隐私优先环境中的精益分析 – 与 Timo Dechau 一起训练营 丹尼尔·克劳夫的图片 丹尼尔·克劳夫 2024 年 11 月 29 日 内容 点播观看训练营 不受限制的数据收集导致数据膨胀 消除噪音，专注于重要的事情 重新思考数据管理：从数据过载到数据正念 有意识的数据是道德数据 转向简单和精益分析 在最近的一次训练营中，Timo Dechau 向与会者介绍了他在以隐私为中心的分析环境中处理数据和测量的方法。他演示了如何从混乱的“追踪一切”心态转变为一种注重质量而非数量的专注方法。这篇文章将总结他的一些关键的隐私优先分析理念，但请务必观看点播视频以了解更多详细信息。
点播观看训练营 电子邮件 8 + 5 等于多少？（必需的） 通过提供您的电子邮件并点击“提交”，您同意接收与 Matomo 产品和服务相关的直接营销材料、调查、活动信息、出版物和促销活动。您可以随时点击每封邮件中提供的退订 巴基斯坦赌博数据 链接取消订阅。我们将根据我们的隐私政策处理您的个人信息。 数据过多会导致数据缺失和不完整，从而扰乱归因和测量。 不受限制的营销和商业世界正在经历数据问题。分析师和商业智能团队正在努力处理大量数据，这些数据并不总是有用，而且往往不完整。21 世纪初，“数据越多越好”的理念成为指导原则，鼓励公司使用所有可用的数据收集方法收集一切可能的数据。
这种无节制的追求往往会导致一个意想不到的问题：数据膨胀。数据太多，清晰度太低。数字营销人员、分析师和企业领导者现在试图驾驭大量信息，但这些信息带来的混乱多于洞察力，尤其是当数据因隐私法规而不完整时。 精益分析趋势的时间线图 消除噪音，专注于重要的事情 当数字营销人员开始了解数据的潜力时，“数据越多越好”的思维模式就出现了。这似乎合乎逻辑：更多的数据意味着更多的优化、个性化和推动结果的机会。但在实践中，收集所有可能的数据往往会导致一堆杂乱无章、令人困惑的指标，这些指标可能会误导而不是指导。 这种方法存在隐性成本。