Tanggal artikel: 8 Desember 2025
📝 Deskripsi Ringkas
Artikel ini (Bagian 1 dari seri) menyoroti ketertinggalan pengujian data (data testing) dibandingkan pengujian perangkat lunak, dengan hanya 3% perusahaan yang memenuhi standar kualitas data dasar. Penulis menawarkan panduan strategis untuk menerapkan praktik software engineering modern (seperti DevOps dan automated testing) ke dalam data engineering guna meningkatkan kualitas data secara fundamental.
⚠️ Problem Statement
Kualitas Data Rendah: Mayoritas perusahaan (97%) gagal memenuhi standar kualitas data dasar, berdampak negatif yang sering diremehkan.
Kurangnya Pengujian Sistematis: Tim data sering kali tidak melakukan pengujian sama sekali atau mengandalkan metode usang (gaya 1997), berbeda jauh dengan kemajuan di dunia software engineering.
Persepsi Salah tentang "Engineer": Banyak praktisi data (dulunya "ETL developers") terbiasa dengan alat low-code/click-ops dan belum mengadopsi disiplin engineering sejati seperti penulisan tes, kontrol versi, dan modularitas.
Tantangan Organisasional: Inersia budaya, kebijakan data kuno, dan silo antar tim menghambat adopsi praktik modern seperti CI/CD dalam data.
🛠️ Solusi / Approach
Penulis mengusulkan pendekatan terstruktur yang diadaptasi dari software testing:
Quality Strategy (QS): Dokumen kerangka kerja tingkat tinggi yang mendefinisikan apa kualitas itu, mengapa penting, bagaimana, kapan, dan siapa yang memverifikasinya.
Test Strategy (TS) & Test Pyramid:
Menerapkan Test Pyramid pada data: Unit tests (cepat, banyak), Integration tests, dan End-to-End tests.
Memisahkan pengujian berdasarkan kecepatan dan dampak: tes cepat untuk developer feedback loop, tes lambat/mahal untuk tahap akhir atau observability produksi.
Automated Testing & CI/CD: Mengadopsi prinsip DevOps dengan cakupan tes otomatis yang dikelola secara aktif untuk menciptakan feedback loop yang cepat.
Domain Driven Design: Menyembunyikan kompleksitas pengujian tingkat rendah dari konsumen akhir, hanya mengekspos metrik kualitas tingkat tinggi yang relevan.
📊 Findings / Results / Impact
Efisiensi Tim: Tim yang menerapkan pengujian otomatis yang disiplin dapat mengurangi waktu bug fixing dari 80% kapasitas menjadi di bawah 5%.
Peningkatan Kecepatan & Kualitas: Rasio pekerjaan baru vs perbaikan bug meningkat drastis, menciptakan tim yang lebih bahagia dan produk data yang lebih andal.
Biaya Jangka Panjang: Meskipun ada kurva pembelajaran di awal, biaya memperbaiki data di hilir (downstream) jauh lebih mahal daripada investasi awal dalam pengujian otomatis.
⚙️ How to Implement (General Pattern)
Mulai dengan Definisi: Buat Quality Strategy (QS) ringan sebagai kerangka kerja sebelum masuk ke detail teknis.
Adopsi Pola Pikir Software Engineer: Gunakan source control, tulis kode tes (Python/SQL), dan bangun pipeline CI/CD.
Bedakan Konteks Data vs Software:
Validasi input seringkali tidak mungkin (kejutan terjadi saat runtime produksi).
Metadata sangat kritikal untuk kontrol akses dan konteks.
Pertimbangkan volume data: jangan jalankan tes berat/lambat di setiap langkah kecil.
Libatkan "The Business": Pastikan definisi kualitas data (semantik) dipahami dan disepakati oleh pengguna bisnis, bukan hanya orang teknis.
💡 Key Takeaways
Quality ≠ Testing: Kualitas adalah properti yang diinginkan; pengujian adalah cara memverifikasi keberadaannya.
Manusia adalah Tantangan Terbesar: Mengubah alat (technology) itu mudah; mengubah budaya, proses, dan pola pikir organisasi (people) adalah bagian tersulit namun paling krusial.
Jangan Cari "Silver Bullet": Hindari alat komersial mahal yang menjanjikan solusi "all-in-one". Pendekatan engineering yang modular dan terfokus pada masalah spesifik jauh lebih efektif.
🗣️ Apakah tim data Anda sudah menerapkan "Test Pyramid" (banyak unit test cepat, sedikit end-to-end test lambat)? Atau apakah Anda masih terjebak dalam siklus "fix-it-later" di mana data diperbaiki hanya setelah ada komplain dari pengguna?
Sumber:
https://medium.com/@richardglew/data-testing-like-its-not-1997-part-1-7d9e48730999
🏷️ #DataQuality #DataEngineering #SoftwareTesting #DevOps #DataOps #TestStrategy #QualityAssurance #ETL
