【数据治理】 第2话 - 标签治理体系

数据人学习平台上线公告摘要

作者介绍: 芥末, 微信号: jiemoxiansheng01。专注于数据产品领域，具备数据平台、数据治理、数据策略方向的专长，并是“数据人创作者联盟”成员。

00前言

芥末继续数据治理体系的讨论，本篇将关注数据治理应用中的用户画像"标签治理"。

01背景&目标

讨论了画像标签在业务覆盖、持续运营优化、资源使用与成本控制方面的评估和规划。

02价值&收益

详细探讨了如何从标签质量、使用情况、计算资源和数据存储等方面评估标签的多维度价值。

03模型评估

• 模型概览: 强调了指标的客观性和其在标签治理中的指导作用。
• 维度定义: 详细定义了覆盖率、准确性、时效性、使用度、关注度和实用度等评估维度，并提出了数据脱敏的重要性。
• 模型计算: 描述了标签模型评估的方法，包括函数转化评分和人工规则加权，以及各维度的权重配置。

04模型应用

讨论了如何通过模型评估指导内部成本降低和优化运营决策。