Dalam penggunaan Power Pivot, cara kita menyusun data sangat menentukan performa analisis dan kualitas insight yang bisa dihasilkan. Agar data dapat diolah secara optimal, ada tiga aturan utama atau “tiga golden rules” dalam penataan struktur data. Aturan-aturan ini sebenarnya sejalan dengan prinsip yang digunakan dalam sistem database seperti Access dan SQL, sehingga bukan hanya penting untuk Power Pivot, tetapi juga untuk pengelolaan data secara umum. Dengan mengikuti aturan ini, perhitungan menggunakan DAX menjadi lebih mudah, dan pembuatan laporan ringkasan lewat Pivot Table juga menjadi lebih akurat dan efisien. 

Rule 1 

Aturan pertama adalah setiap kolom hanya boleh memiliki satu tipe data. Power Pivot menyimpan dan memproses data dalam bentuk kolom (columnar structure), sehingga konsistensi tipe data dalam satu kolom sangat penting. Artinya, satu kolom sebaiknya hanya berisi satu jenis informasi dengan format yang sama, misalnya hanya teks, hanya angka, atau hanya tanggal. Contohnya pada data payroll (penggajian), kolom “Nama Karyawan” harus berisi nama saja dalam format teks, tanpa disisipkan angka, kode, atau informasi lain. Selain itu, tidak boleh ada kolom lain yang berisi informasi nama yang sama, karena itu akan membuat struktur data melebar (wider) dan membingungkan. Lebih baik data dibuat memanjang (longer), di mana satu jenis informasi hanya muncul di satu kolom khusus. Konsistensi ini membantu Power Pivot mengompresi data lebih baik, mempercepat proses kalkulasi, dan mengurangi risiko kesalahan analisis. 

Rule 2 

Aturan kedua adalah setiap baris harus mewakili satu record atau satu unit pengamatan. Satu baris = satu entitas yang lengkap. Masih dengan contoh payroll, satu baris harus merepresentasikan satu karyawan saja. Semua informasi tentang karyawan tersebut—seperti nama, umur, gaji, departemen, dan lain-lain—harus berada dalam baris yang sama. Tidak boleh ada baris lain yang mengulang karyawan yang sama dengan informasi tambahan, karena itu berarti terjadi duplikasi record. Jika satu orang muncul di beberapa baris untuk data yang seharusnya tetap (misalnya tanggal lahir atau departemen tetap), maka struktur data menjadi tidak efisien dan berpotensi menimbulkan inkonsistensi. Dengan satu baris per record, data menjadi lebih rapi, mudah difilter, dan mudah diringkas menggunakan Pivot Table maupun perhitungan DAX. 

Rule 3 

Aturan ketiga adalah setiap sel hanya boleh berisi satu nilai. Satu sel tidak boleh mencampur beberapa informasi sekaligus, apalagi dengan tipe data berbeda. Misalnya dalam mengisi alamat karyawan, kota dan kode pos tidak boleh digabung dalam satu sel seperti “Jakarta 12950”. Sebaliknya, harus dipisah menjadi dua kolom berbeda: satu kolom untuk kota, satu kolom untuk kode pos. Dengan pemisahan ini, kita bisa menganalisis data berdasarkan kota saja atau kode pos saja tanpa perlu memecah teks terlebih dahulu. Prinsip ini sering disebut sebagai atomic data (data yang tidak bisa dipecah lagi). Jika satu sel berisi lebih dari satu informasi, proses analisis akan menjadi lebih rumit, formula lebih kompleks, dan performa bisa menurun. 

Ketiga aturan ini membantu membentuk data yang terstruktur rapi, konsisten, dan mudah dianalisis. Namun, mengikuti ketiga aturan saja belum tentu cukup, terutama jika dataset sangat besar dan memiliki banyak kolom. Terlalu banyak kolom bisa menyebabkan data redundancy atau redundansi data, yaitu pengulangan data yang sama di banyak tempat dalam tabel. Misalnya, jika informasi departemen lengkap (nama, lokasi, manajer) diulang di setiap baris karyawan, maka data departemen tersebut disimpan berkali-kali. Ini membuat ukuran file membesar, memperlambat proses, dan meningkatkan risiko inkonsistensi ketika ada perubahan data. 

Karena itu, selain mematuhi tiga golden rules, kita juga perlu mulai berpikir tentang pemisahan tabel (normalisasi sederhana) dan pembuatan model data yang lebih efisien, misalnya dengan memisahkan data karyawan dan data departemen ke tabel yang berbeda lalu menghubungkannya melalui relasi. Dengan cara ini, data yang sama tidak perlu disimpan berulang kali. Hasil akhirnya adalah model data yang lebih ringan, cepat dihitung oleh Power Pivot, dan lebih fleksibel untuk analisis lanjutan. 

Singkatnya, struktur data yang baik adalah fondasi utama analisis yang kuat. Satu kolom satu tipe data, satu baris satu record, dan satu sel satu nilai adalah prinsip dasar yang wajib dipenuhi. Setelah itu, barulah kita mengurangi redundansi dan membangun model data yang lebih efisien. Dengan pendekatan ini, Power Pivot dapat bekerja maksimal, perhitungan DAX lebih sederhana, dan laporan yang dihasilkan menjadi lebih akurat serta mudah dipahami. 

Reference:

Bernard Obeng Boateng. (2023). Data Modeling with Microsoft Excel. 1st. Packt. Birmingham. ISBN: 971803240282.