📌 Problem Statement
1. Data engineering sering dihadapkan pada pertanyaan: apakah pipeline harus batch atau real-time? — meskipun kenyataannya banyak use-case yang bisa menggunakan salah satu.
2. Real-time terdengar “lebih bagus”, tetapi seringkali biayanya jauh lebih tinggi, kompleksitas operasional naik, dan nilai bisnis yang didapat tidak selalu sebanding.
3. Banyak tim memilih real-time tanpa mempertimbangkan seberapa sering data benar-benar digunakan secara instan oleh bisnis — yang menyebabkan over-engineering dan biaya yang tidak perlu.
🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis
1. Artikel menjelaskan pengambilan keputusan berdasarkan kebutuhan bisnis dan teknis — bukan sekadar tren.
2. Pendekatan yang direkomendasikan:
a. Tanyakan: Seberapa cepat data harus tersedia agar memengaruhi keputusan?
b. Identifikasi SLA data: apakah butuh detik, menit, jam, atau hari?
c. Pilih meetup: batch (minimal frekuensi), micro-batch, atau streaming penuh.
3. Hipotesis: Tidak semua use-case memerlukan real-time; memilih model yang sesuai kebutuhan akan menghemat biaya, menyederhanakan arsitektur, dan meningkatkan reliability.
📊 Findings / Results / Impact
1. Komentar komunitas menunjukkan bahwa untuk 99 % use-case, pipeline batch atau micro-batch sudah cukup — implementasi streaming penuh sering over-kill.
2. Real-time atau event-driven meningkatkan beban operasional, monitoring, dan biaya infrastruktur — maka harus benar-benar ada alasan bisnis kuat.
3. Pipeline batch lebih mudah di-recover (rerun, rollback), dibandingkan streaming yang bisa sulit di-debug dan memerlukan on-call serta arsitektur lebih kompleks.
✅ Key Takeaways
1. Jangan memilih real-time hanya karena “kelihatannya bagus”; fokus pada apa yang dibutuhkan bisnis.
2. Tanyakan: “Apakah perubahan data tiap detik benar‐benar memengaruhi keputusan?” Jika tidak → batch atau micro-batch mungkin cukup.
3. Pilihan yang tepat hari ini akan menghemat biaya, meningkatkan stabilitas, dan meminimalkan kompleksitas.
4. Real-time masih penting untuk use-case seperti deteksi fraud, kontrol produksi, atau layanan pengguna yang sangat interaktif — tetapi bukan default untuk semua.
5. Arsitektur data yang baik adalah yang sesuai kebutuhan dan bukan yang paling “canggih” menurut tren.
Sumber:
https://www.theseattledataguy.com/batch-vs-real-time-data-pipelines-do-we-still-need-to-pick/
🔥 #DataEngineering #DataPipelines #BatchProcessing #RealTimeData #StreamingData #MicroBatch #DataArchitecture