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使用 Databricks 衡量数据产品的用户采用率和 KPI.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718767 2025-06-22 26页 1.54MB

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本文主要介绍了如何使用Databricks测量数据产品的用户采纳度和关键绩效指标(KPIs)。关键点如下: 1. 数据产品特性:具有目的性、可发现性、可访问性、可信性、自包含性、互操作性、版本化和可审计性,且需有团队负责维护。 2. 数据产品实例:管理仪表板、专用聊天机器人、精心策划的表格等。 3. 数据产品与软件产品对比:核心使用指标、用户参与度、成功指标、反馈机制和性能指标不同。 4. 医疗行业数据产品示例:患者风险评分表、DRG和APC映射、提供者绩效汇总等。 5. 使用Databricks测量KPI用例:用户采纳度、查询模式、产品覆盖范围、成本指标和数据新鲜度。 6. 关键元数据区域:使用与成本、用户访问、查询执行和数据血缘。 7. 未来展望:利用Databricks AI/BI进行异常检测和数据质量监控。 核心数据引用:“数据产品特性”中的“可信性”包括验证、测试、服务级别协议(SLAs)和数据质量措施;“使用Databricks测量KPI用例”中涉及成本指标,如每查询/用户的成本和数据库使用量(DBU)跟踪。
"探索数据产品的奥秘" - 如何使用Databricks衡量数据产品的用户采纳与KPI? "医疗数据创新案例" - 健康领域中,哪些数据产品实例最具影响力? "Databricks的未来趋势" - 在Databricks中,AI和BI将如何推动数据产品的未来发展?
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