Apa Itu Data Layer Analysis?

Data Layer Analysis adalah proses menelaah data dan konteks data layer untuk menemukan pola, penyebab, peluang, dan keputusan yang dapat ditindaklanjuti. Penggunaan Data Layer Analysis sebaiknya dimulai dari masalah yang jelas. Bagi analis, tim produk, pemasaran, dan manajemen, istilah ini berguna untuk membedakan tujuan, proses, indikator, dan risiko dalam pengumpulan, transformasi, analisis, visualisasi, dan tata kelola data.

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.

1. Untuk Data Layer Analysis, mulai dari pertanyaan yang ingin dijawab tentang data layer; hindari membuka data tanpa hipotesis atau tujuan.
2. Samakan periode, definisi, dan sumber seperti event serta metric.
3. Bandingkan segmen, tren, baseline, dan faktor yang mungkin memengaruhi hasil.
4. Terjemahkan temuan menjadi keputusan, eksperimen, atau pemeriksaan lanjutan yang dapat diverifikasi.

• Memudahkan evaluasi karena perubahan dapat dibandingkan terhadap baseline dan indikator yang disepakati.
• Membantu mendeteksi risiko lebih awal sebelum berdampak pada pengguna, biaya, atau stabilitas proses.
• Membuat hasil Data Layer Analysis dapat ditinjau bersama indikator seperti data completeness, accuracy, dan freshness.
• Membantu memisahkan masalah data, proses, teknologi, dan keputusan sehingga perbaikannya lebih tepat sasaran.

Data Layer Analysis menjadi penting ketika tim perlu memahami pola, penyebab, atau perbedaan hasil pada data layer sebelum menentukan tindakan. Batasi pertanyaan analisis, samakan periode dan definisi data, lalu ubah temuan menjadi keputusan atau eksperimen yang dapat diverifikasi. Hasilnya dapat ditinjau melalui data completeness dan confidence of findings.

Misalnya, tim perlu memahami pola, penyebab, atau perbedaan hasil pada data layer sebelum menentukan tindakan. Tim terlebih dahulu menetapkan baseline dan kriteria sukses, kemudian menggunakan Data Layer Analysis untuk satu bagian proses. Setelah data cukup, mereka meninjau time to insight serta confidence of findings dan memasukkan keputusan lanjutan ke decision log.

• Menerapkan Data Layer Analysis tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
• Memilih kesimpulan yang menarik tetapi tidak memeriksa kualitas data, sample, periode, atau faktor pembanding.
• Menggunakan data yang periodenya, definisinya, atau sumbernya berbeda lalu membandingkannya seolah setara.
• Mengejar satu metrik sambil mengabaikan kualitas, biaya, pengalaman pengguna, atau risiko.