DEV Community

Aris Candra Muzaffar
Aris Candra Muzaffar

Posted on

Pegangan BI

#analytics #architecture #data #dataengineering

1) Gambaran Singkat Proyek

AtlasRetail adalah website Dashboard Business Intelligence yang diposisikan sebagai EIS (Executive Information System).

Tujuan utama:

  • merangkum kondisi bisnis secara cepat,
  • menyorot anomali/exception yang perlu tindakan,
  • memberi jalur analisis dari ringkasan ke detail (drill-down),
  • tetap menjaga akses data sesuai role.

Sifat sistem:

  • read-only di sisi dashboard,
  • tidak ada fitur input/edit/hapus transaksi dari UI.

2) Alur Data End-to-End (Untuk Jawaban “Proyeknya dari mana ke mana?”)

  1. Data mentah berasal dari file CSV (multi-table retail fashion).
  2. Data diproses lewat ETL: extract, clean, transform, load.
  3. Hasil ETL disusun jadi model star schema:
    • fact_sales
    • dim_product
    • dim_customer
    • dim_date
    • dim_channel
  4. Website membaca data warehouse tersebut untuk menampilkan KPI, chart, dan tabel analitik.

Kalimat cepat:

“Kami tidak menampilkan data mentah apa adanya. Data kami rapikan dulu lewat ETL, baru dipakai dashboard supaya metriknya konsisten dan bisa dipertanggungjawabkan.”

3) Arti “Setiap Baris Data” (Pertanyaan yang Paling Sering Muncul)

3.1 fact_sales (tabel fakta utama)

Satu baris di fact_sales merepresentasikan satu item yang terjual dalam satu transaksi

(item-level transaction line).

Contoh kolom penting:

  • sale_id: ID transaksi
  • item_id: ID item di dalam transaksi
  • customer_key: referensi ke pelanggan (dimensi customer)
  • product_key: referensi ke produk (dimensi product)
  • date_key: referensi ke tanggal (dimensi date)
  • channel_key: referensi ke channel (dimensi channel)
  • quantity: jumlah unit terjual pada item itu
  • unit_price: harga jual per unit saat transaksi
  • original_price: harga awal sebelum diskon
  • discount_applied: nilai diskon yang diterapkan
  • item_total: total nilai untuk item tersebut
  • total_amount: total nilai keseluruhan transaksi

Catatan praktis saat menjawab:

  • item_total = nilai pada baris item.
  • total_amount = nilai total invoice/transaksi sale_id terkait.

3.2 dim_product

Satu baris = satu produk unik.

Kolom penting:

  • product_id, product_key
  • product_name, category, brand
  • color, size, gender
  • catalog_price, cost_price

3.3 dim_customer

Satu baris = satu pelanggan unik.

Kolom penting:

  • customer_id, customer_key
  • country
  • age_range
  • signup_date

3.4 dim_date

Satu baris = satu tanggal kalender yang dipakai dalam transaksi.

Kolom penting:

  • date, date_key
  • year, month, month_name
  • day_of_week, quarter
  • is_weekend

3.5 dim_channel

Satu baris = satu channel penjualan.

Kolom penting:

  • channel
  • description
  • channel_key

4) Hubungan Antar Tabel (Join)

Relasi utama:

  • fact_sales.product_key -> dim_product.product_key
  • fact_sales.customer_key -> dim_customer.customer_key
  • fact_sales.date_key -> dim_date.date_key
  • fact_sales.channel_key -> dim_channel.channel_key

Kalimat cepat:

“fact_sales jadi pusat, lalu dimensi menambah konteks: produk apa, dibeli siapa, kapan, dan lewat channel apa.”

5) KPI Utama dan Cara Menjelaskannya

5.1 Revenue

  • Definisi: total nilai penjualan.
  • Rumus umum: SUM(item_total).

5.2 Units Sold

  • Definisi: total unit barang terjual.
  • Rumus: SUM(quantity).

5.3 Orders

  • Definisi: jumlah transaksi unik.
  • Rumus: COUNT(DISTINCT sale_id).

5.4 AOV (Average Order Value)

  • Definisi: rata-rata nilai per transaksi.
  • Rumus: Revenue / Orders.

5.5 Indicative Gross Margin (jika ditanyakan)

  • Definisi: margin indikatif berbasis harga jual vs cost.
  • Rumus indikatif: SUM((unit_price - cost_price) * quantity).
  • Catatan: ini untuk insight manajerial, bukan laporan akuntansi final.

6) Role dan Batasan Akses (RBAC)

Role di website:

  • executive
  • business_finance
  • marketing_sales
  • admin

Prinsip penjelasan:

  • Executive: fokus ringkasan KPI dan exception.
  • Business/Finance: analitik lebih detail termasuk aspek finansial tertentu.
  • Marketing/Sales: analisis penjualan dan pelanggan tanpa semua detail biaya sensitif.
  • Admin: akses paling luas untuk kontrol/diagnostik.

Satu kalimat penting:

“Meski role admin paling luas, dashboard tetap read-only. Tidak ada write-back transaksi dari UI.”

7) Kenapa Disebut EIS? (Bukan Dashboard Biasa)

Jawaban ringkas:

  1. Decision-first: KPI strategis tampil di awal.
  2. Manage by exception: deviasi penting ditonjolkan.
  3. Guided drill-down: dari ringkasan ke analisis penyebab.
  4. Role-based view: tiap level manajemen melihat informasi yang relevan.

Jawaban cepat:

“Kalau dashboard biasa cenderung menampilkan banyak visual. Di EIS, yang utama adalah keputusan apa yang bisa diambil dengan cepat.”

8) Pertanyaan Sulit yang Sering Muncul + Jawaban Siap Pakai

Q1. “Bagaimana memastikan datanya valid?”

Kami lakukan validasi pada tahap ETL: cek duplikasi, missing value, konsistensi tipe tanggal, dan validasi key pada tabel fakta sebelum data dipakai dashboard.

Q2. “Kenapa pakai model star schema?”

Karena star schema cocok untuk analitik: query lebih sederhana, agregasi KPI lebih cepat, dan alur penelusuran data lebih jelas.

Q3. “Kenapa ada item_total dan total_amount sekaligus?”

item_total dipakai untuk analisis di level item/baris, sedangkan total_amount merepresentasikan total transaksi. Keduanya membantu analisis dari sudut berbeda.

Q4. “Apakah sistem ini bisa dipakai operasional harian?”

Untuk versi saat ini, fokusnya analitik manajerial (read-only), bukan sistem transaksi operasional.

Q5. “Apa keterbatasan proyek saat ini?”

Belum mengarah ke prediksi lanjutan/forecasting dan belum integrasi write-back. Fokus kami pada fondasi BI yang stabil dan bisa dipresentasikan end-to-end.

Q6. “Kalau data bertambah, apakah model ini tetap relevan?”

Ya, karena struktur fakta-dimensi tetap bisa diskalakan. Tinggal proses refresh ETL dan quality check dijalankan konsisten.

9) Checklist Sebelum Sesi Tanya Jawab

  • Pastikan website berjalan normal dari /welcome.
  • Pastikan role switching berfungsi.
  • Siapkan 1-2 contoh insight per halaman: overview, sales, product, customer.
  • Saat menjawab, pakai pola: 1) definisi singkat, 2) cara hitung/logika, 3) dampak bisnis.
  • Jika ada pertanyaan di luar scope, jawab jujur:
    • “Saat ini belum kami implementasikan pada scope UAS ini, tapi arah pengembangannya ke sana.”

10) Versi Super Singkat (Jika Waktu Tanya Jawab Mepet)

Kalau waktu tinggal sedikit, pegang tiga kalimat ini:

  1. “Satu baris fact_sales mewakili satu item terjual dalam transaksi, lalu dimensi memberi konteks produk, pelanggan, waktu, dan channel.”
  2. “AtlasRetail disebut EIS karena fokus keputusan cepat: KPI strategis, exception, dan drill-down terarah.”
  3. “Kami bangun end-to-end dari ETL sampai dashboard role-based read-only, sehingga insight bisa ditelusuri dan tidak hanya visual.”

Top comments (0)