Apa Itu Data Deduplication?

Data Deduplication adalah konsep data dan analytics yang digunakan untuk menyimpan, mengolah, menghubungkan, mengukur, atau menafsirkan data agar hasil analisis dapat digunakan untuk mengambil keputusan. Secara operasional, Data Deduplication membantu memberi struktur pada pekerjaan yang berhubungan dengan pengumpulan, transformasi, analisis, visualisasi, dan tata kelola data, terutama ketika hasil harus dapat diukur dan diulang.

Agar tidak menjadi istilah teoritis, tim dapat mendokumentasikan keputusan, baseline, dan perubahan yang dilakukan. Gunakan data completeness, accuracy dan freshness sebagai indikator, lalu periksa kembali apakah hasilnya benar-benar mendukung tujuan awal.

1. Untuk Data Deduplication, tentukan konteks penggunaan Data Deduplication 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.

• Menghubungkan pekerjaan teknis atau operasional dengan hasil yang dapat dipahami oleh pemilik bisnis.
• Membuat definisi dan ruang lingkup Data Deduplication lebih konsisten ketika digunakan oleh beberapa tim.
• Membuat hasil Data Deduplication dapat ditinjau bersama indikator seperti data completeness, accuracy, dan freshness.
• Mengurangi pekerjaan ulang akibat keputusan yang tidak terdokumentasi atau definisi yang berbeda.

Tim biasanya membutuhkan Data Deduplication ketika dashboard menampilkan banyak angka tetapi pengguna tidak tahu tindakan apa yang perlu diambil. Gunakan metric dictionary untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui data completeness dan accuracy.

Misalnya, tim membutuhkan satu definisi metrik agar laporan antar departemen dapat dibandingkan. Tim terlebih dahulu menetapkan baseline dan kriteria sukses, kemudian menggunakan Data Deduplication untuk satu bagian proses. Setelah data cukup, mereka meninjau adoption serta data completeness dan memasukkan keputusan lanjutan ke data model.

• Menerapkan Data Deduplication 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.