10 Tools Data Engineering Terbaik dan Terbaru Tahun 2025

Ingat, data bukan sekadar aset, melainkan bahan bakar utama dalam pengambilan keputusan, automasi, dan kecerdasan buatan. Peran data engineer menjadi sangat krusial untuk memastikan data mentah bisa diolah, ditransformasi, dan disajikan dengan andal dan efisien. Seiring berkembangnya kebutuhan dan kompleksitas ekosistem data, tools data engineering juga mengalami evolusi signifikan. Tahun 2025 membawa sejumlah alat terbaru dan terbaik yang dirancang untuk membantu proses ekstraksi data, transformasi, pemuatan (ETL/ELT), orkestrasi pipeline, hingga observabilitas dan manajemen infrastruktur data.

Kalau kamu sedang membangun infrastruktur data modern atau memperbarui stack teknologimu, penting untuk mengetahui tools terbaik yang layak dipertimbangkan di tahun ini.

1. Apache Airflow 2.9

Apache Airflow tetap menjadi salah satu tools paling populer dalam dunia data engineering, dan versi terbarunya di tahun 2025, Airflow 2.9 membawa berbagai pembaruan yang signifikan. Sebagai platform open-source untuk mengelola, menjadwalkan, dan memantau workflow, Airflow sangat cocok digunakan untuk mengorkestrasi pipeline data kompleks yang terdiri dari banyak tahapan.

Pada versi 2.9, Airflow memperkenalkan fitur dynamic DAG generation yang lebih efisien, integrasi UI yang lebih intuitif, serta peningkatan performa executor yang mendukung skalabilitas lebih tinggi di lingkungan cloud dan hybrid. Kemampuan untuk melakukan retry otomatis, dependency management yang fleksibel, serta integrasi dengan Kubernetes, AWS, GCP, dan Azure membuat Airflow sangat andal di berbagai use case industri.

Bagi kamu yang membutuhkan kontrol penuh atas urutan proses ETL atau ELT, mulai dari pengambilan data, transformasi, hingga pengiriman ke storage atau data warehouse, Airflow 2.9 adalah pilihan yang tepat. Dengan community yang kuat dan ekosistem plugin yang luas, Airflow memungkinkan kamu untuk membangun pipeline yang modular, mudah dipantau, dan siap untuk skala besar.

2. dbt Cloud

dbt (singkatan dari data build tool) Cloud merupakan platform modern untuk melakukan transformasi data langsung di dalam data warehouse, menggunakan pendekatan ELT (Extract, Load, Transform). Dengan dbt, kamu bisa menulis transformasi data dalam bahasa SQL biasa, lalu mengelolanya seperti kode, dengan version control, modularitas, dokumentasi otomatis, dan testing bawaan.

Pada tahun 2025, dbt Cloud semakin populer karena kemampuannya mengintegrasikan pipeline data dengan praktik software engineering seperti CI/CD, linting, dan dependency tracking. Dibandingkan tools ETL konvensional yang cenderung “black-box,” dbt memberikan transparansi penuh atas setiap transformasi yang dijalankan.

Keunggulan utama dbt Cloud terletak pada:

• Modeling SQL yang reusable dan bisa dikomposisikan,
• Dokumentasi otomatis dari setiap model transformasi,
• Testing otomatis untuk menjaga kualitas data,
• Integrasi dengan Git dan tools kolaboratif lainnya.

dbt Cloud juga terintegrasi erat dengan platform seperti Snowflake, BigQuery, Redshift, dan Databricks, sehingga kamu bisa menjalankan transformasi tanpa perlu keluar dari ekosistem data warehouse-mu. Buat kamu yang ingin mempercepat proses transformasi data secara kolaboratif dan terstandarisasi, dbt Cloud adalah salah satu tool yang wajib masuk ke dalam stack data engineering modern.

3. Fivetran

Fivetran adalah tool ETL (Extract, Transform, Load) modern yang dirancang untuk otomatisasi penuh tanpa perlu banyak konfigurasi atau pemeliharaan dari sisi pengguna. Di tahun 2025, Fivetran tetap menjadi solusi unggulan bagi tim data yang ingin mempercepat integrasi data dari berbagai sumber tanpa mengorbankan kualitas atau akurasi.

Fivetran menyediakan konektor siap pakai ke ratusan sumber data populer seperti Salesforce, Google Analytics, MySQL, Facebook Ads, dan banyak lainnya. Begitu kamu menghubungkan sumber data, Fivetran secara otomatis akan melakukan sinkronisasi data secara terjadwal dan menangani berbagai perubahan skema tanpa perlu campur tangan manual.

Beberapa keunggulan Fivetran:

• Zero-maintenance pipeline: tidak perlu membuat pipeline ETL secara manual,
• Pemantauan perubahan skema secara otomatis,
• Replikasi data real-time atau near real-time,
• Keamanan data tingkat tinggi, cocok untuk enterprise

4. Apache Spark 4.0

Apache Spark adalah framework pemrosesan data terdistribusi yang sudah menjadi standar industri untuk big data processing. Di versi terbarunya, Spark 4.0, banyak peningkatan dilakukan untuk menyesuaikan kebutuhan pemrosesan data modern di cloud, edge, hingga sistem real-time.

Spark 4.0 hadir dengan performa yang jauh lebih cepat dibanding versi sebelumnya, berkat peningkatan pada engine Catalyst dan optimasi query berbasis adaptive execution. Fitur GPU acceleration, support untuk bahasa Python (PySpark) yang lebih stabil, serta integrasi langsung dengan Delta Lake dan Apache Iceberg membuatnya semakin kuat untuk kebutuhan data lakehouse.

Kelebihan utama Spark 4.0:

• Pemrosesan batch dan streaming dalam satu engine (Structured Streaming),
• Skalabilitas tinggi dari ratusan hingga ribuan node,
• Dukungan untuk machine learning dengan MLlib,
• Integrasi dengan Hadoop, Hive, Kafka, dan berbagai cloud service.

5. Dagster

Dagster adalah salah satu orkestrator data pipeline modern yang mulai banyak digunakan sebagai alternatif Apache Airflow. Dibandingkan Airflow yang berbasis pada pendekatan imperatif (apa yang harus dilakukan dan kapan), Dagster mengusung pendekatan deklaratif, di mana pipeline dibangun sebagai struktur data yang eksplisit dan mudah dimodifikasi.

Pada tahun 2025, Dagster semakin matang sebagai platform orkestrasi dengan fokus kuat pada observabilitas, type safety, dan development-friendly pipeline. Dagster menawarkan UI interaktif bernama Dagit yang memudahkan pemantauan, debugging, serta dokumentasi pipeline secara visual.

Keunggulan Dagster:

• Modularitas pipeline tinggi, cocok untuk tim besar,
• Validasi pipeline sebelum dijalankan berkat sistem type-aware,
• Integrasi dengan dbt, Spark, Pandas, dan cloud-native tools,
• Realtime observability dan error tracking yang jelas.

6. Snowflake

Snowflake adalah data warehouse berbasis cloud yang mendominasi pasar berkat skalabilitas, performa, dan kemudahan penggunaannya. Di tahun 2025, Snowflake tidak hanya menjadi tempat menyimpan dan menganalisis data, tetapi juga berkembang sebagai data platform terpadu yang mendukung pemrosesan data real-time, data lakehouse, hingga machine learning.

Salah satu fitur unggulan Snowflake adalah separasi antara compute dan storage, sehingga kamu bisa menyesuaikan sumber daya tanpa mengganggu kinerja. Snowflake juga mendukung pemrosesan semi-terstruktur (seperti JSON, Avro, Parquet), data sharing lintas organisasi secara aman, dan native app deployment melalui Snowpark untuk Python dan Java.

Highlight Snowflake 2025:

• Auto-scaling dan auto-suspend untuk efisiensi biaya,
• Support untuk workload machine learning langsung di warehouse,
• Integrasi kuat dengan dbt, Fivetran, dan alat data lain,
• Marketplace data untuk kolaborasi antar perusahaan.

7. Prefect 2.0

Prefect 2.0 adalah generasi terbaru dari Prefect, sebuah tool orkestrasi workflow yang dirancang untuk menggantikan pendekatan konvensional dalam membangun dan menjalankan data pipeline. Berbeda dari Airflow atau Dagster, Prefect 2.0 menonjol karena kesederhanaan dalam konfigurasi, kemampuan eksekusi lokal maupun cloud, serta reaktivitas tinggi terhadap error.

Salah satu fitur kunci Prefect 2.0 adalah Flow dan Task API yang fleksibel dan deklaratif. Dengan sintaks Python murni, kamu bisa membangun pipeline yang dapat berjalan secara lokal, di server milikmu, atau di Prefect Cloud tanpa banyak perubahan. Prefect juga memiliki sistem observabilitas dan notifikasi bawaan yang langsung bisa dipakai.

Keunggulan Prefect 2.0:

• Setup yang cepat dan ringan, cocok untuk pipeline kecil hingga menengah,
• Failover dan error-handling otomatis, lebih stabil dalam produksi,
• Konsep “deployment as code” yang cocok untuk DevOps,
• Dashboard cloud untuk memantau alur data secara real-time.

8. Trino

Trino, yang dulunya dikenal sebagai PrestoSQL, adalah query engine open-source yang memungkinkan kamu menjalankan SQL di berbagai sumber data secara bersamaan—tanpa perlu memindahkan data ke satu tempat. Dengan Trino, kamu bisa mengakses data dari Hadoop, Hive, S3, MySQL, PostgreSQL, Google Cloud Storage, dan lainnya, seolah-olah semuanya berada di satu warehouse.

Di tahun 2025, Trino semakin stabil dan cepat berkat pengembangan aktif oleh komunitas dan perusahaan seperti Starburst. Trino mendukung query federated, sinkronisasi paralel, serta optimasi cost-based query planning untuk performa maksimal.

Keunggulan Trino:

• Query lintas sumber data yang efisien, cocok untuk arsitektur data mesh,
• Dukungan penuh untuk ANSI SQL, memudahkan integrasi BI tools,
• Skalabilitas tinggi untuk analisis data skala besar,
• Tidak perlu ETL besar-besaran sebelum menganalisis data.

9. Monte Carlo

Monte Carlo adalah platform data observability yang dirancang untuk membantu tim data mengidentifikasi, melacak, dan memperbaiki isu data secara otomatis. Di era data modern, pipeline yang kompleks sering kali menghasilkan error yang sulit terdeteksi, seperti nilai kosong, duplikat, atau perubahan skema yang tidak disadari. Monte Carlo hadir sebagai “sistem pemantau” yang terus menjaga kualitas data kamu secara real-time.

Di tahun 2025, Monte Carlo semakin canggih dengan machine learning-based anomaly detection, integrasi ke berbagai warehouse dan ETL tools, serta fitur data lineage visual yang membuat pelacakan akar masalah jadi jauh lebih mudah.

Keunggulan Monte Carlo:

• Alert otomatis saat ada masalah kualitas data,
• Data lineage dan dependency mapping secara visual,
• Integrasi dengan Airflow, dbt, Snowflake, BigQuery, dan lainnya,
• Audit trail untuk setiap perubahan data dan pipeline.

Tingkatkan Lapisan Keamanan Website dengan SSL di DomaiNesia

10. Google Cloud Dataform

Dataform adalah tool ELT yang terintegrasi langsung dengan Google BigQuery dan kini tersedia secara native di dalam Google Cloud. Dibuat oleh tim di balik Looker, Dataform memungkinkan kamu untuk menulis, menjalankan, dan mengelola transformasi SQL dengan cara yang mirip seperti dbt, namun dirancang khusus untuk pengguna BigQuery.

Di tahun 2025, Dataform menjadi tool pilihan bagi banyak engineer yang ingin mengadopsi prinsip software engineering ke dalam pengolahan data, termasuk modularitas kode, dokumentasi otomatis, dependency management, dan version control.

Keunggulan Dataform:

• Editor SQL bawaan langsung di Google Cloud Console,
• Dependency-aware DAG untuk transformasi SQL,
• Testing data dan dokumentasi otomatis,
• Integrasi mudah dengan Git dan CI/CD pipeline.

Menyusun Fondasi Data Modern dengan Tools Terbaik 2025

Memasuki tahun 2025, ekosistem data engineering makin kaya dengan tools yang tidak hanya canggih, tetapi juga saling melengkapi, mulai dari orkestrasi workflow, transformasi SQL modular, hingga observabilitas dan federasi query lintas sumber. Dengan memilih kombinasi yang tepat dari 10 tools terbaik ini, kamu bisa membangun fondasi data yang scalable, efisien, dan siap mendukung pertumbuhan bisnis maupun inovasi berbasis AI. Di tengah ledakan volume dan kompleksitas data, alat-alat ini bukan hanya solusi teknis, tapi juga aset strategis untuk masa depan.