Rekayasa Data Layanan Konsultasi

Rekayasa Data adalah praktik membangun dan memelihara sistem yang mengumpulkan, menyimpan, memproses, dan memindahkan data secara andal, sehingga tim lain dapat menganalisisnya atau menggunakannya dalam aplikasi. Fondasinya adalah basis data, yang berada di bawah hampir setiap aplikasi dan menentukan biaya, keandalan, serta kemampuan sistem.

Cakupan Rekayasa Data

• Desain pipeline: membuat alur kerja yang mengekstrak data dari sumber, mengubahnya menjadi format yang dapat digunakan, dan memuatnya ke sistem penyimpanan atau aplikasi.
• Infrastruktur data: memilih dan mengoperasikan basis data, gudang data, dan platform streaming yang memenuhi kebutuhan volume, kecepatan, dan keandalan.
• Data transaksional dan analitis: catatan harian pelanggan, pesanan, dan operasi menuntut ketepatan dan kecepatan; kumpulan data historis besar untuk pelaporan dan pemodelan perlu membaca volume besar secara efisien. Masing-masing membutuhkan desain yang berbeda.
• Operasi basis data: pencadangan, pemulihan, peningkatan, dan perencanaan kapasitas, yang merupakan area di mana basis data secara diam-diam menghabiskan biaya paling besar seiring waktu.
• Kualitas data: memantau data dari kesalahan, inkonsistensi, atau kerusakan sebelum mencapai pengguna hilir dan menimbulkan masalah.
• Skalabilitas: merancang sistem yang bertumbuh mulus seiring peningkatan volume data tanpa perlu terus-menerus mengubah arsitektur.

Pertimbangan Utama

• Membangun vs. membeli, dikelola sendiri vs. terkelola: infrastruktur kustom atau self-hosted memberikan kendali lebih besar tetapi lebih banyak pekerjaan operasional; layanan terkelola menanggung beban operasional dan biayanya dapat diprediksi, tetapi menimbulkan ketergantungan vendor dan kekhawatiran kontrol data.
• Biaya dan kinerja: pemrosesan real-time lebih mahal daripada batch; kueri yang lebih cepat sering membutuhkan infrastruktur yang lebih besar atau optimasi yang lebih kompleks.
• Kesesuaian dengan pola akses: basis data yang disetel untuk pembacaan volume tinggi berperilaku sangat berbeda saat menerima penulisan kecil terus-menerus. Desain harus sesuai dengan cara data sebenarnya digunakan.
• Kedaulatan data: sentralisasi data menyederhanakan analitik tetapi dapat bertentangan dengan persyaratan regulasi; arsitektur terdistribusi mempertahankan kendali atas lokasi data tetapi mempersulit kueri dan tata kelola.
• Kompleksitas: pipeline yang lebih canggih menangani kasus tepi dan kegagalan dengan lebih baik tetapi membutuhkan engineer yang lebih terampil dan pemantauan yang lebih mendalam.

Hal yang perlu dipertimbangkan organisasi

• Pemulihan: pencadangan yang belum diuji adalah celah, bukan kontrol. Pertanyaan sebenarnya adalah berapa lama pemulihan benar-benar berlangsung.
• Lock-in dan biaya keluar: beberapa fitur basis data dan platform membuat data sulit diekspor dengan bersih di kemudian hari. Biaya keluar adalah bagian dari harga.
• Biaya pada skala besar: harga yang terlihat wajar pada 1 GB dapat berperilaku sangat berbeda pada data 100 kali lipat.
• Migrasi: mengganti mesin basis data, platform, atau lokasi adalah proyek nyata dengan risiko, bukan sekadar perubahan konfigurasi.

Rekayasa Data dalam Konteks

• Machine Learning: Data engineer menyiapkan, membersihkan, dan mengirimkan dataset yang diandalkan tim ML untuk pelatihan dan inferensi.
• Business Intelligence: Data engineer membangun fondasi yang memungkinkan tim analitik membuat dasbor dan laporan.
• Industri teregulasi: Organisasi di bidang keuangan, kesehatan, dan pemerintahan membutuhkan sistem data yang mempertahankan jejak audit lengkap dan kepatuhan terhadap persyaratan kedaulatan data.

Cara NobleConsul membantu

NobleConsul dapat menilai infrastruktur data Anda, membantu memilih model basis data yang tepat untuk setiap sistem, meninjau praktik pencadangan dan pemulihan, merencanakan migrasi, serta merancang dan mengimplementasikan arsitektur yang menjaga kontrol data dan memenuhi kebutuhan independensi serta regulasi Anda.