Pelajaran Penting dari Fundamentals of Data Engineering

Pernahkah kamu melihat proyek data yang tampak sangat menjanjikan di awal, namun akhirnya tersendat dan gagal memberikan hasil di tengah jalan? Masalahnya sering kali bukan terletak pada algoritma yang kurang canggih, melainkan pada fondasi pemrosesan data yang rapuh.

Dalam buku Fundamentals of Data Engineering karya Joe Reis dan Mat Housley, kamu akan diajak memahami bahwa keberhasilan analisis data sangat bergantung pada seberapa kokoh infrastruktur di bawahnya. Artikel ini akan membahas pelajaran-pelajaran utama dari buku tersebut agar kamu bisa membangun sistem data yang tidak hanya canggih, tetapi juga memberikan nilai nyata bagi bisnis.

Membangun Fondasi, Bukan Sekadar Mengejar Tren

Banyak orang terjebak dalam kebiasaan mengejar setiap perangkat lunak baru yang muncul di pasar teknologi. Padahal, teknologi bisa cepat usang. Buku ini menekankan pentingnya beralih dari sekadar mengikuti tren menuju penguasaan prinsip-prinsip dasar yang tahan lama.

Rekayasa data atau data engineering bukan hanya soal merawat perangkat keras. Ini adalah tentang mengelola seluruh siklus hidup data, mulai dari saat data tersebut dibuat hingga akhirnya disajikan kepada konsumen atau pengguna akhir.

Alih-alih menghabiskan waktu mempelajari alat yang mungkin tidak relevan tahun depan, kamu sebaiknya memperkuat keahlian fundamental. Sebagai contoh, menguasai bahasa kueri terstruktur atau SQL untuk mengolah relasi data adalah investasi jangka panjang yang akan selalu berguna dalam dunia data.

Memahami Siklus Hidup dan Peran Insinyur Data

Untuk menjadi insinyur data yang efektif, kamu perlu memahami bahwa sebuah pipa data bekerja melalui lima tahapan yang saling berkaitan secara berurutan:

• Pembuatan data: Terjadi pada sistem sumber.
• Penyimpanan: Data disimpan ke dalam media yang sesuai.
• Ingesti: Proses penarikan data mentah dari sumbernya.
• Transformasi: Mengubah bentuk data agar siap digunakan.
• Penyajian: Mengalirkan data kepada pengguna bisnis.

Sebagai insinyur data, kamu berdiri tepat di tengah alur komunikasi organisasi. Kamu menghubungkan pengembang perangkat lunak di sisi hulu (yang memproduksi data) dengan analis bisnis serta ilmuwan data di sisi hilir (yang membutuhkan informasi untuk keputusan).

Salah satu tugas terpentingmu adalah mengotomatiskan jalur pengolahan tersebut. Jika kamu tidak melakukannya, ilmuwan data akan membuang 70% hingga 80% waktu mereka hanya untuk merapikan data mentah yang berantakan, alih-alih melakukan analisis yang berharga.

Prinsip Arsitektur yang Fleksibel dan Tangguh

Jangan terjebak dalam upaya mencari arsitektur yang paling sempurna di atas kertas. Menurut buku ini, sasaran yang lebih realistis adalah memilih arsitektur dengan kelemahan paling sedikit. Setiap pilihan teknis pasti membawa untung dan rugi.

Salah satu kunci utama adalah menerapkan desain sistem yang tidak saling terikat kaku atau decoupled. Dengan membuat komponen sistem yang mandiri, kamu bisa mengubah atau memperbaiki satu bagian tanpa merusak seluruh sistem. Contohnya, jika terjadi gangguan pada tampilan laporan, proses penyimpanan catatan transaksi tidak boleh ikut rusak.

Selain itu, kamu harus selalu membangun kesiapan menghadapi kegagalan. Dalam dunia sistem komputer, ada kenyataan pahit bahwa segala sesuatu pasti akan rusak sewaktu-waktu. Arsitektur yang baik adalah arsitektur yang tetap bisa berjalan atau pulih dengan cepat saat kegagalan terjadi.

Strategi Pemilihan Teknologi dan Infrastruktur

Kesalahan umum yang sering terjadi adalah memilih alat sebelum memiliki rencana. Kamu harus mengutamakan strategi arsitektur jangka panjang terlebih dahulu. Strategi menjawab pertanyaan tentang apa yang ingin dibangun dan mengapa, sedangkan alat hanyalah taktik untuk menjalankannya.

Saat bekerja dengan komputasi awan, kamu juga harus sangat memperhatikan aspek biaya. Ada hal-hal yang perlu kamu pertimbangkan, seperti:

• Suhu data: Menyimpan data yang jarang diakses pada media yang lebih lambat dan murah untuk menghemat biaya.
• Biaya keluar data (egress): Memahami bahwa memindahkan data keluar dari penyedia awan bisa sangat mahal.
• Biaya peluang: Menghitung waktu yang dibutuhkan tim untuk mempelajari teknologi baru.

Jika kamu bekerja dalam tim kecil, jangan memaksakan diri menggunakan teknologi rumit milik perusahaan raksasa hanya demi gengsi teknis. Menggunakan layanan terkelola (managed services) yang sudah siap pakai jauh lebih menguntungkan agar timmu bisa fokus memberikan nilai bisnis.

Menjaga Keamanan dan Kepercayaan Data

Kualitas penyajian data pada akhirnya diukur dari seberapa besar pengguna mempercayai informasi tersebut. Sekali saja laporan keuangan salah atau data yang disajikan keliru, reputasi sistem data yang telah dibangun bertahun-tahun bisa hancur dalam sekejap.

Untuk menjaga kepercayaan ini, kamu perlu menerapkan beberapa praktik penting:

1. Prinsip hak akses minimum: Memastikan setiap pengguna hanya bisa mengakses data yang memang mereka butuhkan untuk pekerjaannya.
2. Penggunaan metadata dan data lineage: Memanfaatkan riwayat data agar tim dapat melacak dengan tepat dari mana suatu angka berasal dan bagaimana ia diubah.
3. Pemantauan otomatis: Mendeteksi kesalahan data sebelum berdampak pada keputusan bisnis.

Data baru benar-benar terasa manfaatnya saat ia mampu memicu tindakan nyata. Contohnya, sebuah pabrik dapat menggunakan sistem pemantauan otomatis untuk mendeteksi cacat kain secara langsung di lantai produksi berdasarkan data yang masuk.

Dapatkan pemahaman yang lebih mendalam dan detail mengenai setiap tahapan rekayasa data dalam ringkasan lengkap buku ini. Baca ringkasan lengkap Fundamentals of Data Engineering karya Joe Reis & Mat Housley hanya di aplikasi BacaApps.

Baca ringkasan lengkapnya di BacaApps: Fundamentals of Data Engineering karya Joe Reis & Mat Housley