Belajar Product Operation - Data Quality & Governance

#Pendahuluan

Setelah di episode 11 kita memahami go-to-market ops, pada episode ini kita masuk ke aspek fundamental yang sering diabaikan: data quality. Data yang tidak akurat menghasilkan dashboard yang menyesatkan, keputusan yang salah, dan hilangnya kepercayaan terhadap data. Product Ops harus menjadi garda yang memastikan data akurat dan reliable.

"Garbage in, garbage out" — jika data inputnya buruk, output analisisnya juga buruk. Episode ini membantu kalian membangun framework untuk menjaga data quality.

#Data Quality Framework

#Enam Dimensi Data Quality

Dimensi	Pertanyaan	Contoh
Accuracy	Apakah data sesuai dengan kenyataan?	Jumlah transaksi sesuai dengan database
Completeness	Apakah data lengkap?	Tidak ada event yang hilang
Consistency	Apakah data konsisten lintas sistem?	Angka yang sama di semua dashboard
Timeliness	Apakah data up-to-date?	Data real-time atau max 1 jam delay
Validity	Apakah data memenuhi format?	Email format valid, date format benar
Uniqueness	Apakah ada duplikasi?	Tidak ada event yang terhitung dua kali

#Data Quality Checks

Data Quality Check Process

1. Define    → tentukan standar kualitas data
2. Measure   → ukur kualitas data saat ini
3. Monitor   → pantau secara berkala
4. Alert     → notifikasi jika kualitas turun
5. Remediate → perbaiki masalah yang teridentifikasi
6. Report    → laporkan status ke stakeholder

#Data Governance

#Komponen Data Governance

Komponen	Fungsi	Contoh
Data ownership	Siapa yang bertanggung jawab atas data?	Data owner per domain
Data stewardship	Siapa yang memelihara kualitas data?	Data steward per dataset
Data catalog	Repository metadata tentang data	Catalog tools (DataHub, Amplitude)
Data policies	Kebijakan penggunaan data	Retention policy, access policy
Data lineage	Tracking dari mana data berasal	Lineage tools

#Data Governance Roles

Data Governance Roles

Data Owner    → bertanggung jawab atas data (accountability)
Data Steward  → memelihara kualitas data (day-to-day)
Data Custodian → mengelola infrastruktur data (technical)
Data Consumer → menggunakan data untuk keputusan

#Single Source of Truth

#Apa itu Single Source of Truth?

Single source of truth (SSOT) adalah satu tempat di mana semua orang menemukan data yang sama. Tanpa SSOT, setiap tim punya "truth" sendiri dan keputusan kontradiktif akan muncul.

#Mencapai SSOT

Pilih satu tool sebagai sumber utama untuk setiap metrik.
Dokumentasikan mana yang SSOT untuk setiap data.
Integrasikan semua dashboard ke SSOT.
Larang pembuatan dashboard paralel tanpa approval.
Review berkala untuk memastikan SSOT masih relevan.

Warning

SSOT bukan berarti "satu tool untuk semua data" — ini berarti "satu sumber yang diakui sebagai truth untuk setiap metrik." Beberapa metrik mungkin berasal dari tool yang berbeda, tetapi untuk setiap metrik, harus jelas dari mana truth-nya.

#Penutup

Inti yang harus dibawa pulang:

Data quality punya enam dimensi: accuracy, completeness, consistency, timeliness, validity, uniqueness.
Data governance membutuhkan data ownership, stewardship, catalog, policies, dan lineage.
Single source of truth = satu tempat di mana semua orang menemukan data yang sama.
Tanpa data quality, semua analisis dan keputusan berdiri di atas dasar yang rapuh.

Di episode 13 selanjutnya kita akan membahas tool integration & automation — bagaimana menghubungkan tools satu sama lain dan mengotomasi workflow repetitif. Tetap semangat!