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数据治理:数据成本优化的主要方向

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本文主要介绍了数据治理对于降低成本的重要性,并从多个方面提出了数据成本优化的主要方向,包括提高资源利用效率、优化存储策略、量化成本并促进优化、加强数据质量管理以及满足合规要求以保障数据安全等方面。

指标异动分析,最强攻略来了

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很多时候我们看着指标波动,但却不知道该如何去分析对应的情况。正确的解题思路在于:我们需要搞清楚数据波动背后的业务含义,知道哪些是真正的异动,哪些是正常波动。

如何解决数据指标口径不统一的问题?

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在数据产品的面试过程中,数据对不上、指标不一致是数据化运营过程绕不过的坎,这个问题很容易考察候选人是否真的有实践经验了。具体如何解决?请看作者的分享。