通过与Kochava Collective进行数据清理，确保质量不

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营销人员从集体杠杆数据清除算法接星巴克危机公关采取的行为收从HEM到MAID的数据提要，以确保质量匹配

随着生态系统中数据隐私的增加，尤其是在iOS 14中，营销人员需要充分利用从用户那里获取的第一方数据来进行营销。营销人员在没有设备标识符的情况下收到散列的电子邮件数据源以更好地了解其受众，现在将由Ko跨境网络解决方案chava数据科学团队清理其数据源。

数据Feed提供原始数据的同时，通常的做法是清除数据以删除损坏或重复的数据。使用我们的数据清理服务，您可以确保所收到的匹配项是高质量的，因为它经过了严格的清理过程，其中包括：

通过将单个提供者数据集与提供者之间的数据进行比较来验证它们。识别设备类型和哈希电子邮件值之间的不一致，并将其从数据库中删除。

比较数据集以识别和验证高质量匹配。

临时删除（“修剪”）单源匹配，识别质量匹配的紧密闭合循环，并删除所有可疑链接，以创建可信的经过验证的HEM到MAID匹配的集群。如果设备中有太多链接指向一封电子邮件（称为“超级集群”），则这些设备将被视为有问题并被删除。

HEM与MAID匹配错误

数据清除后，HEM与MAID匹配良好

拥有如此多的数据，您需要一个值得信赖的合作伙伴来确保您使用的是最准确的数据匹配。

有关更多信息，请联系CollectiveSupport kochava.com。