Rahasia di Balik Rekomendasi Streaming: Peran Data Engineer, Analyst, dan Scientist

Kenapa Rekomendasi Streaming Itu Penting?

                                             Gambar: Glenn Carstens - Peters, "Streaming", Unsplash 

Lebih dari 80 % tontonan di Netflix berasal dari rekomendasi algoritmik . Sistem ini memungkinkan platform mengenali kebiasaan dan selera pengguna—mengurasi kebingungan, meningkatkan engagement, dan memaksimalkan waktu tontonan. Tapi, siapa yang sebenarnya bertanggung jawab agar ini bisa berjalan seamless?

---

Rantai Kerja Rekomendasi: Siapa Terlibat?

Data Engineer: Tukang Bangunan Infrastruktur Data

Data Engineer bertanggung jawab atas pembuatan arsitektur data yang kuat dan efisien. Mereka memastikan bahwa data yang dibutuhkan tersedia dalam bentuk yang bisa diakses oleh tim lain. Tugas mereka meliputi:

• Membangun pipeline ETL (Extract, Transform, Load)
  Untuk mengambil data dari berbagai sumber seperti log aktivitas pengguna, metadata konten, dan histori pencarian.

• Mengelola data warehouse dan data lake
  Seperti menggunakan Google BigQuery, Amazon Redshift, atau Snowflake.

• Menjamin kualitas dan keamanan data
  Data yang kotor atau rusak dapat menghasilkan rekomendasi yang salah.

• Automasi pemrosesan data
  Dengan menggunakan workflow tools seperti Apache Airflow atau dbt.

Tanpa data engineer, data hanya akan menjadi “aset tidur” yang tidak bisa dimanfaatkan secara maksimal.

Data Analyst: Penerjemah Data Menjadi Insight

Data Analyst berperan sebagai penghubung antara data dan keputusan bisnis. Mereka menggunakan data untuk menjawab pertanyaan spesifik seperti:

• Konten seperti apa yang paling populer?

• Apakah pengguna lebih suka genre drama atau komedi?

• Jam berapa pengguna paling aktif menonton?

Tugas utama seorang data analyst meliputi:

• Visualisasi data menggunakan tools seperti Tableau, Looker, atau Power BI.

• Analisis deskriptif dan inferensial untuk menemukan pola atau tren.

• Reporting rutin kepada tim produk dan manajemen.

Insight dari data analyst digunakan untuk mengarahkan kebijakan konten, waktu rilis, dan bahkan desain UI/UX aplikasi streaming.

Data Scientist: Otak di Balik Algoritma Rekomendasi

Data Scientist memiliki tugas paling teknis dalam proses ini. Mereka membangun dan melatih model machine learning untuk memprediksi preferensi pengguna berdasarkan data historis. Contoh model yang digunakan antara lain:

• Collaborative Filtering
  Menyediakan rekomendasi berdasarkan kesamaan pengguna lain.

• Content-Based Filtering
  Berdasarkan kesamaan konten yang pernah disukai pengguna.

• Deep Learning dengan neural networks seperti CNN atau RNN untuk menganalisis video, audio, dan teks.

• Matrix Factorization untuk mereduksi dimensi data pengguna-konten.

• Hybrid Models yang menggabungkan berbagai pendekatan untuk akurasi lebih tinggi.

Selain itu, mereka juga mengevaluasi performa model dengan metrik seperti precision, recall, dan F1-score.

---

Teknik Utama di Rekomendasi

🧮 Collaborative Filtering

Rekomendasi berdasarkan kemiripan antara pengguna atau item. Netflix dan MovieLens menggunakan algoritma user-based dan item-based wired.com+2en.wikipedia.org+2en.wikipedia.org+2.

🏷️ Content-Based Filtering

Model menggunakan metadata seperti genre, tag “dark humor”, tone, dan setting lokasi yang di-tag tim kurator Netflix—menjadikan rekomendasi lebih personal dan bermakna wired.com+1en.wikipedia.org+1.

📱 Context-Aware Recommendation

Memperhitungkan konteks seperti waktu, perangkat, dan binge behavior . Misalnya, jam malam mungkin prioritas komedi ringan daripada drama berat.

---

Alur Kerja Tim Panjang & Sistematik

1. Data Engineer bangun pipeline dan simpan event user.

2. Data Analyst lakukan EDA (exploratory data analysis), lihat pola binge, churn rate, tag favorit.

3. Data Scientist uji model dan jalankan A/B test.

4. ML Engineer deploy model dan setup observability pipeline.

5. Tim konten memakai insight dashboard untuk mengkurasi tag dan banner promosi.

Dengan alur ini, rekomendasi jadi tidak sekadar algoritma—melainkan kolaborasi intensif lintas disiplin.

---

Studi Kasus: Netflix & Rekomendasi Cerdas

• Netflix punya tim 800 engineer untuk mengoptimasi rekomendasi, hingga 75 % tontonan dipengaruhi sistem rekomendasi mereka en.wikipedia.org+11kellyjadams.com+11interviewquery.com+11interviewquery.com+7analyticsindiamag.com+7towardsdatascience.com+7wired.com.

• Platform menangani profil ganda, koneksi tag manual lewat moderator konten, serta algoritma yang mempertimbangkan device & input patterns .

• Semua ini butuh kerja sama antara Data Engineer (pengolahan data), Data Scientist (algoritma), dan Data Analyst (insight dan strategi).

---

Teknologi & Tools yang Dipakai

• Apache Kafka, Spark, Flink untuk ingest dan data streaming 

• TensorFlow / PyTorch untuk model rekomendasi berbasis deep learning

• Hermes / Manhattan / Metaflow sebagai service handling dan pipeline internal Netflix aman.ai

• Dashboard & Monitoring: Grafana, Prometheus, BI Tools untuk penyusunan KPI & A/B result 

---

Tantangan dan Strategi Mitigasinya

🔬 Cold-Start Problem

Agar rekomendasi relevan sejak awal, tim menggunakan preference elicitation (survey awal) seperti di MovieLens .

⚖️ Diversity vs Accuracy

Perlu seimbang antara memunculkan konten favorit dan mengekspos panjang (long-tail content) agar user tidak terjebak kebiasaan genre.

💾 Skala Data

Dengan jutaan pengguna dan ribuan konten, pipeline harus distributed, high-throughput, dan fault-tolerant.

---

Peran Etika dalam Sistem Rekomendasi

Di balik canggihnya algoritma, ada satu aspek penting yang sering luput: etika dan transparansi. Banyak pengguna tidak menyadari bahwa preferensi mereka, waktu menonton, hingga lokasi bisa dipantau dan digunakan untuk memberi rekomendasi. Di sinilah peran tim data menjadi sangat krusial.

🌐 Privasi Data

Data Engineer harus memastikan bahwa data yang dikumpulkan mematuhi standar keamanan seperti GDPR atau peraturan perlindungan data lokal. Mereka harus mampu membangun sistem yang tidak hanya scalable, tapi juga aman.

Data Scientist pun punya tanggung jawab untuk membangun model yang tidak bias, adil, dan tidak hanya mendorong konten yang viral atau kontroversial. Misalnya, jika sistem hanya merekomendasikan reality show karena metrik engagement tinggi, maka konten edukatif atau dokumenter bisa terpinggirkan.

🧭 Transparansi untuk Pengguna

Platform seperti Netflix dan YouTube mulai memberi tahu pengguna mengapa sebuah konten muncul di halaman rekomendasi. Hal ini meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap sistem dan membantu mereka merasa lebih terkendali terhadap apa yang mereka konsumsi.

Dengan adanya etika dan transparansi, kolaborasi tim data tidak hanya menghasilkan sistem yang efisien, tapi juga bertanggung jawab secara sosial. Ini penting untuk membangun pengalaman streaming yang lebih sehat dan berkelanjutan.

Dengan banyaknya data pengguna yang dikumpulkan, penting untuk membahas etika dan perlindungan data. Platform streaming harus memastikan:

• Persetujuan eksplisit dari pengguna saat data dikumpulkan.

• Enkripsi data sensitif untuk mencegah kebocoran.

• Kepatuhan terhadap regulasi seperti GDPR dan UU PDP di Indonesia.

• Transparansi algoritma: menjelaskan mengapa suatu konten direkomendasikan.

Hal ini penting, tidak hanya untuk menjaga kepercayaan pengguna, tetapi juga untuk memenuhi persyaratan Google AdSense terkait privasi data.

---

Tools dan Teknologi Populer

Untuk mengembangkan sistem rekomendasi yang kompleks, ketiga peran ini menggunakan beragam alat, seperti:

Peran	Tools Utama
Data Engineer	Apache Kafka, Airflow, Spark, Snowflake
Data Analyst	SQL, Excel, Tableau, Looker
Data Scientist	Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

Kemampuan menggunakan tools ini menjadi nilai tambah besar di pasar kerja saat ini.

---

Karier dan Prospek Masa Depan

Dalam dunia digital saat ini, permintaan akan tenaga ahli data terus meningkat. Berikut perbandingan singkat ketiga profesi:

Profesi	Fokus	Skill Kunci	Gaji Rata-rata (ID)
Data Engineer	Infrastruktur data	SQL, Python, Spark	Rp 15–30 juta
Data Analyst	Insight dari data	Visualisasi, statistik	Rp 10–20 juta
Data Scientist	Model prediktif	Machine learning, AI	Rp 20–40 juta

Sumber: Glassdoor Indonesia, LinkedIn Jobs, dan survei lokal

Dengan semakin berkembangnya layanan streaming, peran ini akan semakin krusial. Terutama dengan munculnya personalisasi berbasis AI generatif dan visualisasi interaktif di masa depan.

---

Bagaimana Memulai Karier di Dunia Data?

Bagi kamu yang tertarik meniti karier di bidang ini, berikut adalah langkah-langkah yang bisa diambil:

1. Pelajari Dasar-Dasar Statistik dan Pemrograman
   Mulailah dari Python, SQL, dan dasar-dasar machine learning.

2. Ambil Sertifikasi atau Kursus Online
   Platform seperti Coursera, DataCamp, dan Dicoding menawarkan program profesional.

3. Buat Proyek Portofolio
   Misalnya membangun sistem rekomendasi sederhana dengan dataset dari Kaggle.

4. Ikut Komunitas dan Forum Data
   Bergabunglah di komunitas seperti Data Science Indonesia, AI Indonesia, atau diskusi Reddit dan GitHub.

5. Update dengan Teknologi Terbaru
   Ikuti perkembangan alat dan framework baru seperti dbt, DuckDB, atau Hugging Face.

---

Masa Depan Sistem Rekomendasi: AI, Edge Computing, dan Real-Time Personalization

Sistem rekomendasi akan terus berevolusi. Beberapa tren ke depan yang perlu diwaspadai:

• Real-time Personalization: rekomendasi berubah seiring perilaku pengguna dalam hitungan detik.

• Generative AI untuk Rekomendasi Konten: menciptakan cuplikan film atau ringkasan berdasarkan minat pengguna.

• Edge AI: pemrosesan rekomendasi langsung di perangkat pengguna untuk mengurangi latensi dan meningkatkan privasi.

• Explainable AI (XAI): transparansi dalam hasil rekomendasi agar pengguna memahami prosesnya.

---

Rahasia di Balik Rekomendasi Streaming: Peran Data Engineer, Analyst, dan Scientist

Studi Kasus: Netflix dan Spotify

Untuk memahami bagaimana peran Data Engineer, Analyst, dan Scientist bekerja dalam dunia nyata, mari kita lihat dua platform streaming terbesar: Netflix dan Spotify.

🎬 Netflix: Personalisasi Konten Berdasarkan Preferensi Pengguna

Netflix menggunakan data science untuk menganalisis kebiasaan menonton pengguna, seperti genre favorit, durasi menonton, episode yang ditinggalkan di tengah jalan, hingga kapan pengguna menonton. Dengan algoritma seperti Collaborative Filtering dan Deep Learning, sistem Netflix dapat memprediksi film atau serial yang paling sesuai dengan preferensi pengguna. Hasilnya adalah rekomendasi yang lebih akurat, meningkatkan waktu tayang pengguna, dan mengurangi churn rate.

🎵 Spotify: Rekomendasi Musik yang Disesuaikan

Spotify menggunakan machine learning untuk menganalisis lagu-lagu yang sering didengar pengguna, genre favorit, serta lagu-lagu yang sering di-skip. Sistem rekomendasi seperti Discover Weekly dan Daily Mix dibuat berdasarkan pola mendengarkan pengguna yang serupa. Pengguna mendapatkan pengalaman yang lebih personal, meningkatkan engagement dan retensi pelanggan.

Peran Data Engineer dalam Sistem Rekomendasi

Data Engineer bertanggung jawab untuk memastikan data besar dapat diakses, diproses, dan dianalisis dengan efisien. Mereka mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti riwayat pembelian pelanggan, perilaku penelusuran di website, review produk, dan data demografis pelanggan. Data Engineer kemudian membangun data pipeline untuk mengolah data ini, menggunakan alat seperti Apache Kafka untuk mengumpulkan data secara real-time dan Apache Airflow untuk mengatur workflow data. Data yang telah diproses disimpan dalam data warehouse atau data lake, menggunakan teknologi seperti Amazon Redshift atau Hadoop.

Peran Data Analyst dalam Mengolah Informasi Digital

Data Analyst mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik dari database internal perusahaan maupun dari sumber eksternal seperti media sosial atau data publik. Mereka membersihkan data dari duplikasi, kesalahan, atau inkonsistensi agar hasil analisis akurat. Menggunakan metode statistik dan teknik analisis, Data Analyst menemukan pola, tren, dan wawasan penting dari data. Hasil analisis disajikan dalam bentuk grafik, tabel, dan dashboard untuk memudahkan pemahaman oleh tim bisnis dan pemangku kepentingan lainnya. Berdasarkan analisis data, Data Analyst memberikan rekomendasi strategi yang dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan.

Peran Data Scientist dalam Membangun Model Prediktif

Data Scientist menggunakan berbagai rule based atau machine learning model untuk prediksi dan mengklasifikasikan pola dalam data. Mereka membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang tepat guna meningkatkan performa bisnis. Selain memberikan rekomendasi, Data Scientist juga berperan dalam merancang solusi berkelanjutan berdasarkan analisis mereka. Ini meliputi pengembangan model prediktif untuk memproyeksikan dampak dari keputusan strategis yang diambil, serta implementasi sistem monitoring untuk memantau kinerja dan menyesuaikan strategi sesuai kebutuhan.

Kolaborasi Antara Data Engineer, Analyst, dan Scientist

Ketiga peran ini saling terkait dalam ekosistem data. Data Engineer bertanggung jawab untuk membangun dan memelihara infrastruktur data. Data Analyst berfokus pada analisis dan interpretasi data. Data Scientist bekerja pada pemodelan prediktif dan pembelajaran mesin. Kolaborasi antara ketiganya memastikan bahwa data dapat digunakan secara efektif untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat dan berdampak besar bagi bisnis perusahaan.

Tantangan dan Peluang di Era Big Data

Menghadapi volume data yang besar dan kompleks merupakan tantangan utama bagi para profesional data di era Big Data saat ini. Mereka perlu menggunakan teknik dan alat canggih untuk mengelola dan menganalisis data dengan efisien. Ini termasuk penggunaan sistem distribusi dan pemrosesan data paralel untuk menangani skala besar dan kecepatan pengolahan data yang tinggi, serta teknologi cloud computing yang memungkinkan akses dan pengolahan data secara fleksibel dan scalable.

Rekomendasi Buku untuk Mendalami Dunia Data

Bagi Anda yang ingin mendalami dunia data, berikut beberapa buku yang dapat menjadi referensi:

• Data Science dengan Python: Konsep & Implementasi

• Data Analysis with RStudio: An Easygoing Introduction

• Google Cloud Platform for Architects: Design and Manage Powerful Cloud Solutions

Rekomendasi yang Lebih Personal: Bagaimana AI Mengubah Pengalaman Streaming

Dalam beberapa tahun terakhir, sistem rekomendasi telah berkembang pesat berkat kecerdasan buatan (AI) dan machine learning. Dahulu, rekomendasi mungkin hanya berdasarkan genre favorit atau riwayat tontonan terakhir. Kini, sistem bisa mempelajari hal-hal yang jauh lebih kompleks seperti:

• Mood pengguna berdasarkan waktu penggunaan (contoh: pengguna suka film komedi saat malam hari)

• Interaksi sosial seperti konten yang ditonton teman di jaringan sosial pengguna

• Perangkat yang digunakan, karena pengguna cenderung memilih konten yang berbeda saat menggunakan ponsel dibandingkan Smart TV

Perkembangan ini tidak mungkin terjadi tanpa kolaborasi ketiga peran utama:

1. Data Engineer yang membangun arsitektur backend, memungkinkan AI mengakses dan memproses data dari jutaan pengguna secara real-time.

2. Data Analyst yang menemukan pola-pola unik dalam perilaku penonton.

3. Data Scientist yang merancang dan melatih model machine learning untuk meningkatkan akurasi rekomendasi.

Peluang Karier: Mana yang Cocok Untukmu?

Bagi kamu yang tertarik masuk ke dunia data dan teknologi rekomendasi, berikut gambaran singkat skill dan minat yang cocok untuk setiap peran:

🎓 Data Engineer

• Cocok jika kamu suka membangun sistem, arsitektur data, dan memahami cara kerja database dan infrastruktur cloud.

• Skill utama: SQL, Python, Apache Spark, Hadoop, Google Cloud Platform, Docker.

📈 Data Analyst

• Cocok jika kamu suka bekerja dengan grafik, tabel, menyampaikan insight kepada tim bisnis, dan melakukan presentasi.

• Skill utama: Excel, Tableau, Power BI, Python (Pandas), SQL, statistik dasar.

🧪 Data Scientist

• Cocok jika kamu tertarik dengan machine learning, statistik lanjutan, dan membuat model prediktif berbasis data besar.

• Skill utama: Python (Scikit-learn, TensorFlow), R, model regresi, clustering, NLP, A/B testing.

Menentukan jalur karier yang tepat bisa sangat dipengaruhi oleh gaya belajar dan minatmu. Namun ketiganya saling mendukung dan punya peluang besar di era digital saat ini.

Ringkasan

Rekomendasi streaming adalah hasil sinergi Data Engineer (pipeline & data), Data Analyst (insight & strategi KPI), dan Data Scientist (algoritma & model). Saat tiga peran ini solid bekerja bersama—kita mendapatkan rekomendasi yang relevan, cerdas, dan mampu meningkatkan engagement secara signifikan untuk platform besar seperti Netflix.

Yuk, baca juga:
https://www.higosense.my.id/2025/03/peran-data-analyst-vs-data-engineer.html
https://www.higosense.my.id/2025/03/jadi-sebenarnya-data-engineer-itu-apa.html