Data Engineering
Satu set angka yang disetujui semua orang, bukan empat dashboard yang saling bertentangan.
Yang termasuk di dalamnya
- Pipeline pelaporan dan agregasi terjadwal
- Perancangan analytics dan pelacakan event
- Penyiapan data warehouse untuk tim kecil
- Dashboard yang berdiri di atas metrik yang sudah didefinisikan
Rapat di mana dua laporan saling bertentangan
Sales menyebut satu angka, finance menyebut angka lain, dan empat puluh menit berikutnya habis untuk berdebat soal datanya, bukan memutuskan apa pun. Penyebabnya hampir tidak pernah tool yang rusak. Penyebabnya tidak ada yang pernah menuliskan arti metriknya.
Kami mulai dari mana
- Definisikan tiap metrik dengan kata-kata dulu: apa yang dihitung, apa yang tidak, dan dalam periode apa
- Bangun satu pipeline yang menghasilkannya, terjadwal, dengan rumusnya cuma di satu tempat
- Arahkan semua dashboard ke situ, jadi tidak ada lagi yang bisa diperdebatkan
- Simpan data mentahnya, supaya definisi bisa berubah tanpa kehilangan riwayat
Tim kecil tidak butuh warehouse sebesar milik bank
Kami sesuaikan dengan volume kamu yang sebenarnya. Sebagian besar bisnis yang kami tangani butuh satu job terjadwal dan satu tabel yang dirancang dengan baik, bukan platform dengan lisensi bulanan.
Pelaporan yang hanya dilihat tim internal masuk ke sistem internal.
Pertanyaan yang sering masuk
Kami butuh data warehouse?
Kemungkinan besar belum. Di bawah beberapa juta baris, satu tabel ber-index yang rapi di database yang sudah ada plus job harian memberi hasil yang sama dengan biaya dan kerumitan jauh lebih kecil.
Bisa membetulkan tracking yang sudah ada?
Bisa, dan langkah pertamanya audit: apa yang sekarang terkirim, apa yang terhitung dua kali, dan apa yang belum pernah dipasang. Sebagian besar masalah tracking itu duplikat dan event yang hilang, bukan tool yang kurang.
Solusi
CRM Internal
Riwayat pelanggan yang jadi milik perusahaan, bukan milik HP siapa pun yang kebetulan menerimanya.
Sistem Internal
Tool yang tidak keren tapi dipakai tim kamu sepanjang hari. Layak dibangun dengan benar.
Studi Kasus
Backend Ticketing yang Checkout Lambatnya Memakan Penjualan
Response API yang lambat membuat pembeli meninggalkan keranjang. Perbaikan database dan caching menyelesaikan sebabnya, bukan gejalanya.