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• 模型数字化：构建一套通用的大淘系模型评估体系，能够清晰的从多个维度评 估当前数据的健康情况，针对问题数据提供改进建议；
• 提效公共模型下沉：定义清晰通用层数据下沉标准，能够清晰的界定哪些数据 应该沉淀到通用层，对于需要沉淀的数据要及时进行沉淀；
• 产品化：通过共建开发一套覆盖设计、评审、开发、管控、治理的建模开发产 品；
• 日常治理：日常监控模型健康情况，并进行治理优化；
• 找数提效：通过共建提高数据检索效率，提高推荐准确度，将核心数据在数据 专辑展示。
以上内容摘自《大数据&AI实战派 第1期》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7722 可下载完整版
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