Pernah enggak sih eksekutif datang membawa laporan Gartner terus nanya: "Kenapa kita belum punya Data Mesh?" atau minta "Dashboard 3D Real-time" kayak yang mereka lihat di konferensi?
Seattle Data Guy (Ben Rogojan) menyebut ini sebagai masalah komunikasi fundamental: kosakata data sudah "bocor" ke orang bisnis tanpa makna aslinya, menciptakan ekspektasi yang tidak nyambung.
Ini terjemahan "Bahasa Bisnis" ke "Realita Data" berdasarkan artikel terbarunya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
Mismatched Expectations adalah musuh utama. Orang bisnis sering menggunakan istilah teknis seperti "Real-time", "Semantic Layer", atau "Data Quality" tanpa definisi yang jelas. Akibatnya, tim data sering mengerjakan proyek yang terdengar keren tapi tidak menyelesaikan masalah nyata, atau terjebak dalam "pemadam kebakaran" yang tidak perlu.
2. 🛠️ Kamus Terjemahan: Apa yang Mereka Minta vs Butuhkan
Ben membedah tiga istilah yang paling sering salah kaprah:
⏱️ "Kami Butuh Data Real-Time" Apa yang Data Engineer dengar: Streaming architecture, Kafka, Flink, latensi sub-detik. Realita Bisnis: Seringkali definisi "Real-time" bagi eksekutif hanyalah: "Datanya sudah siap saat saya buka dashboard untuk rapat mingguan.". Solusi: Jangan langsung bangun streaming. Tanya dulu: "Keputusan apa yang akan berubah jika data ini muncul dalam 5 detik vs 5 menit?" Seringkali update harian (daily batch) sudah cukup.
Akurasi "Masalah Data Quality" Apa yang Bisnis pikirkan: Datanya salah angka (akurasi). Realita Data: Masalah kualitas itu luas, bisa jadi soal freshness (data tidak sinkron karena ditarik di jam berbeda). Tim data sering memperparah keadaan dengan cuma bilang "GIGO" (Garbage In Garbage Out) tanpa menjelaskan rencana perbaikannya.
🏗️ "Medallion Architecture" vs "Data Modeling" Kesalahpahaman: Bisnis (dan junior engineer) sering mengira kalau sudah pakai dbt dan membagi layer jadi Bronze/Silver/Gold (Medallion), berarti mereka sudah melakukan Data Modeling. Realita: Medallion itu cuma proses/pola aliran data. Sekadar memindahkan data mentah ke layer Silver dan memberinya nama dim_customers bukan berarti kamu sudah mendesain model data yang benar. Data modeling adalah proses menyusun struktur untuk memandu pengambilan keputusan, bukan sekadar bikin pipeline.
3. 💡 Key Takeaways
Tugas Data Lead bukan cuma coding, tapi jadi penerjemah. Semakin kamu paham apa yang sebenarnya diminta bisnis (bukan istilah keren yang mereka pakai), semakin tepat solusi yang kamu bangun.
Jangan terjebak membangun pipeline tanpa pernah memikirkan data model-nya. Menggunakan istilah Fact dan Dim di dbt tidak otomatis membuat arsitekturmu rapi kalau logikanya tidak didesain sejak awal.
💬 Pernah ngalamin miskomunikasi kayak gini? Bos minta "Real-time", ternyata cuma butuh PDF tiap Senin pagi? Ceritain di kolom komentar ya! 👇
Sumber:
https://seattledataguy.substack.com/p/translating-data-buzzwords-into-real
#DataEngineering #DataModeling #RealTimeData #DataQuality #BusinessIntelligence #CommunicationSkills #SeattleDataGuy #MedallionArchitecture
