Vektor, dan menyimpannya di Vector DB.
FASE 4: KUALITAS & KECEPATAN (Quality Control) ⚡
Memastikan data bersih dan tersedia instan.
8️⃣ Data Quality & Governance
* 🧠 Konsep: Memastikan data tidak “kotor” (Null, Duplikat, Format Salah).
* 🔍 Deep Dive: Data Contracts & Great Expectations.
* 🤖 GenAI Add-on: LLM-based Cleaning. Menggunakan LLM untuk membersihkan data teks yang berantakan (misal: normalisasi alamat yang tidak baku) yang sulit ditembus Regex.
* 🚀 Contoh OUTPUT: Script validasi yang otomatis menolak data masuk jika kualitasnya buruk.
9️⃣ Real-Time Pipelines (Streaming)
* 🧠 Konsep: Mengolah data saat itu juga (detik), bukan nunggu akhir hari.
* 🔍 Deep Dive: Kafka / Redpanda. Konsep Pub/Sub dan Windowing.
* 🚀 Contoh OUTPUT: Sistem sederhana yang membaca stream data (misal: tweet/log server) dan menampilkannya di dashboard real-time.
FASE 5: OPERASIONAL (DevOps for Data) 🛡️
Pabrik yang efisien dan tangguh.
🔟 CI/CD & Infrastructure as Code
* 🧠 Konsep: Memperlakukan infrastruktur server seperti kodingan aplikasi.
* 🔍 Deep Dive: Docker (Containerization) & Terraform (IaC).
* 🚀 Contoh OUTPUT: Repository GitHub dengan CI Pipeline yang otomatis melakukan testing setiap kali kamu push code.
💡 KESIMPULAN:
Data Engineer sekarang punya dua “Bos”:
* Tim Bisnis (Butuh Tabel SQL Rapi).
* Tim AI (Butuh Vektor & Teks Bersih).
Roadmap ini mempersiapkan kamu untuk melayani keduanya.
💬 Diskusi:
Menurut kalian, skill mana yang lebih susah dipelajari:
A. Distributed System (Spark/Kafka) 🤯
B. GenAI Infra (Vector DB/Embeddings) 🤖
Vote di bawah! 👇
#DataEngineering #Roadmap #BigData #GenAI #VectorDatabase #RAG #Python #SQL #CloudComputing #TechCareer #BelajarData