Masih terang di ingatan mengenai pembobolan data pengguna dan mitra driver platform penyedia transportasi asal San Fransisco tahun 2017 silam. Sebanyak 57 juta data telah diretas dan sekitar 4,1 juta data pengemudi bocor ke publik.

Kasus ini dimulai dari program bug bounty, yaitu perusahaan tersebut menyewa hacker untuk bisa masuk ke dalam sistem dan mendapat bayaran ketika menemukan kerentanan keamanan perusahaan dengan perjanjian tidak mengungkapnya ke pihak lain. Perusahaan pun berusaha menutup kasus peretasan ini dengan membayar hacker tersebut. Namun, data tersebut kadung tersebar dan menimbulkan kehebohan di dunia.

Mengingat hal ini, tentulah kita akan tahu betapa tidak mudah pekerjaan seorang Data Engineer dalam suatu perusahaan. Ibarat seorang dokter yang disumpah, begitupun seorang Data Engineer memiliki semacam kode etik dalam pekerjaannya.

“Menjadi seorang Data Engineer, atau tim data itu harus jujur. Data ibarat new oil sehingga siapa yang menguasai data, dialah yang bisa menguasai pertarungan. Makanya di setiap data selalu ada Non-Disclosure Agreement (NDA). Kita harus membuat NDA bahwa data tidak akan keluar kemana-mana, jangan sampai bocor,” begitu buka Hamim Sazadah, Data Engineer dari Data Science & Artificial Intelligence Chapter.

Sebelum bergabung di Telkom 7 tahun silam, Hamim pernah bergabung dalam organisasi Data Scientist Indonesia (DSI), sehingga sewaktu awal dulu Ia banyak mengerjakan role pada Data Scientist secara end-to-end karena memang saat itu tim masih terbatas hanya hitungan jari. Makin kesini, setelah dibuat beberapa stream seperti Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning, dan Artificial Intelligence, Hamim lebih banyak mengerjakan role sebagai data engineer. Ia pun terlibat dalam pengerjaan Satu Data Vaksin Covid (SDVC).

Di awal-awal bekerja di Telkom ia banyak mengerjakan end-to-end, termasuk saat pengerjaan SDVC, “kita kadang dikasih tahu product manager terus kita configurasi dan develop sendiri, kita juga yang menyajikan. Kalau sekarang alhamdulillah sudah mulai fokus ke data engineer-nya saja. Jadi, saya fokus ke aliran datanya apakah aman atau tidak. Kadang kan agak sulitnya jika misal ada third-party seperti BPJS sehingga kita perlu adjust. Apalagi jika data tidak konsisten di situlah responsibility sebagai seorang data engineer”.

Hamim juga menjelaskan permasalahan yang Ia temui di SDVC yang dashboardnya dimonitoring oleh Kementerian, Dinas Kesehatan, “itu yang kena duluan pasti kita, kenapa kok beda datanya, misalnya”. Kemudian, Hamim menelusuri ke belakang untuk menemukan perubahan data yang dikirimkan yang sifatnya fluktuatif disebabkan perpindahan kota atau provinsi, sehingga ketika di-agregat ulang ada data yang hilang.

“Solusinya ya kita cari root cause analysis-nya dimana yang bermasalah, setelah itu kita tracking data sekitar semingguan, jadi ketahuan data yang hilang. Barulah kita cari ke belakang, kita tracking dan gunakan historical data-nya juga,” tambah Hamim.

Data Engineer adalah role yang paling penting karena berfungsi sebagai jembatan antara software yang membuat aplikasi, yang mempunyai database sampai ke data scientist atau data analyst, karena kalau tidak ada berpotensi terjadi kebingungan dalam manajemen data.

Leapers bisa bayangkan jika sebuah perusahaan memiliki sistem atau aplikasi penyimpanan database sebagai core operational, tiba-tiba saja mengalami kesalahan pada server. Sehingga database tidak bisa diakses, perubahan tidak dapat disimpan atau kemungkinan terburuk adalah data hilang. Singkat kata, BENCANA!

Atau, Leapers bisa bayangkan jika perusahaan itu ingin melakukan proses analisa terhadap data transaksi tetapi perlu mengeksekusi query yang kompleks. Tentu saja hal ini akan mempengaruhi beban kerja database, sedang di sisi lain database tersebut sedang digunakan secara intens untuk melakukan penambahan atau perubahan data.

“Nah, untuk mengatasi masalah tersebut dapat digunakan mekanisme database mirroring atau replication. Database mirroring menggandakan database utama pada satu database salinan yang berada pada server berbeda. Sedangkan database replication adalah proses meniru database utama ke satu atau beberapa database target. Database mirroring bertujuan untuk meningkatkan ketersediaan (availability) database server untuk tujuan recovery dan proteksi, sedangkan database replication lebih sering digunakan untuk tujuan distributif,” terang Hamim.

Manurut Hamim, penggunaan mekanisme mirror atau replikasi database dapat meningkatkan keandalan (reliability) sebuah sistem/aplikasi. Pasalnya, mekanisme mirror/replikasi menjamin database tetap dapat diakses walaupun terjadi kesalahan mesin. Keuntungan lain yang bisa didapatkan dari mekanisme mirror/replikasi di antaranya dapat membantu perusahaan memisahkan sistem Online Transactional Processing (OLTP) dan Online Analytical Processing (OLAP) sehingga proses analitik dan transaksional dapat dilakukan terpisah. Karakteristik OLTP dan OLAP pada dasarnya berbeda sehingga perlu dilakukan pemisahan.

Oleh sebab itu, Data Engineer memiliki peran memindahkan data dari file database transaksi yang digunakan oleh aplikasi atau software engineer kemudian dipindahkan ke OLAP untuk analitiknya. Kemudian, data ini akan dipergunakan oleh Data Scientist, data analyst dan yang lainnya supaya nanti tidak mengganggu antara yang sifatnya transaksional, operational dengan analisisnya.

“Karena nanti kalau dijadikan satu database biasanya akan menimbulkan konflik kalau resource-nya habis, atau misalkan ada data locking dan lain-lain. Jadi memang antara OLTP yang transaksional tadi dengan OLAP untuk data analyst-nya harus dipisah. Itulah pekerjaan seorang Data Engineer. So, kalau tidak ada Data Engineer agak sulit untuk Data Scientist bekerja, karena antara OLTP dan OLAP-nya tidak terpisah,” jelas Hamim.

Membedakan antara OLTP dan OLAP pertama-tama bisa dilihat dari tipe datanya. Kalau OLTP adalah data operasional, sedang OLAP adalah data historis dan konsolidasi dari beragam OLTP. pembeda kedua adalah tujuannya, kalau OLTP berfokus menangani operasional harian dengan select, insert, update, dan delete informasi dari database, maka OLAP bertujuan membuat keputusan melalui proses analisis dengan mengekstraksi dan membaca data source berukuran besar.

Pembeda ketiga adalah pada tipe query, kalau OLTP query sederhana maka OLAP query kompleks. Dari ukuran database pun jelas berbeda, OLTP berukuran kecil antara 100MB-GB sedang OLAP berukuran besar antara 100GB-TB. Terakhir bisa dilihat dari desain database-nya, pada OLTP jumlah tabel lebih banyak, membutuhkan banyak join namun tidak ada duplikasi tabel demi kepentingan efisiensi yang biasanya disebut dengan istilah ternormalisasi. Sementara pada OLAP jumlah tabel lebih sedikit dengan skema star/snowflakes, minim join dan ditujukan untuk keperluan analisis yang biasa disebut terdenormalisasi.

Seandainya antara OLAP dan OLTP tidak dipisah dan menjadi satu database atau tidak dilakukan mirroring, maka nantinya kondisi ini akan mengganggu bisnis. “Jadi, bisa saja nanti tabel tidak bisa digunakan karena sedang dilakukan analisis data scientist dan data analyst-nya. Pemisahan antara transaksi untuk aplikasi dengan analitik itu sangat perlu dilakukan untuk menghindari resiko resource habis dan tabel tidak bisa digunakan.

Pemisahan bisa menggunakan Change Data Capture (CDC) dan itu bisa real time. Sehingga jika ada perubahan OLTP bisa langsung di-copy ke OLAP dan untuk CDC tadi kita bisa gunakan Python untuk melakukan perubahan di dalam prosesnya. Jadi, tidak sekedar menyalin saja tetapi juga ada transformasinya. Misalnya, ada tim Personal Identifiable Information (PII)) yang rahasia ibaratnya, yang privacy itu nanti kita bisa masking di proses itu”.

Penerapan mirroring data terutama Data Capture telah dilakukan oleh Hamim dan tim pada satu data digital. Sehingga diharapkan ke depan akan ada satu ekosistem yang bisa menampung semua data-data di Tribe ataupun bidang yang ada di Telkom agar kelak tim data analyst dan data scientist lebih kaya data-data atau sumber data sehingga bisa lebih dalam meng-explore dan melakukan kolaborasi antar Tribe.

“Mudah-mudahan nanti bisa meningkatkan atau meng-optimize revenue juga, misal untuk cross selling, upselling atau yang lainnya,” harap Hamim.

Sebagai seorang Data Engineer, ada kualifikasi yang mesti dimiliki. Hal terpenting kata Hamim adalah menguasai software engineer atau istilah umumnya programming. Menguasai programming berarti belajar mengenai algoritma bagaimana suatu masalah harus dipecahkan. Selanjutnya adalah penguasaan environment atau platformnya. Kondisi data yang terpencar di Product Manager, di UberNetz, di AWS, DCP, Azzure misalnya, menjadi tantangan seorang Data Engineer untuk menghubungkan data-data tersebut.

Baca juga: Latah Keren-Kerenan jadi UX Designer? Jangan!

Penguasaan Linux menjadi penting sebagai hard skill tentang programming dan environment, seperti UberNetz, Big Data, SQL dan Phyton. Sementara untuk soft skill yang terpenting adalah daya juang dan sikap tidak mudah menyerah dan putus asa. Memiliki rasa tanggungjawab dan harus jujur. Kejujuran menjadi hal utama, seperti dikemukakan Hamim di awal tadi.

“Karena kalau udah bocor tuh kredibilitas Telkom bakal dipertanyakan,” tegas Hamim.

Saat ini Hamim lebih banyak berperan di Sentra Vaksin, di mana SDVC melakukan pelaporan terkait vaksinasi di Indonesia. Ia mengenang saat meeting di bulan Desember 2020 silam bersama Biofarma mengenai inisiasi awal proses distribusi dan bagaimana pembagian kerja.

“Jadi benar-benar kalau di Telkom usahakan kerja tuh niatkan selalu untuk ibadah, karena saat itu kami fokus ingin membantu Indonesia keluar dari belenggu Covid 19. Kita juga menggunakan data-data yang kita miliki untuk mengetahui kondisi ekonomi Telkom sebagai BUMN,” kata Hamim.

Hamim merasa bersyukur bisa bergabung di Telkom. Telkom memberinya kesempatan untuk berkembang, terlebih jika berkaca pada kondisi tahun 2016 di mana perihal Big Data masih seperti sebuah mitos, justru Hamim bisa benar-benar hands-on langsung di Telkom.

“Pas saya ikut Peduli Lindungi pun saya merasa diberi kesempatan berkembang, kita bisa langsung mengadopsi teknologi baru, dan ini mungkin salah satu ranah Telkom yang selalu beradaptasi di semua teknologi. Dari telepon umum, wartel, mungkin kalau Telkom masih mengandalkan itu ya tidak akan bisa survive, tetapi ketika Telkom sudah ke internet dan terus berkembang sampai sekarang ke digital, saya rasa sudah DNA Telkom untuk beradaptasi dan bertransformasi, saya beruntung berada di kapal ini,” ujar Hamim.

Berbagai penghargaan seperti Indonesia Best Workplace 2022, BUMN pertama yang mendapat penghargaan Great Place to Work, dan lain sebagainya menunjukkan bahwa Telkom sangat memperhatikan pekerja-pekerja yang dinaungi. Telkom seolah memberi zona nyaman sekaligus kesempatan growth dengan adanya jenjang karir bahkan untuk pegawai dengan status kontrak.

Baca juga: Telkom Raih ISO 27001:2013 Seri Biometrics yang Masih Langka di Indonesia

Apalagi, kultur bekerja di Telkom tidaklah seperti korporat yang ia bayangkan. Hamim merasa batasan antara atasan dan bawahan semata struktural saja tetapi dalam keseharian untuk berdiskusi dan saling lempar ide adalah sesuatu yang berjalan natural. Sehingga aspirasi dari bawah bisa tersampaikan, “bahkan kita punya slack yang namanya ‘Curhat Dong’ itu kadang banyak juga tuh teman-teman curhat tentang apa saja di situ, kadang yang menanggapi juga bisa senior leader langsung”.

Ditambah, pola kerja Work From Anywhere (WFA) sekarang ini sangat dirasa lebih produktif ketimbang waktu habis di perjalanan jika diwajibkan office hour. Meski ada plus minus nya ketika bekerja di rumah yang bisa dibilang tanpa jam kerja, tetapi terhindar dari kemacetan sama saja dengan terbebas dari stress. Ketika pikiran fresh bukankah bekerja bisa lebih optimal? Belum lagi jika menghitung cost perjalanan, dan benefit lain dengan penerapan kerja secara hybrid. Salah satunya bisa lebih dekat dengan keluarga sehingga work life balance bisa dirasakan, demikianlah yang dirasa Hamim.

Mau berkarier sebagai Data Engineer Telkom Indonesia seperti Hamim? Yuk siapkan CV dan Portofolio terbaikmu, dan apply di sini.

Bagi Leapers yang masih penasaran dengan cerita lainnya, kunjungi medium kami dan follow untuk mengikuti keseruan lainnya.