2020-09-18 18:15 重庆大学 产品经理
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9.23打卡 #21天打卡产品经理的日常思考# 品牌进行数据质量评估的目的，是利用准确的数据洞察与符合品牌业务目标的受众建立联系，引导他们做出品牌期望的行为，最终提升营销回报。
换句话说，脱离实际案例空谈数据质量是没有意义的。像在实际操作过程中，虽然隐私性和准确性无论在何种情况下都应该是首要考虑因素，但其他维度指标的重要性在解决不同业务问题时所占的比重也有所不同。
例如，当品牌需要建立一个分析模型时，数据连续性对稳定的变量环境至关重要。
另一方面，对于数据湖（Data Lake）和AI应用来说，数据完整性和颗粒度指标才是评估的重点。简言之，品牌应该始终考虑如何优化使用数据的流程，以及在不同应用场景下，给予相应指标更多的权重。
换句话说，脱离实际案例空谈数据质量是没有意义的。像在实际操作过程中，虽然隐私性和准确性无论在何种情况下都应该是首要考虑因素，但其他维度指标的重要性在解决不同业务问题时所占的比重也有所不同。
例如，当品牌需要建立一个分析模型时，数据连续性对稳定的变量环境至关重要。
另一方面，对于数据湖（Data Lake）和AI应用来说，数据完整性和颗粒度指标才是评估的重点。简言之，品牌应该始终考虑如何优化使用数据的流程，以及在不同应用场景下，给予相应指标更多的权重。
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