Data Engineer itu ibarat arsitek kota. Kalau salah desain jalur air (data), satu kota bisa kebanjiran atau kekeringan. Ternyata, membangun pipeline itu ada seninya, bukan sekadar coding SQL.
Berdasarkan panduan dari Pipeline 2 Insights, berikut adalah 10 pola desain (Design Patterns) standar industri yang membedakan engineer pemula dan senior.
Ini bedahannya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
🍝 Spaghetti Architecture: Tanpa pola yang baku, pipeline sering berakhir jadi benang kusut. Susah di-monitor, mahal biaya cloud-nya, dan kalau error susah dilacak sumbernya.
🧩 Complexity vs Need: Seringkali engineer membangun sistem streaming yang rumit padahal user cuma butuh laporan harian. Atau sebaliknya, memaksakan batch padahal butuh data real-time. Salah pilih pola = bencana.
2. 🛠️ 10 Pola Desain Pipeline (The Blueprint)
Berikut adalah klasifikasi lengkap dari yang paling dasar hingga arsitektur modern:
📦 1. Raw Data Load: Pola paling sederhana. “Sedot” data mentah apa adanya dari sumber ke Data Lake tanpa diubah sedikitpun. Penting untuk audit trail dan cadangan jika butuh pemrosesan ulang di masa depan.
🧹 2. ETL (Extract, Transform, Load): Mazhab klasik. Data dibersihkan dan diubah dulu di server khusus sebelum masuk ke Warehouse. Cocok untuk data sensitif yang butuh keamanan ketat sebelum disimpan.
🏗️ 3. ELT (Extract, Load, Transform): Mazhab modern era Cloud. Masukkan data secepatnya ke Warehouse (seperti BigQuery/Snowflake), baru diolah di sana memanfaatkan power komputasi cloud yang tak terbatas.
🔄 4. EtLT (Extract, transform, Load, Transform): Si Hibrida cerdas. Lakukan transformasi ringan di awal (misal: sensor data pribadi/PII) sebelum Load, lalu lakukan transformasi berat analitik setelah data masuk. Keamanan terjaga, performa tetap ngebut.
👻 5. Data Virtualisation: Tanpa pindah data. Pola ini membiarkan data tetap di tempat asalnya, tapi membuat lapisan “virtual” agar bisa di-query seolah-olah data itu sudah terkumpul. Hemat storage dan cepat untuk eksplorasi.
⚡ 6. Streaming Pipelines: Jalur cepat. Memproses data satu per satu secara real-time saat kejadian berlangsung (misal: deteksi fraud kartu kredit). Menggunakan tool seperti Kafka atau Flink.
🐑 7. Lambda Architecture: Si Dua Jalur. Memiliki jalur cepat (Speed Layer) untuk data terkini, dan jalur lambat (Batch Layer) untuk data historis yang akurat. Sangat tangguh tapi rumit karena butuh merawat dua sistem kode.
🌊 8. Kappa Architecture: Penyederhanaan Lambda. Menganggap semua data (baik sejarah maupun baru) sebagai “aliran” (stream). Lebih simpel karena hanya butuh satu basis kode untuk real-time dan batch.
🌐 9. Data Mesh (Decoupled Architecture): Desentralisasi. Alih-alih satu tim pusat mengurus semua pipa, setiap departemen (Sales, HR, Marketing) mengurus produk datanya sendiri-sendiri sebagai domain owner. Cocok untuk perusahaan raksasa.
🏠 10. Data Lakehouse Pattern: Penyatuan dua dunia. Menggabungkan fleksibilitas penyimpanan murah ala Data Lake dengan fitur manajemen canggih (ACID transaction) ala Data Warehouse. Pola paling populer saat ini.
3. 💡 Key Takeaways
Data Engineering bukan tentang “mana yang paling canggih”, tapi “mana yang paling cocok”. Jangan gunakan nuklir (Streaming/Lambda) kalau cuma mau membunuh nyamuk (Laporan Harian).
Pahami ke-10 pola ini agar kamu bisa merancang arsitektur yang scalable, hemat biaya, dan tidak bikin pusing tim yang merawatnya nanti.
🔗 Baca Artikel Lengkapnya:
https://pipeline2insights.substack.com/p/10-pipeline-design-patterns-for-data
#DataEngineering #ETL #ELT #DataLakehouse #DataMesh #Streaming #LambdaArchitecture #BigData #TechTips #SoftwareArchitecture
