6 Kesalahan yang Patut Dihindari Data Engineer

Jika Anda ingin menjadi atau sedang memulai karir sebagai seorang Data Engineer, akan lebih baik jika Anda mencari tahu apa saja kesalahan yang sebaiknya tidak dilakukan!

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Data engineer bertanggung jawab untuk menerapkan dan memelihara seluruh struktur data pipeline perusahaan. Hampir seluruh industri akan menghasilkan data yang perlu diolah, sehingga posisi data engineer semakin banyak dicari. Namun, sebelum menggelutinya ada beberapa kesalahan yang sering dilakukan data engineer yang sebaiknya dihindari.

Meskipun profesi ini banyak dicari, jenjang karir data engineer melibatkan perjalanan serta proses panjang yang tidak instan. Kebanyakan data engineer belajar tentang cara terbaik dalam menjalankan peran mereka saat sudah bekerja dengan mempraktikkanya langsung.

Kesalahan Data Engineer

Tidak semua data engineer memiliki kesempatan dalam menggapai jenjang karir yang tinggi, apalagi kalau mereka melakukan enam kesalahan di bawah ini.

1. Berpikir bahwa data itu akurat

Sebagai seorang data engineer, jangan berasumsi bahwa data itu akurat sebelum Anda mengeceknya. Di dunia nyata, data tidak selamanya akurat dan up-to-date, di mana Anda tinggal memasukkannya dan bisa segera menggunakannya. Ada baiknya jika para data engineer pemula berasumsi bahwa data yang ‘bersih’ sekalipun bisa sedikit kotor atau tidak akurat dan sudah kuno.

Seorang data engineer sebaiknya memiliki langkah pemeriksaan standar di dalam proses pengembangan untuk memastikan akurasi. Jika Anda menggunakan SQL, Anda bisa membuat query untuk mengecek setiap perbedaan. Langkah ini bisa menjadi penentu antara keberhasilan atau kegagalan proyek Anda.

2. Membuat sistem yang kompleks

Para data engineer baru mungkin mempunyai semangat tinggi sehingga ingin membuat sebuah sistem yang keren. Namun, sistem yang keren dan kompleks bisa menjadi terlalu rumit dan terlalu berat untuk dipertahankan, apalagi jika sistem ini dibuat tanpa masukan dari developer.

Contoh yang paling mudah adalah membuat terlalu banyak langkah dalam satu query. Apakah setiap langkah yang harus diambil benar-benar diperlukan untuk tiap query-nya? Apakah semua langkah itu memudahkan penggunaan sistem, atau justru memberatkan dan secara tidak perlu malah menyulitkan pemeliharaanya?

3. Kurang bertanya

Pada tahap ini, data engineer butuh menyelaraskan diri dengan tujuan bisnis dan organisasi dari suatu proyek. Data yang diperoleh bisa saja tidak dapat diubah lagi, tapi tanpa visi yang jelas akan bagaimana seharusnya data diolah atau apa tujuan besarnya, data engineer bisa saja kehilangan arah.

Itulah kenapa data engineer yang kurang bertanya tidak akan mengerti apa yang menjadi prioritas suatu proyek dan apa yang dia buat. Benar sekali, kan, pepatah yang mengatakan malu bertanya sesat di jalan?

4. Tidak memperhatikan kebutuhan End-User

Seorang data engineer bertugas untuk mengembangkan sistem yang biasanya akan digunakan oleh data analyst, data scientist, programmer, users, dan pelanggan. Contohnya, seorang data analyst akan mengakses database yang didesain oleh data engineer untuk membuat visualization dashboard. Users kemudian akan merujuk dashboard itu untuk mengambil keputusan, yang pada akhirnya akan berguna bagi pelanggan.

Maka, penting untuk melibatkan end-user dalam proses pengembangan yang Anda lakukan untuk memastikan bahwa semua belah pihak selaras. Hal ini untuk mencegah terjadinya kesalahpahaman antara sistem yang dibuat data engineer dan sistem yang diharapkan end-user.

BACA JUGA: Perbedaan Data Engineering dan Data Science

5. Kurang mementingkan bisnis

Dalam sebuah bisnis, data engineer adalah seseorang yang mendefinisikan struktur database, hubungan data, dan algoritma untuk pengambilan serta pengumpulan data. Di sini, data engineering perlu mementingkan bisnis agar tidak menyepelekan situasi dan bisa memprioritaskan proyek.

Proyek yang Anda kerjakan haruslah bisa menambah value ke bisnis atau perusahaan. Dengan mementingkan bisnis, Anda akan melakukan banyak komunikasi atau usaha yang tak hanya berguna untuk memahami persyaratan yang dibutuhkan, tapi juga memastikan bahwa proyek Anda akan berdampak positif bagi bisnis.

6. Salah memilih tempat kursus

Saat ini, tempat kursus Data Science semakin banyak. Anda harus pintar-pintar memilih tempat kursus yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan Anda. Luangkan waktu untuk research beberapa tempat kursus dan pastikan Anda memahami program-program yang ditawarkan, sebelum akhirnya memutuskan dimana Anda akan belajar.

Kesimpulan

Data engineering adalah industri yang akan berkembang pesat di masa depan. Melihat banyaknya permintaan untuk profesi ini, kesempatan akan semakin terbuka bagi Anda yang tertarik dengan bidang ini. Namun, ini berarti kompetisi juga akan semakin ketat.

Jika Anda serius ingin menggeluti bidang ini, Anda bisa mengikuti kursus atau mengambil pelatihan yang akan memberi banyak sekali insight tentang data science dalam praktiknya di dunia kerja. Segeralah mendaftar di Algoritma Data Science School untuk memperdalam ilmu data engineer Anda. Tersedia berbagai kelas data science yang menarik dan berguna bagi karir Anda!

Referensi:

  • theseattledataguy.com - Mistakes New Data Engineers Make – Data Engineering Consulting (diakses pada 25 April 2022)
  • learnsql.com - New to Data Engineering? Don't Make These Mistakes (diakses pada 25 April 2022)
  • xccelerated.io - Top 4 Mistakes NOT to Make - to become the Best Data Engineer in the World (diakses pada 25 April 2022)
  • lakefs.io - Painful mistakes data engineers make, and how to avoid them (diakses pada 25 April 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School