Dunia data engineering berkembang sangat cepat seiring dengan meningkatnya kebutuhan bisnis akan data yang akurat, cepat, dan dapat diandalkan. Perusahaan kini tidak hanya mengandalkan data untuk pelaporan, tetapi juga untuk pengambilan keputusan real-time, prediksi berbasis machine learning, dan pengembangan produk digital yang lebih cerdas. Di tengah derasnya arus data dengan volume besar dan format beragam, seorang data engineer dituntut menguasai tools modern yang mampu menjawab tantangan ini. Artikel ini akan membahas sepuluh tools utama yang wajib dikuasai oleh para data engineer di tahun 2025.
Kriteria Tools yang Dipilih
Sebelum masuk ke daftar, penting untuk memahami mengapa sepuluh tools ini masuk dalam kategori “wajib” dikuasai. Pertama, skalabilitas: tools harus mampu menangani data dalam skala besar, baik batch maupun real-time. Kedua, dukungan cloud-native: sebagian besar perusahaan telah bermigrasi ke cloud atau hybrid environment, sehingga tools yang bisa diintegrasikan ke ekosistem cloud lebih relevan. Ketiga, populer di industri dan didukung komunitas luas, agar mudah mendapat pembaruan, dokumentasi, dan solusi masalah. Terakhir, tools harus mendukung otomatisasi dan integrasi AI, karena pipeline data modern semakin diarahkan pada efisiensi dan kecerdasan otomatis. Dengan kriteria ini, mari kita bahas 10 tools yang paling krusial di 2025.
Baca juga: Zero Trust Architecture: Masa Depan Keamanan Siber Perusahaan
1. Apache Spark
Apache Spark adalah salah satu framework pemrosesan data paling populer di dunia. Sejak awal diperkenalkan, Spark menggantikan Hadoop MapReduce dengan kemampuannya melakukan pemrosesan data secara in-memory yang jauh lebih cepat. Di 2025, Spark tetap relevan karena mendukung berbagai workload: batch processing, stream processing, machine learning, hingga graph processing.
Keunggulan Spark terletak pada fleksibilitasnya. Data engineer bisa menggunakannya untuk mengolah data besar dalam format terstruktur maupun tidak terstruktur. Misalnya, perusahaan e-commerce yang ingin menganalisis log transaksi harian dapat memanfaatkan Spark Streaming untuk mendeteksi anomali secara real-time. Dukungan library seperti MLlib juga menjadikannya andalan untuk pipeline machine learning.
Banyak organisasi besar—dari fintech hingga platform sosial media—menjadikan Spark sebagai inti dari data pipeline mereka. Ketersediaan ekosistem luas, dokumentasi yang matang, dan kompatibilitas dengan berbagai bahasa pemrograman (Python, Java, Scala, R) membuat Spark tidak tergantikan bagi data engineer modern.
2. Apache Airflow
Airflow adalah orchestrator workflow data pipeline yang sudah menjadi standar industri. Dibuat oleh Airbnb, Airflow kini digunakan oleh ribuan perusahaan untuk menjadwalkan, memonitor, dan mengatur aliran data yang kompleks.
Di 2025, Airflow semakin relevan karena kemampuannya mengelola pipeline lintas cloud. Misalnya, sebuah organisasi bisa mengatur pipeline yang menarik data dari API, mentransformasinya dengan Spark, lalu menyimpannya ke Snowflake—semua dengan orkestrasi Airflow.
Salah satu fitur unggulan Airflow adalah DAG (Directed Acyclic Graph) yang memberikan visualisasi alur kerja data. Hal ini memudahkan data engineer melacak dependensi antar-task dan melakukan debugging ketika ada error. Integrasi dengan monitoring tools modern juga memastikan pipeline dapat dipantau secara real-time.
Airflow sangat penting karena dunia data engineering semakin bergantung pada pipeline yang saling terhubung dan kompleks. Menguasai Airflow berarti mampu memastikan pipeline berjalan konsisten, terukur, dan tahan terhadap error.
3. dbt (Data Build Tool)
dbt hadir sebagai solusi untuk transformasi data berbasis SQL. Filosofi dbt adalah “transformasi di warehouse, bukan di ETL”. Dengan kata lain, data engineer dapat memanfaatkan kekuatan data warehouse modern untuk menjalankan transformasi, tanpa perlu membangun proses ETL yang rumit.
Keunggulan dbt adalah kemudahan penggunaan: cukup menulis SQL, dan dbt akan mengelola dependensi, dokumentasi, serta testing secara otomatis. Misalnya, dalam proyek analitik pemasaran, tim bisa menggunakan dbt untuk mengubah raw data campaign menjadi tabel siap pakai bagi data analyst—dengan versi yang terdokumentasi rapi.
Di 2025, dbt semakin populer karena sejalan dengan tren ELT pipeline. Data terlebih dahulu dimuat ke warehouse, baru kemudian diolah. Tool ini juga mendukung integrasi CI/CD, sehingga setiap perubahan pada transformasi data bisa diuji otomatis sebelum masuk ke produksi.
4. Apache Kafka
Apache Kafka adalah tulang punggung untuk pemrosesan data real-time. Dirancang sebagai platform publish-subscribe yang sangat cepat dan tahan skalabilitas, Kafka digunakan oleh banyak perusahaan untuk menghubungkan sistem internal yang membutuhkan komunikasi berbasis event.
Contoh kasusnya sangat luas: dari aplikasi perbankan yang memonitor transaksi fraud secara real-time, hingga aplikasi ride-hailing yang menghubungkan data lokasi driver dan penumpang dalam hitungan detik. Dengan Kafka, data bisa diproses seketika tanpa harus menunggu batch berikutnya.
Di 2025, Kafka semakin kritis seiring meningkatnya tren event-driven architecture. Organisasi ingin sistem mereka responsif terhadap perubahan data secara instan, bukan hanya mengandalkan laporan harian. Oleh karena itu, seorang data engineer yang menguasai Kafka memiliki nilai tambah besar di pasar kerja.
5. Snowflake
Snowflake adalah salah satu cloud data warehouse paling dominan dalam beberapa tahun terakhir. Keunggulan utamanya adalah arsitektur multi-cluster shared data yang memungkinkan scaling elastis sesuai kebutuhan, tanpa downtime.
Di 2025, Snowflake tetap relevan karena mendukung berbagai kasus penggunaan: dari BI reporting, machine learning, hingga data sharing antar perusahaan. Misalnya, sebuah perusahaan logistik dapat berbagi data operasional dengan mitra bisnisnya secara aman melalui Snowflake Data Marketplace.
Snowflake juga mendukung berbagai bahasa query dan integrasi dengan tools populer seperti dbt, Tableau, dan Python. Dengan fitur keamanan tingkat tinggi dan compliance terhadap standar internasional, Snowflake semakin dipercaya industri regulasi ketat seperti keuangan dan kesehatan.
6. Google BigQuery
BigQuery adalah data warehouse serverless milik Google Cloud yang dikenal dengan kecepatan query luar biasa. Tanpa perlu mengelola infrastruktur, data engineer bisa langsung menjalankan analisis SQL skala besar hanya dengan beberapa klik atau API call.
Keunggulan BigQuery adalah integrasi kuat dengan ekosistem Google Cloud, termasuk Looker Studio, Vertex AI, dan Google Sheets. Hal ini memungkinkan pipeline analitik end-to-end dibangun dengan lancar.
Selain itu, BigQuery mendukung federated query, artinya Anda bisa menganalisis data yang tersimpan di berbagai sumber (misalnya Google Drive, Cloud Storage, atau bahkan database eksternal) tanpa perlu memindahkannya terlebih dahulu. Bagi perusahaan yang menginginkan analitik cepat tanpa investasi besar di infrastruktur, BigQuery adalah pilihan utama.
7. Databricks
Databricks memperkenalkan konsep lakehouse, gabungan antara data lake dan data warehouse. Dengan lakehouse, perusahaan tidak perlu lagi memisahkan penyimpanan data mentah dan data analitik—semuanya bisa diakses dalam satu platform.
Keunggulan Databricks adalah integrasinya dengan Apache Spark, Delta Lake, dan MLflow. Ini membuatnya menjadi platform end-to-end: mulai dari ingest data, transformasi, hingga machine learning dan deployment model.
Di 2025, Databricks semakin relevan karena banyak organisasi yang ingin menghilangkan silo data. Dengan satu platform terintegrasi, tim data scientist, engineer, dan analyst dapat bekerja sama lebih efisien.
8. Fivetran
Fivetran dikenal sebagai solusi ETL/ELT otomatis dengan ratusan konektor siap pakai. Alih-alih membangun konektor manual, data engineer cukup mengonfigurasi Fivetran untuk menarik data dari berbagai sumber seperti Salesforce, Google Ads, atau database internal.
Di era 2025, kecepatan integrasi data menjadi kunci. Organisasi tidak ingin menghabiskan waktu berminggu-minggu hanya untuk membangun pipeline sederhana. Dengan Fivetran, proses tersebut bisa dipangkas menjadi hitungan jam.
Fivetran juga mendukung schema evolution otomatis. Artinya, jika ada perubahan struktur di sumber data, pipeline tetap bisa berjalan tanpa intervensi manual besar. Bagi data engineer, ini mengurangi overhead dalam pemeliharaan pipeline.
9. Terraform
Terraform bukan khusus untuk data engineering, tetapi perannya sangat besar dalam membangun pipeline modern. Dengan Terraform, infrastruktur bisa dikelola menggunakan kode (Infrastructure as Code).
Misalnya, seorang data engineer bisa menuliskan skrip Terraform untuk membuat cluster Spark di AWS, bucket penyimpanan di S3, serta database RDS—semuanya dengan konsistensi dan otomatisasi penuh.
Di 2025, penggunaan multi-cloud semakin marak. Terraform mendukung provisioning lintas cloud (AWS, GCP, Azure), sehingga organisasi tidak terkunci pada satu vendor. Keahlian ini menjadikan data engineer lebih fleksibel dalam membangun dan memelihara arsitektur data.
10. Great Expectations
Great Expectations adalah framework open-source untuk data quality dan data testing. Data engineer sering menghadapi masalah data kotor: nilai hilang, format tidak konsisten, atau outlier yang tidak terdeteksi.
Dengan Great Expectations, tim bisa menulis “expectations” atau aturan kualitas yang harus dipenuhi data. Misalnya, kolom email harus selalu berformat valid, atau kolom tanggal tidak boleh kosong. Jika data tidak sesuai, pipeline bisa memberi peringatan atau bahkan menghentikan proses.
Di 2025, kebutuhan akan data trust semakin tinggi. Analisis canggih sekalipun tidak akan berguna jika datanya salah. Great Expectations memastikan data yang masuk ke warehouse atau dashboard sudah diverifikasi kualitasnya.
Tren Masa Depan Data Engineering
Selain sepuluh tools di atas, ada tren baru yang membentuk arah data engineering. Pertama, AI-assisted data engineering: pipeline akan semakin otomatis dengan bantuan model AI yang mampu melakukan data cleaning, anomaly detection, bahkan rekomendasi arsitektur pipeline. Kedua, arsitektur lakehouse semakin banyak diadopsi karena menyatukan fleksibilitas data lake dengan performa warehouse. Ketiga, aspek data governance, privasi, dan compliance menjadi perhatian besar, terutama dengan regulasi data yang makin ketat.
Baca juga: Peran DevOps dalam Meningkatkan Keamanan Aplikasi
Kesimpulan
Menguasai sepuluh tools di atas bukan lagi pilihan, melainkan keharusan bagi data engineer di 2025. Setiap tools memiliki perannya masing-masing dalam membangun pipeline yang skalabel, aman, dan efisien. Tantangan terbesar bukan hanya menguasai satu tools, tetapi mampu beradaptasi dengan cepat terhadap kebutuhan organisasi dan perkembangan teknologi. Data engineer yang fleksibel, terus belajar, dan mampu mengintegrasikan berbagai tools ini akan menjadi kunci kesuksesan transformasi digital perusahaan.
Temukan Lowongan Pekerjaan Di MSBU Konsultan!
Buna