Apa Itu Master Data Framework?

Master Data Framework adalah kerangka terstruktur yang membantu tim merancang, menjalankan, dan mengevaluasi master data dengan tahapan serta tanggung jawab yang jelas. Pada implementasi sehari-hari, Master Data Framework 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 Master Data Framework, tentukan tujuan dan ruang lingkup master data sebelum memilih tool atau metode.
2. Siapkan input yang relevan seperti event, metric, dan data pendukung lainnya.
3. Jalankan proses dengan kriteria keberhasilan dan penanggung jawab yang jelas.
4. Review hasil melalui data completeness, accuracy, lalu dokumentasikan perbaikannya.

• Membuat eksperimen dan perbaikan berikutnya lebih cepat karena pembelajaran sebelumnya terdokumentasi.
• Membantu memisahkan masalah data, proses, teknologi, dan keputusan sehingga perbaikannya lebih tepat sasaran.
• Membuat hasil Master Data Framework dapat ditinjau bersama indikator seperti data completeness, accuracy, dan freshness.
• Membantu mendeteksi risiko lebih awal sebelum berdampak pada pengguna, biaya, atau stabilitas proses.

Master Data Framework berguna ketika pipeline data terlambat sehingga laporan harian tidak lagi mencerminkan kondisi terbaru. Gunakan data quality report untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui data completeness dan accuracy.

Contohnya, angka penjualan berbeda antara dashboard pemasaran dan laporan operasional. Tim mendokumentasikan kondisi awal dalam SQL query, menerapkan Master Data Framework pada ruang lingkup terbatas, lalu membandingkan accuracy dengan data completeness. Hasil dan alasan perubahan dicatat pada data quality report sebelum pendekatan diperluas.

• Menerapkan Master Data Framework 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.