Beberapa tantangan yang sering muncul termasuk perbedaan versi software, di mana fitur yang dibutuhkan mungkin hanya tersedia di versi yang lebih baru, atau cara kerja yang berbeda dari versi sebelumnya. Oleh karena itu, bekerja dengan berbagai sumber data membutuhkan fleksibilitas dan kemampuan untuk menemukan solusi yang sesuai dengan kebutuhan performa.
Memindahkan data sekali mungkin tidak terlalu sulit, terutama jika volumenya di bawah terabyte. Namun, memindahkan data secara konsisten, terus-menerus, dan dengan performa yang baik, memerlukan evaluasi terhadap berbagai solusi yang ada. Ini menuntut kita untuk selalu terbuka terhadap ide-ide baru dan solusi-solusi inovatif.
Meskipun database relasional sangat fleksibel dan telah teruji oleh waktu, munculnya data tidak terstruktur seperti log, dokumen, XML, dan JSON, membuat reputasi database relasional sebagai solusi universal untuk masalah data mulai dipertanyakan. Aplikasi-aplikasi yang membutuhkan intensitas data tinggi, seperti IoT dan media sosial, mulai beralih ke solusi lain. Misalnya, Google BigTable, yang diperkenalkan pada tahun 2006, menjadi dasar bagi database seperti Cassandra dan HBase, yang lebih cocok untuk menangani aplikasi dengan intensitas penulisan data yang tinggi.
Sebagai seorang data engineer, bekerja dengan berbagai jenis data adalah hal yang tak terhindarkan. Mulai dari format standar seperti CSV, JSON, XML, hingga format proprietary, kita harus siap menghadapinya. Selain itu, data bisa berasal dari berbagai sumber, seperti database relasional, NoSQL, atau repositori big data. Kita juga harus bisa bekerja dengan data yang diam (data at rest), data streaming, atau data yang sedang bergerak (data in motion).
Tantangan dalam format data juga beragam. Misalnya, log data yang tidak terstruktur mungkin memerlukan alat khusus untuk memprosesnya. XML, yang populer di masa lalu, dianggap terlalu membebani sumber daya karena struktur tag-nya yang kompleks. JSON kemudian muncul sebagai alternatif yang lebih ringan, dan sekarang format seperti Apache Avro semakin populer karena efisiensinya dalam menyimpan data.
Salah satu contoh tantangan yang dihadapi adalah saat mengonversi data dari database Db2 ke SQL Server. Perbedaan dalam cara impor dan ekspor data antara kedua sistem ini menimbulkan kesulitan, terutama karena data tersebut mengandung banyak karakter khusus. Biasanya, kita menggunakan koma sebagai delimiter, tetapi jika data itu sendiri mengandung koma, kita harus mencari cara lain untuk memisahkan field-nya. Dalam kasus ini, kami harus menggunakan delimiter yang berbeda untuk tabel yang berbeda, karena hampir semua karakter khusus yang bisa dibayangkan ada dalam data tersebut.
Kesimpulan:
Bekerja dengan berbagai sumber dan jenis data membutuhkan fleksibilitas, kemampuan belajar yang cepat, dan kesiapan untuk menghadapi tantangan yang beragam. Sebagai data engineer, kita harus selalu siap untuk mempelajari alat dan teknik baru, serta mencari solusi yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek yang sedang dikerjakan.
Leave a Reply