5 Kunci Data Engineer Atasi Burnout, Siap Hadapi Segala Situasi

Dalam data science, ada 10V yang menjadi pilar bagi seluruh insan yang berkecimpung di dunia data. Namun, dari 10V, data engineer hanya memerlukan 3V saja, yaitu volume, variety, dan velocity. Volume, variety, dan velocity adalah tiga elemen kunci yang menjadi fokus utama data engineer dalam merancang dan mengelola infrastruktur data.

• Volume: Mengacu pada jumlah data yang sangat besar yang harus dikelola. Data engineer perlu memastikan bahwa sistem penyimpanan dan pengolahan data mampu menangani volume data yang terus meningkat jumlahnya dari hari ke hari, baik melalui skala vertikal maupun horizontal.
• Variety: Menunjukkan beragam jenis data yang harus diolah, mulai dari data terstruktur hingga data tidak terstruktur seperti teks, gambar, dan video. Data engineer bertanggung jawab untuk memastikan bahwa sistem dapat menangani berbagai format data ini dengan efektif.
• Velocity: Menggambarkan kecepatan aliran data, terutama dalam konteks data real-time. Data engineer harus memastikan bahwa infrastruktur data dapat mendukung pemrosesan data secara cepat dan efisien sehingga informasi yang dihasilkan relevan dan dapat digunakan segera.

Fokus pada 3V ini memungkinkan data engineer untuk membangun dan memelihara platform data yang andal, skalabel, dan mampu memenuhi kebutuhan bisnis dalam mengelola data yang kompleks dan beragam. Agar menunjang kinerjanya, data engineer juga bisa mengombinasikan berbagai tools, seperti Apache Flink, Apache Kafka, dan lain-lain.  

Dalam dunia data engineering, prinsip kerja cerdas agaknya sangat sesuai untuk diterapkan. Hal ini berkenaan dengan efisiensi waktu yang mana data engineer bisa langsung fokus pada pekerjaan yang sifatnya teknis tanpa terjebak dalam rutinitas yang sifatnya monoton dan repetitif. Dengan mengotomatisasi tugas-tugas berulang dan memanfaatkan alat serta teknologi yang tepat, data engineer dapat lebih banyak mengalokasikan energi dan waktu untuk merancang solusi inovatif, menyelesaikan masalah kompleks, serta meningkatkan kinerja dan skalabilitas platform data yang mereka kelola.

Pendekatan kerja cerdas ini tidak hanya meningkatkan produktivitas, tetapi juga membantu mencegah burnout yang sering timbul akibat beban kerja yang berat dan kurangnya perhatian terhadap aspek-aspek penting dan detail pekerjaan. Selain itu, adopsi konsep CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) dapat mengotomatisasi proses pengembangan, pengujian, dan deployment. Dengan CI/CD, data engineer dapat melakukan integrasi kode secara berkelanjutan untuk memastikan setiap pembaruan atau penambahan fitur diuji dan diterapkan dengan cepat dan konsisten. Hal ini tidak hanya membantu dalam mendeteksi dan memperbaiki kesalahan lebih awal tetapi juga mengurangi risiko konflik kode dan mempercepat peluncuran fitur baru dalam suatu sistem. CI/CD juga memungkinkan tim data untuk mengurangi tugas yang dikerjakan secara manual untuk meminimalisir human error serta meningkatkan efisiensi dan produktivitas secara keseluruhan.

Penggunaan Infrastructure as Code (IaC) merupakan langkah antisipatif dalam mengurangi risiko burnout bagi data engineer. Penggunaan Infrastructure as Code (IaC) memungkinkan data engineer untuk mendefinisikan infrastruktur data melalui kode deklaratif yang mempermudah pengelolaan dan otomatisasi infrastruktur. Dengan menggunakan IaC, tugas-tugas berulang dan kompleks dapat diotomatisasi untuk mengurangi kebutuhan intervensi manual dan mempercepat proses implementasi serta perubahan. Hal ini tidak hanya meningkatkan konsistensi dan ketepatan konfigurasi, tetapi juga mengurangi beban kerja yang dapat menyebabkan stres. Dengan pendekatan ini, data engineer dapat fokus pada tugas-tugas strategis dan inovatif sambil memastikan infrastruktur tetap andal dan mudah diadaptasi sesuai kebutuhan bisnis yang berkembang.

Kualitas data mencerminkan seberapa baik sistem data yang telah dirancang oleh data engineer dalam menyajikan informasi yang akurat, konsisten, dan dapat dipercaya. Data berkualitas tinggi tidak hanya berpengaruh pada pengambilan keputusan bisnis yang tepat dan strategis, tetapi juga memastikan bahwa proses analitik dan pemodelan data sehingga memberikan wawasan yang relevan dan berguna bagi tim manajerial dalam pengambilan keputusan. Untuk menjaga kepercayaan pengguna terhadap ekosistem data, selalu terapkan validasi data, monitoring yang berkelanjutan, dan penanganan kesalahan yang efektif. Pembuatan katalog data juga sangat penting agar data dapat dengan mudah ditemukan dan dikelola melalui deskripsi, tag, dan kategori yang sesuai. Dengan menjaga kualitas data, data engineer dapat meminimalisir risiko yang bisa saja terjadi di masa depan dan memastikan bahwa data yang digunakan benar-benar andal dan siap untuk dianalisis.

Ingat, data engineer tidak bekerja sendiri. Mereka juga bekerja as a team yang disebut team data. Prinsip resiliensi agaknya penting dan harus menjadi inti (core) dalam membangun sistem pipeline data. Selain itu, adakan rotasi rutin di mana satu anggota tim fokus sepenuhnya pada monitoring dan pemecahan masalah sehingga sisanya dapat bekerja tanpa gangguan. Lalu, pengelolaan manajemen stres maupun self healing sangatlah penting untuk menjaga keseimbangan mental dan fisik. Pengelolaan stres dapat dilakukan melalui berbagai teknik, seperti meditasi, olahraga, atau bahkan sekadar mengambil istirahat sejenak untuk melepaskan diri dari hiruk-pikuk pekerjaan. 

Satu hal yang bisa sama-sama dipelajari adalah setiap pekerjaan yang ditekuni tentu perlu dinikmati setiap prosesnya. Bukan hanya sekadar mengurangi beban kerja, tetapi juga mengembangkan keterampilan dan menemukan kepuasan dalam pencapaian. Menikmati setiap proses pekerjaan akan membantu mengurangi rasa jenuh dan tekanan yang mungkin muncul. Dengan menghargai setiap langkah kecil dalam membangun dan memelihara sistem data, data engineer dapat menemukan kebahagiaan dan kepuasan dalam pekerjaannya. Penting juga untuk selalu mengingat bahwa tantangan yang dihadapi adalah kesempatan untuk belajar dan berkembang. Dengan pendekatan ini, seorang data engineer tidak hanya akan lebih produktif, tetapi juga akan mampu menjaga semangat dan antusiasme dalam jangka panjang dalam meniti karier yang gemilang di masa depan.