Data Pipeline Engineering

Kerangka enam langkah merancang data pipeline dari kebutuhan hingga monitoring, lengkap dengan studi kasus pipeline order analytics untuk toko online.

Pahami karakteristik pipeline batch, jendela eksekusi, dan pola read-process-write per partisi, lalu bangun pipeline batch harian dari CSV ke SQLite lengkap dengan ringkasan penjualan.

Bangun pipeline incremental dengan watermark pada state file dan merge upsert ke tabel target, lalu buktikan lewat tiga run bahwa data lama tidak diproses ulang.

Kelola dependency antarpipeline lewat dataset sebagai kontrak, bedakan task-level vs pipeline-level serta dataset vs service dependency, dan bangun runner dengan topological sort yang menolak siklus.

Rancang pipeline idempotent dengan path output tetap, dedup, dan upsert, lalu buktikan lewat perbandingan hash bahwa dua eksekusi menghasilkan hasil identik sehingga retry selalu aman.

Simpan progres pipeline di checkpoint per partisi, resume dari titik kegagalan tanpa mengulang pekerjaan, dan pahami trade-off granularitas checkpoint.

Uji pipeline bertingkat dengan pytest: unit test untuk transform, integration test per stage, data assertion, dan smoke test setelah load.

Pulihkan pipeline yang gagal di tengah jalan: retry task, resume dari checkpoint, re-run partisi, validasi output parsial, dan komunikasi status ke downstream.

Catat versi kode pipeline dan versi skema output: git tag, tabel metadata run, serta migrasi skema v1 ke v2 yang berjalan paralel.

Rancang pipeline reusable: config-driven, fungsi generik, dan rule of three, dengan satu kode yang melayani dua deployment berbeda sumber.

Profil pipeline per stage, temukan bottleneck I/O, CPU, atau serialisasi, lalu perbaiki dengan batching dan paralelisasi yang terukur.

Tulis dokumentasi pipeline yang lengkap: README, kontrak input-output, data dictionary, dan runbook kegagalan yang bisa diverifikasi otomatis.