PROSES WAWANCARA DUNIA NYATA DARI SALAH SATU WAWANCARA SAYA SEBELUMNYA: PEKERJAAN SAYA SEKARANG Melamar pada hari Jumat, menerima undangan wawancara pada hari Selasa, dan ditawari posisi tersebut pada hari Kamis. Semua jawaban persis seperti yang saya sampaikan dalam wawancara. Ini adalah 3 pertanyaan teratas yang diajukan kepada saya. 3. Di mana Anda akan mencari data tersebut, apa proses pemikiran Anda untuk menemukannya? Saya mulai dengan memetakan semua sumber data yang terhubung dengan proses yang dievaluasi, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Berdasarkan pengalaman, ini biasanya mencakup log sistem, data alur kerja, laporan kinerja, dan data interaksi pengguna dari alat dan platform. Saya juga akan melihat sumber pendukung seperti umpan balik karyawan, wawancara pemangku kepentingan, dan catatan rapat untuk menangkap aspek kualitatif. Setelah sumber-sumber tersebut diidentifikasi, saya menilai kualitas dan konsistensi data untuk memastikan kita dapat melacak metrik yang sama sebelum dan setelah penerapan AI. Dari sana, saya akan membangun pipeline data atau menggunakan alat BI yang sudah ada untuk mengintegrasikan dan memvisualisasikan data sehingga kita dapat memantau tren, mengukur dampak, dan menyampaikan wawasan dengan jelas kepada audiens teknis maupun non-teknis. 4. Jelaskan kepada saya tentang sisi pipeline data, pendekatan favorit Anda, dan kerangka kerja atau model apa yang akan Anda gunakan? Pendekatan favorit saya dimulai dengan pemahaman jelas tentang alur data dari sumber hingga wawasan. Saya mulai dengan mengidentifikasi di mana data mentah berada, entah di database SQL, API, atau penyimpanan cloud, lalu menerapkan proses ETL atau ELT untuk mengekstrak, membersihkan, dan mentransformasi data menjadi format yang dapat digunakan. Untuk transformasi, saya biasanya menggunakan Python dengan standar dan dbt untuk kontrol versi dan pemodelan data agar prosesnya konsisten dan dapat dilacak. Setelah terstruktur, data dimuat ke dalam gudang data seperti Snowflake atau BigQuery tergantung pada stack yang digunakan, lalu terhubung ke alat visualisasi seperti Power BI atau Fabric. Sepanjang proses ini, saya membangun pemeriksaan validasi dan pelacakan metadata untuk memastikan integritas dan transparansi data. Tujuan akhirnya selalu sebuah pipeline yang sangat otomatis, skalabel, dan fleksibel cukup untuk beradaptasi ketika sumber data atau metrik baru diperkenalkan. 5. Apakah Anda sering menggunakan Fabric dan Power BI? Ya, secara ekstensif. Saya menggunakan Fabric untuk mengelola pipeline data dan mengintegrasikan beberapa sumber ke dalam model terpadu, yang membuat pelaporan menjadi jauh lebih mulus. Dengan Power BI, saya telah membuat dashboard yang melacak KPI, metrik adopsi, dan tren kinerja menggunakan DAX untuk perhitungan lanjutan. Yang sangat saya sukai dari keduanya adalah bagaimana mereka saling melengkapi dalam ekosistem Microsoft yang sama, Fabric menangani pemrosesan data berat sementara Power BI memudahkan komunikasi wawasan secara efektif kepada pemangku kepentingan.