Metrik & Indikator Keberhasilan Roadmap Data Engineer

Di era digital ini, tak bisa dipungkiri lagi bahwa peran Data Engineer menjadi semakin penting. Mulai dari perusahaan rintisan (startup) hingga korporasi raksasa, kebutuhan akan seseorang yang mampu mengelola data seperti Data Engineer terus meningkat. Tetapi, apa sebenarnya yang menentukan kesuksesan seorang Data Engineer? Bagaimana cara mereka tahu kalau sedang berada di jalur yang benar? Jawabannya ada pada metrik dan indikator keberhasilan.

Bayangkan kamu sedang melakukan perjalanan ke tempat baru. Tanpa adanya peta, perjalanan tersebut mungkin bisa jadi berantakan. Hal yang sama berlaku dalam karier Data Engineer. Roadmap adalah peta yang memandu perjalanan, sedangkan metrik adalah tanda jalan yang menunjukkan kamu menuju tujuan. Mari kita bahas lebih dalam tentang bagaimana metrik ini dapat membantu kamu untuk menavigasi karier dengan sukses.

1. Mengapa Metrik Penting dalam Roadmap Data Engineer?

Sebagai Data Engineer, tugas kamu pastinya tidak hanya soal "memindahkan data dari titik A ke titik B." Kamu juga bertanggung jawab untuk memastikan data itu sampai dengan aman, cepat, dan dalam kondisi terbaik. Tapi, bagaimana cara memastikan bahwa semua ini berjalan sesuai rencana? Di sinilah metrik berperan.

• Kompas Karier
  Metrik membantu untuk mengukur kemajuan dengan objektif. Misalnya, alih-alih hanya mengatakan "pipeline ini selesai," Kamu bisa bertanya: "Apakah pipeline ini efisien dan hemat sumber daya?" Metrik memberikan data untuk menjawabnya.

• Meningkatkan Daya Saing
  Dalam pasar kerja yang kompetitif, mengetahui di mana kamu unggul dan di mana kamu perlu berkembang adalah kunci. Jika kamu tidak tahu apa yang harus ditingkatkan, bagaimana kamu bisa melangkah maju?

• Menunjukkan Keberhasilan Secara Nyata
  Dengan metrik, keberhasilan kamu lebih dari sekadar klaim. Misalnya, "Pipeline saya memproses 1 juta data per hari dengan error rate di bawah 0,01%." Bukankah itu lebih meyakinkan daripada sekadar berkata, "Saya bagus dalam pipeline"?

  
  

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

2. Jenis-Jenis Metrik Keberhasilan Data Engineer

Ada berbagai metrik yang bisa kamu gunakan untuk mengukur keberhasilan. Secara umum, kita bisa membaginya menjadi tiga kategori besar: metrik teknis, metrik non-teknis, dan indikator karier.

a. Metrik Teknis

• Kualitas Data
  Data yang bagus adalah fondasi dari segala analisis. Metrik yang relevan meliputi tingkat konsistensi, validitas, dan error rate. Sebagai contoh, pipeline kamu menghasilkan data dengan tingkat kesalahan di bawah 0,1%. Ini menunjukkan efisiensi tinggi.

• Efisiensi Pipeline
  Metrik ini mengukur seberapa cepat data diproses tanpa membebani server. Misalnya, pipeline kamu dapat memproses data dalam waktu kurang dari 30 detik, dengan penggunaan CPU di bawah 70%.

• Keamanan Data
  Data Engineer juga bertanggung jawab terhadap keamanan. Seberapa baik kamu melindungi data sensitif? Apakah enkripsi sudah diterapkan dengan benar? Indikator seperti compliance terhadap regulasi GDPR bisa jadi ukuran.

b. Metrik Non-Teknis

• Kolaborasi Tim
  Data Engineer tidak bekerja sendiri. Metrik seperti feedback dari tim atau efisiensi kerja lintas divisi (dengan Data Scientist, Developer, hingga Business Analyst) menunjukkan kemampuan kamu dalam bekerja sama.

• Penguasaan Teknologi
  Dunia teknologi terus berkembang, dan Data Engineer harus selalu up-to-date. Berapa banyak tools baru yang sudah kamu pelajari dalam setahun terakhir? Contoh alat yang wajib dikuasai: Apache Spark, Apache Airflow, dan Snowflake.

• Kecepatan Adaptasi
  Industri data berubah cepat. Jika kamu mampu mengintegrasikan teknologi baru seperti platform cloud (AWS, GCP) atau machine learning pipeline, ini jadi bukti adaptasi kamu yang luar biasa.

c. Indikator Karier

• Proyek Sukses
  Mengukur proyek yang berhasil diterapkan tanpa gangguan besar. Contohnya ketika kamu berhasil mengimplementasikan pipeline ETL (Extract, Transform, Load) untuk aplikasi e-commerce besar, dengan downtime di bawah 1%.

• Penghargaan dan Apresiasi
  Feedback positif dari atasan, rekan kerja, atau klien merupakan metrik non-formal yang tak kalah penting. Ini menunjukkan value kamu di mata orang lain.

• Peningkatan Gaji atau Promosi
  Salah satu tanda keberhasilan adalah pengakuan dari perusahaan, baik dalam bentuk kenaikan gaji, jabatan, atau tanggung jawab lebih besar.

3. Cara Membangun Roadmap yang Berorientasi pada Metrik

Membangun roadmap yang efektif tidak hanya soal menyusun daftar tugas. kamu perlu menentukan metrik yang akan mengukur kemajuan kamu. Berikut adalah beberapa langkah yang bisa diambil:

1. Tetapkan Tujuan yang Spesifik
   Hindari tujuan yang terlalu umum, seperti "ingin mahir di bidang data." Sebaliknya, gunakan tujuan spesifik seperti "menguasai Apache Airflow untuk mengelola pipeline dalam waktu 6 bulan."

2. Gunakan SMART Goals
   Setiap tujuan harus Spesifik, Measurable (terukur), Achievable (dapat dicapai), Relevant (relevan), dan Time-bound (berbatas waktu).

3. Manfaatkan Tools Pendukung
   Alat seperti JIRA atau Asana membantu kamu memantau progres kerja, sedangkan tools seperti Grafana atau Kibana mempermudah monitoring metrik teknis.

4. Evaluasi Secara Berkala
   Jangan hanya menetapkan roadmap tanpa evaluasi. Sisihkan waktu setiap bulan untuk menilai kemajuan kamu berdasarkan metrik yang telah ditentukan.

   
   

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

4. Kesalahan Umum dalam Menilai Keberhasilan yang Harus Dihindari

Tidak semua metrik diciptakan sama. Berikut beberapa kesalahan umum yang sering dilakukan:

• Fokus terlalu berat pada aspek teknis, karena keberhasilan Data Engineer tidak hanya soal teknis. Aspek seperti komunikasi dan kolaborasi sama pentingnya.

• Mengabaikan evaluasi rutin, karena roadmap tanpa evaluasi adalah seperti peta tanpa arah. Jika kamu tidak mengevaluasi, maka kamu juga tidak akan tahu apa yang perlu diperbaiki.

• Hindari m embuat metrik yang tidak terukur seperti "ingin jadi lebih baik." Gunakan metrik spesifik, seperti "membangun pipeline dengan SLA 99,9% uptime."

  
  

Metrik dan indikator keberhasilan adalah elemen penting dalam roadmap seorang Data Engineer. Dengan menggunakan metrik yang tepat, kamu bisa memastikan setiap langkah dalam perjalanan karier kamu berada di jalur yang benar.

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal di era ML dan AI ini dengan roadmap yang tepat? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari