Apa Itu Window Function?

Window Function 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, Window Function membantu memberi struktur pada pekerjaan yang berhubungan dengan pengumpulan, transformasi, analisis, visualisasi, dan tata kelola data, terutama ketika hasil harus dapat diukur dan diulang.

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 Window Function, tentukan konteks penggunaan Window Function 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.

• Mengurangi pekerjaan ulang akibat keputusan yang tidak terdokumentasi atau definisi yang berbeda.
• Menghubungkan pekerjaan teknis atau operasional dengan hasil yang dapat dipahami oleh pemilik bisnis.
• Membuat hasil Window Function dapat ditinjau bersama indikator seperti data completeness, accuracy, dan freshness.
• Memberi dasar yang lebih jelas untuk menentukan prioritas berdasarkan dampak, bukan asumsi.

Salah satu konteks praktis Window Function adalah saat angka penjualan berbeda antara dashboard pemasaran dan laporan operasional. Gunakan SQL query untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui data completeness dan accuracy.

Contohnya, dataset besar perlu diringkas tanpa kehilangan konteks penting. Tim mendokumentasikan kondisi awal dalam data model, menerapkan Window Function pada ruang lingkup terbatas, lalu membandingkan freshness dengan accuracy. Hasil dan alasan perubahan dicatat pada dashboard sebelum pendekatan diperluas.

• Menerapkan Window Function tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
• Mengubah terlalu banyak faktor sekaligus sehingga penyebab peningkatan atau penurunan hasil tidak diketahui.
• Tidak menentukan pemilik tindakan sehingga temuan berhenti sebagai laporan tanpa perbaikan.
• Memulai dari tool atau fitur sebelum menjelaskan masalah dan hasil yang ingin dicapai.