Belajar Product Operation - Product Data Infrastructure

#Pendahuluan

Setelah di episode 2 kita memahami scope Product Ops — data, tools, process, enablement — pada episode ini kita masuk ke fondasi dari area data: product data infrastructure. Tanpa data infrastructure yang benar, semua analisis dan dashboard akan berdiri di atas dasar yang tidak stabil. Tracking plan yang buruk menghasilkan data yang tidak konsisten, dashboard yang membingungkan, dan keputusan yang salah.

Product Ops adalah orang yang memastikan data mengalir dengan benar dari produk ke analytics. Ini bukan hanya soal "memasang tracking" — ini soal mendesain sistem data yang scalable dan reliable.

#Tracking Plan

#Apa itu Tracking Plan?

Tracking plan adalah dokumen hidup yang mendefinisikan semua event yang harus ditrack di produk, beserta properties-nya. Tracking plan menjawab pertanyaan: "apa yang kita ukur dan mengapa?"

#Struktur Tracking Plan

Kolom	Penjelasan	Contoh
Event name	Nama event yang unik	`payment_created`
Trigger	Kapan event terjadi	User mengklik "Bayar"
Properties	Data tambahan	`amount`, `payment_method`, `merchant_id`
Owner	Siapa yang bertanggung jawab	Payment squad
Priority	Seberapa penting	P0 (critical), P1 (high), P2 (medium)

#Best Practices

Konsisten naming: gunakan snake_case dan prefix yang jelas.
Satu event = satu aksi: jangan menggabungkan banyak aksi dalam satu event.
Properties yang berguna: setiap property harus punya use case yang jelas.
Dokumentasi: setiap event harus punya deskripsi yang jelas.

#Event Taxonomy

#Struktur Event Taxonomy

Event Taxonomy Structure

[object]_[action]
 
Contoh:
payment_created     → objek "payment", aksi "created"
user_signed_up      → objek "user", aksi "signed_up"
feature_activated   → objek "feature", aksi "activated"
dashboard_viewed    → objek "dashboard", aksi "viewed"

#Naming Convention

Aturan	Benar	Salah
snake_case	`payment_created`	`paymentCreated`, `PaymentCreated`
Verb in past tense	`payment_created`	`create_payment`, `payment_create`
Object first	`payment_created`	`created_payment`
Konsisten	`user_signed_up`	`signup`, `registration`, `user_signup`

#Data Pipeline

#Arsitektur Data Pipeline

Data Pipeline Architecture

Product (SDK) → Event Collector → Event Stream → Storage → Analytics
     │              │                │              │           │
     │              │                │              │           └── Dashboard, Reports
     │              │                │              └── Data Warehouse
     │              │                └── Kafka / EventBridge
     │              └── Segment / Amplitude SDK
     └── User interaction

#Komponen

Komponen	Fungsi	Contoh Tools
SDK	Menangkap event dari produk	Segment, Amplitude SDK
Event collector	Mengumpulkan dan memvalidasi event	Segment, mParticle
Event stream	Mengirim event ke destination	Kafka, Kinesis
Storage	Menyimpan data	Data warehouse, data lake
Analytics	Menganalisis data	Amplitude, Looker, Metabase

Warning

Data pipeline harus dianggap sebagai produk — punya SLA, monitoring, dan runbooks. Jika pipeline down, semua dashboard dan analisis berhenti. Product Ops harus memastikan pipeline reliable.

#Penutup

Inti yang harus dibawa pulang:

Tracking plan adalah dokumen hidup yang mendefinisikan semua event — harus komprehensif dan terus diupdate.
Event taxonomy harus konsisten: object_action, snake_case, past tense.
Data pipeline punya lima komponen: SDK, event collector, event stream, storage, dan analytics.
Data pipeline harus dianggap sebagai produk — punya SLA, monitoring, dan runbooks.

Di episode 4 selanjutnya kita akan membahas product analytics tools — Amplitude, Mixpanel, dan alternatifnya — serta cara membangun funnel analysis dan retention analysis yang actionable. Tetap semangat!