Apa Itu Data Standardization?

Data Standardization adalah konsep data dan analytics yang digunakan untuk menyimpan, mengolah, menghubungkan, mengukur, atau menafsirkan data agar hasil analisis dapat digunakan untuk mengambil keputusan. Pada implementasi sehari-hari, Data Standardization menjadi relevan karena keputusan dalam pengumpulan, transformasi, analisis, visualisasi, dan tata kelola data sering melibatkan beberapa data, kanal, atau komponen sekaligus.

Hal yang perlu diperhatikan adalah kualitas event, metric dan dimension. Evaluasi tidak cukup berhenti pada satu angka; data completeness, accuracy dan freshness perlu dibaca bersama konteks perubahan dan dampaknya terhadap pengguna atau bisnis.

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

• Membuat definisi dan ruang lingkup Data Standardization lebih konsisten ketika digunakan oleh beberapa tim.
• Memberi dasar yang lebih jelas untuk menentukan prioritas berdasarkan dampak, bukan asumsi.
• Membuat hasil Data Standardization dapat ditinjau bersama indikator seperti data completeness, accuracy, dan freshness.
• Menghubungkan pekerjaan teknis atau operasional dengan hasil yang dapat dipahami oleh pemilik bisnis.

Data Standardization berguna ketika dataset besar perlu diringkas tanpa kehilangan konteks penting. Gunakan metric dictionary untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui data completeness dan accuracy.

Misalnya, dataset besar perlu diringkas tanpa kehilangan konteks penting. Tim terlebih dahulu menetapkan baseline dan kriteria sukses, kemudian menggunakan Data Standardization untuk satu bagian proses. Setelah data cukup, mereka meninjau query performance serta adoption dan memasukkan keputusan lanjutan ke dashboard.

• Menerapkan Data Standardization tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
• Menerapkan aturan yang sama ke seluruh kasus meskipun konteks, audiens, atau batasannya berbeda.
• Menggunakan data yang periodenya, definisinya, atau sumbernya berbeda lalu membandingkannya seolah setara.
• Mengejar satu metrik sambil mengabaikan kualitas, biaya, pengalaman pengguna, atau risiko.