Data Engineer sering panik kalau dashboard CEO tiba-tiba kosong atau angkanya ngaco. Masalahnya klasik: kita sering membiarkan data kotor mengalir sampai ke ujung, baru diperbaiki saat ada yang komplain.
Erfan Hesami di Pipeline 2 Insights membedah 4 pola arsitektur utama untuk mencegah hal ini terjadi.
Ini bedahan lengkapnya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
📉 Reactive Firefighting: Kebanyakan pipeline bersifat “innocent until proven guilty”. Data dimuat dulu ke production, baru dicek belakangan. Akibatnya? Data Downtime. User kehilangan kepercayaan pada laporan.
💸 Wasted Compute: Seringkali kita memproses data berjam-jam, hanya untuk menyadari di akhir kalau sumber datanya ternyata kosong atau skemanya berubah. Buang-buang biaya cloud.
2. 🛠️ Solusi: 4 Pola Desain Kualitas (The Big Four)
Artikel ini merinci empat strategi defensif yang bisa dipilih sesuai kebutuhan:
🏗️ 1. WAP (Write-Audit-Publish): Pola standar emas. Data tidak langsung ditulis ke tabel utama. Pertama, tulis data ke lokasi sementara (staging). Kedua, jalankan tes kualitas (Audit). Ketiga, jika lulus, pindahkan ke tabel production (Publish). Jika gagal, buang dan alert engineer. User aman dari data setengah matang.
🕵️ 2. AWAP (Audit-Write-Audit-Publish): Pola untuk yang paranoid. Tambahkan satu langkah Audit di awal sebelum Write. Cek dulu sumber datanya (misal: “Apakah file source ada isinya?”). Jika sumbernya sudah salah, jangan buang resource untuk memproses (Write) sama sekali. Hemat biaya komputasi drastis.
⚡ 3. TAP (Transform-Audit-Publish): Versi hemat biaya. Validasi dilakukan di memori (in-memory) saat transformasi berlangsung, tanpa menulis ke staging storage dulu. Lebih cepat dan murah I/O-nya karena memotong satu langkah penulisan fisik, cocok untuk pipeline streaming atau yang butuh low latency.
🚦 4. Signal Table Pattern: Si Lampu Lalu Lintas. Alih-alih menahan data, pola ini menggunakan tabel terpisah (Signal Table) yang berisi status kualitas data (“Merah/Hijau”). Pipeline hilir (downstream) harus mengecek tabel sinyal ini dulu sebelum membaca data utama. Prioritasnya adalah kecepatan akses, meski sedikit lebih longgar dari WAP.
3. 📈 Findings & Impact
🛡️ Production Safety: Dengan pola-pola ini, tabel production selalu dalam kondisi “siap saji”. Bad data tertahan di gerbang Audit dan tidak pernah mencemari dashboard hilir.
⚖️ Cost vs Trust: AWAP memang menambah durasi pipeline, tapi mencegah pemborosan resource memproses data sampah. TAP menghemat storage tapi butuh memori besar. Pilih sesuai anggaran dan urgensi.
4. 💡 Key Takeaways
Kualitas data bukan “tugas tambahan”, tapi Design Pattern. Jangan cuma fokus bikin pipa yang mengalir lancar, tapi pastikan ada “filter air” (Audit) yang otomatis membuang racun sebelum diminum user.
Gunakan AWAP untuk data eksternal yang tidak terpercaya, WAP untuk standar warehouse, dan Signal Table untuk kebutuhan kecepatan tinggi.
💬 Kalian sendiri tim yang mana nih? Tim “Paranoid” (AWAP) atau Tim “Sat-Set” (TAP)? Share pengalaman kalian menjaga kualitas data di kolom komentar ya! 👇
🔗 Baca Panduan Lengkapnya:
https://pipeline2insights.substack.com/p/data-quality-design-patterns-wap-awap
#DataEngineering #DataQuality #WAP #AWAP #BigData #DataOps #SoftwareArchitecture #TechTips #PipelineDesign
