9.22打卡 #21天打卡产品经理的日常思考#
评估数据质量需要时间,精力与正确的工具。Marketer们不仅需要利用一些传统的衡量维度来考量数据,还要把数据放到应用语境中进行分析,来确保这些数据可以解决一些实际的业务需要。
如果需要更显著的效果,Marketer们需要对数据进行更深的挖掘并且考虑更新数据优化标准。一般来说,我们可以通过以下9个关键指标来衡量数据的质量:
1. 数据隐私性(Privacy)
2. 准确性(Accuracy)
3. 完整性(Coverage)
4. 颗粒度(Granularity)
5. 时效性(Timeliness)
6. 连续性 (Consistency)
7. 预测能力(Predictive Power)
8. 全域激活(Omnichannel Activation)
9. 实用性(Usefulness)
评估数据质量需要时间,精力与正确的工具。Marketer们不仅需要利用一些传统的衡量维度来考量数据,还要把数据放到应用语境中进行分析,来确保这些数据可以解决一些实际的业务需要。
如果需要更显著的效果,Marketer们需要对数据进行更深的挖掘并且考虑更新数据优化标准。一般来说,我们可以通过以下9个关键指标来衡量数据的质量:
1. 数据隐私性(Privacy)
2. 准确性(Accuracy)
3. 完整性(Coverage)
4. 颗粒度(Granularity)
5. 时效性(Timeliness)
6. 连续性 (Consistency)
7. 预测能力(Predictive Power)
8. 全域激活(Omnichannel Activation)
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