Pengertian Aggregation
Aggregation adalah konsep data dan analytics yang digunakan untuk menyimpan, mengolah, menghubungkan, mengukur, atau menafsirkan data agar hasil analisis dapat digunakan untuk mengambil keputusan. Nilai utamanya terlihat saat analis, tim produk, pemasaran, dan manajemen harus menghubungkan kebutuhan nyata dengan pengumpulan, transformasi, analisis, visualisasi, dan tata kelola data, data yang tersedia, serta batasan operasional.
Penerapannya perlu diuji terhadap event, metric dan dimension. Hasilnya kemudian dapat dinilai melalui data completeness, accuracy dan freshness. Jika definisi, data, dan ruang lingkup tidak konsisten, tim mudah mengambil kesimpulan yang terlihat benar tetapi tidak relevan dengan tujuan.
Cara Kerja Aggregation
- Untuk Aggregation, tentukan konteks penggunaan Aggregation dan keputusan apa yang perlu dibantu oleh istilah ini.
- Identifikasi komponen yang terlibat, misalnya event, metric, dan dashboard.
- Terapkan pada ruang lingkup yang jelas dan dokumentasikan asumsi agar tim memakai definisi yang sama.
- Evaluasi dampaknya menggunakan indikator seperti data completeness dan accuracy.
Manfaat dan Kegunaan
- Membuat definisi dan ruang lingkup Aggregation lebih konsisten ketika digunakan oleh beberapa tim.
- Memberi dasar yang lebih jelas untuk menentukan prioritas berdasarkan dampak, bukan asumsi.
- Membuat hasil Aggregation dapat ditinjau bersama indikator seperti data completeness, accuracy, dan freshness.
- Menghubungkan pekerjaan teknis atau operasional dengan hasil yang dapat dipahami oleh pemilik bisnis.
Penerapan dalam Bisnis
Salah satu konteks praktis Aggregation adalah saat dataset besar perlu diringkas tanpa kehilangan konteks penting. Gunakan dashboard untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui data completeness dan accuracy.
Contoh Aggregation
Misalnya, dataset besar perlu diringkas tanpa kehilangan konteks penting. Tim terlebih dahulu menetapkan baseline dan kriteria sukses, kemudian menggunakan Aggregation untuk satu bagian proses. Setelah data cukup, mereka meninjau accuracy serta query performance dan memasukkan keputusan lanjutan ke metric dictionary.
Kesalahan yang Perlu Dihindari
- Menerapkan Aggregation tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
- Memulai dari tool atau fitur sebelum menjelaskan masalah dan hasil yang ingin dicapai.
- Menganggap korelasi sebagai penyebab tanpa melakukan verifikasi atau pengujian tambahan.
- Menerapkan aturan yang sama ke seluruh kasus meskipun konteks, audiens, atau batasannya berbeda.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa itu Aggregation?
Aggregation adalah konsep data dan analytics yang digunakan untuk menyimpan, mengolah, menghubungkan, mengukur, atau menafsirkan data agar hasil analisis dapat digunakan untuk mengambil keputusan.
Apa kesalahan umum saat menggunakan Aggregation?
Kesalahan yang sering terjadi adalah menerapkan Aggregation tanpa tujuan dan baseline, mencampur data yang tidak sebanding, serta mengubah terlalu banyak faktor sekaligus.
Kapan Aggregation perlu diprioritaskan?
Aggregation layak diprioritaskan ketika masalah sudah berdampak pada hasil, menimbulkan pekerjaan ulang, atau membuat tim sulit membedakan kondisi normal dengan anomali. Prioritas sebaiknya ditentukan dari dampak dan bukti, bukan tren.