Apa Itu BigQuery?

BigQuery adalah data warehouse cloud dari Google yang dirancang untuk menyimpan dan menjalankan query analitik pada dataset berskala besar. Pada implementasi sehari-hari, BigQuery menjadi relevan karena keputusan dalam pengumpulan, transformasi, analisis, visualisasi, dan tata kelola data sering melibatkan beberapa data, kanal, atau komponen sekaligus.

Kualitas penerapan sangat bergantung pada kejelasan data, tanggung jawab, dan batasan. event, metric dan dimension perlu divalidasi, sedangkan data completeness, accuracy dan freshness dipakai untuk membedakan perbaikan nyata dari fluktuasi biasa.

1. Untuk BigQuery, tentukan konteks penggunaan BigQuery dan keputusan apa yang perlu dibantu oleh istilah ini.
2. Identifikasi komponen yang terlibat, misalnya event, metric, dan dashboard.
3. Terapkan pada ruang lingkup yang jelas dan dokumentasikan asumsi agar tim memakai definisi yang sama.
4. Evaluasi dampaknya menggunakan indikator seperti data completeness dan accuracy.

• Membantu mendeteksi risiko lebih awal sebelum berdampak pada pengguna, biaya, atau stabilitas proses.
• Membuat eksperimen dan perbaikan berikutnya lebih cepat karena pembelajaran sebelumnya terdokumentasi.
• Membuat hasil BigQuery dapat ditinjau bersama indikator seperti data completeness, accuracy, dan freshness.
• Memudahkan evaluasi karena perubahan dapat dibandingkan terhadap baseline dan indikator yang disepakati.

Salah satu konteks praktis BigQuery adalah saat angka penjualan berbeda antara dashboard pemasaran dan laporan operasional. Gunakan data model untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui data completeness dan accuracy.

Misalnya, angka penjualan berbeda antara dashboard pemasaran dan laporan operasional. Tim terlebih dahulu menetapkan baseline dan kriteria sukses, kemudian menggunakan BigQuery untuk satu bagian proses. Setelah data cukup, mereka meninjau accuracy serta decision impact dan memasukkan keputusan lanjutan ke dashboard.

• Menerapkan BigQuery tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
• Tidak menyimpan log, baseline, atau catatan perubahan sehingga masalah yang sama sulit ditelusuri.
• Mengubah terlalu banyak faktor sekaligus sehingga penyebab peningkatan atau penurunan hasil tidak diketahui.
• Tidak menentukan pemilik tindakan sehingga temuan berhenti sebagai laporan tanpa perbaikan.