Apa Itu Screenview?

Screenview adalah konsep data dan analytics yang digunakan untuk menyimpan, mengolah, menghubungkan, mengukur, atau menafsirkan data agar hasil analisis dapat digunakan untuk mengambil keputusan. Penggunaan Screenview 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.

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 Screenview, tentukan konteks penggunaan Screenview 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.

• Memberi dasar yang lebih jelas untuk menentukan prioritas berdasarkan dampak, bukan asumsi.
• Mengurangi pekerjaan ulang akibat keputusan yang tidak terdokumentasi atau definisi yang berbeda.
• Membuat hasil Screenview dapat ditinjau bersama indikator seperti data completeness, accuracy, dan freshness.
• Membuat definisi dan ruang lingkup Screenview lebih konsisten ketika digunakan oleh beberapa tim.

Salah satu konteks praktis Screenview adalah saat tim membutuhkan satu definisi metrik agar laporan antar departemen dapat dibandingkan. Gunakan data quality report 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 Screenview untuk satu bagian proses. Setelah data cukup, mereka meninjau data completeness serta freshness dan memasukkan keputusan lanjutan ke data quality report.

• Menerapkan Screenview tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
• Menganggap korelasi sebagai penyebab tanpa melakukan verifikasi atau pengujian tambahan.
• 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.