标签体系设计(一)
2022-07-21 08:58:49 4 举报标签
作者其他创作
大纲/内容
业务系统
数据质量
年龄
IP
基本信息
投诉率
平均年龄
标签：从原数据加工而来，能够直接为业务所用并产生业务价值的数据载体。
关系指数
保险产品(物)标签库
交易中心
6.前后台标签类目体系
消费者
行业行为
......
教育情况
总交易量
生活坐标
库存物流
流程行为
XX 数据类目体系
客户行为数据
进食需求
数据资产：由企业拥有或控制的，能够直接为企业带来经济利益的数据资产。
AID
数据部门从成本中心变为利润中心
星座
关系
4种级别的ID信息
仓库(物)
公司所在地大厦
IT时代业务使用数据流程
法人
总商品数
账户标签
搜索组件
标签和标签值的区别标签是对某一对象的属性刻画，是结构化到字段粒度的数据资源。如：“酒店信息”并不是标签，它是一种数据大类，其中所包含的“酒店名称”“酒店地址”才是标签；“女”“33岁”“巨蟹座”在本方法论中并不算标签，它们分别是用户身上“性别”“年龄”“星座”标签的标签值。
监控告警
注册认证地址
3.0
信用指数
社交关系
偏好品牌类型
员工(人)
.......
人：指会主动发起行为动作的对象。
行为关系(动态/场景)
资产能力
数据中台：一套可持续“让企业数据用起来”的机制。
应用中心
二级类目
公司所在城市编码
需求困难
属性指标参数特征
一段时间内浏览品类数
娱乐所在地
应用
按“流程”组织的数据
性格格调
仓库
订单总数
异构数据
浏览
个性化推荐
数据安全体系
公司所在地
属性值
企业人力部门要提供配套的组织保障，包括以CEO、CIO、CTO、CDO为主的高层管理层以及中层管理层、基层执行层的全套组织体系，建立数据人才组织架构
客户访问来源
职业规划
大数据平台
标签运营成为重中之重
旅游偏好
性别
身份证年龄段
公司所在城市名称
数据中台
交易记录
上网习惯
关键术语的定义和解释
服务层
精准营销
标签在数据中台中的位置
数据商品化的4个导出结果
基本特征人出生后固有的自然特征和成长过程中所有用的社会特征
旅游行为
XX商品
具体根目标
根目录分类
收藏(关系)标签类目体系
营销效果分析
数据算法开发
IDFV
利用ID-Mapping技术将各ID账号打通
数据资产管理
标签类目体系方法论中各概念与数据粒度的对应关系
三类对象本质上的区别：
能力价值
旅游习惯
对象分两大类型：实体对象(人、物) 和关系对象（强关系、弱关系）
看
业务人员
类目体系树状结构
浏览品牌偏好
LBS
【需求困难】一级类目下的二级类目
离线同步
数据商品化全流程运营
交易(流程)
数据库表
类目体系：对某一类item(事物)的分类、架构、组织方法。
”物“往往是被动的，包括原料、设备、建筑物、简单操作的工具或功能集合等，是关系的接收者。
同学关系
公司详细地址
实体对象与虚拟对象之间的标签连接
面向内部
决策支持
商品ID
数据资产交换
第一级ID:强身份属性的ID，例如身份信息、护照编号、驾驶证编号、人脸ID、指纹ID、虹膜ID等
对象行为
偏好的交易金额分段
理念世界层次
基础原理
消费者协会
商品(物)
保全(关系)标签库
交易消费等级
动态特征
资产服务化：在资产中心中，经过标准化组织和梳理的数据资产经筛选后被灌入服务组件工具中，业务人员、产品经理、应用开发人员只需快速配置即可创建数据服务(API)。在服务中心中，可以对所有数据服务的调用、运行等情况进行计量、全局监控和调度配置。
4.0
标签定义：营销业内一般将个体的属性特征统称为“标签”。
关键词偏好
爬行类
职场关系
扩展需求
设备智能监测
交易(关系)标签类目体系
服装属性
组件
第四级别ID是临时记录相关的ID，例如Cookie、IP地址、GPS定位、操作行为等
信贷服务
软体动物
企业数据架构示意图
数据资产体系
数据操作系统
裸子植物
物联互通层
IMSI
数据在哪
搜索服务
离线开发
技能提升
购物特征
生存需求
基本特征
网络贡献度
是否易受影响
环节动物
原始数据
一级类目
零售交易
鱼类
交易关系树连接消费者实体树与商品实体树
收藏品牌偏好
治
爱好特长
要货供应
更快
藻类植物
地理环境
静态标签
ID-Mapping打通数据
后台标签
5.构建标签类目体系
年代
需求消费者日常因素因某种需要或兴趣爱好所表现出来的潜在需求
交易人
消费者标签类目
购买(关系)标签库
基础属性
客户洞察
权益数据
各业务流程记录
地理位置
...
1、根据业务场景需求，按照标签类目体系方法论设计标签集。
家庭所在地
好使用
户口国籍
动态标签
思维认知
2.0
发卡系统
动、静标签的联系：其一：静态标签的取值可能会影响动态标签的取值。例如静态标签”性别“取值为”女“，很可能会影响一些行为动作类标签取值，例如”偏好服装风格“”最常购买品类“等标签取值会有女性消费特征。其二：由大量动态标签的取值可以推测和演算出静态标签的取值。例如通过大量的消费、浏览、收藏类标签取值可以反过来推测“性别”标签取值。
用户行为分析
数据粒度
示例
标签方法论
对象层
用户
根目录
表层
用户基本信息
类目
字段层
职业
标签
字段取值层
教师
标签值
例如：将交易关系的标签“交易金额”转化为消费者实体的标签
业务可理解的数据资产载体
根目录亚分类
交易记录编号为001的交易金额：30
本地机房
购买汽车意向时间
游客(人)
可增值
收藏
前台类目体系：可以根据场景需要，将标签按照前台场景组织新类目，形成前台类目体系。
2.同一对象数据打通
消费力
户籍地
证件号
DT时代可能的业务使用数据流程
社交性格
公司所在省份名称
中台：完成前台业务对后台资源的快速调用、快速试错。经常被调用、可复用的资源能力可以从后台中提炼出来，存放到中台中，并通过良好的接口预留，实现与前台的无缝对接。
扁形动物
数据操纵系统
5、业务使用过程中所沉淀的日志、反馈、事故等信息都可以用来更好地管理标签和服务，帮助优化数据商品的质量。
是否信贷优选受众
选
1.0
可管控
2、标签类目体系是一种以对象为基础的数据资产梳理方式，对某一类对象的标签类目体系的构建实际上是完成了对某一类对象的模式设计。
统一汇总记录
内部数据
数据服务体系
发卡数据
BI
品牌偏好
准备习惯
影响力等级
大数据领域的ID-Mapping技术就是用来解决某一对象多源数据打通问题的
数据认知三大问题
加盟商(人)
数据层
圈人组件
直系亲属
数据：指客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。
网络影响力
影响力分值
购买品牌偏好
业务数据化过程：将各业务系统中的数据进行清洗、交换、汇总，形成企业的数据中心。
联系方式
数据服务能力
【地理位置】一级类目下的二级类目
数据类目体系
3、标签类目体系有自己的第一性原理，根据第一性原理，得出具体的方法、标准、实施步骤和模板工具，而不是某一场景中数据信息的简单收集和罗列。
覆盖网络节点数
临时数据
数据操作系统工作流程
网络活跃度
实时位置
关系集
组件数据
地理位置消费者出现过或留存的地理位置信息
电商协会
学校所在地
偏好品牌国别
基本属性(静态/固定)
关系树对实体树进行新叶映射
可阅读
三级类目
交易售卖
积分管理系统
信用等级
苔藓植物
被交易总金额
【社交关系】一级类目下的二级类目
消费者标签库
MAC
思维
兴趣习惯(提炼)
形体特征
批发交易
工作经历
数据表格
”关系“对象属于一种虚拟对象，是两两实体间的联系与连接。
好的数据资产特征---标签类目体系
元标签：叶/花本身是对对象的属性刻画，同时也存在一些属性是对叶/花进行属性刻画，例如叶形、叶脉等。这些用来刻画标签的标签称为元标签。标签需要有一系列的元标签来详细刻画。标签体系设计是一种对对象统一进行本质刻画的数据描述办法：把个体观察升级为群体观察，而非过去对个体现象的归纳，更具有面向未来的场景化适应能力。数据资产设计师们可以从标签类目体系的第一性原理出发，通过演绎法推导出各种行业场景的数据资产样式及资产使用方式。
游后分享
资金关系
从消费者扩展到某行业或某企业中所有核心对象的标签梳理
平均交易金额
哺乳类
能确权
地理属性
生活需求
数据应用场景
4.构建数据类目体系
标签设计的两大前提
店铺偏好
业务人员发出指令(高频)
消费者ID
IDFA
对象：现实世界中所需要研究的目标。
公司所在行政区名称
搜索点击
性格(挖掘)
标签类目体系
恶意行为
PC
1、标签作为面向业务的数据资产载体，一方面以标签的形态串联业务端的理解和操作，另一方面每一个标签都会与底层数据字段相映射，以实现底层数据的切割、相连、操作等。
积分数据
数据开发工程师设置好状态并刷新（低频）
出生地
道
数据血缘
人口统计
是否明确果断
性格
出生年月
交易总金额140
保险行业标签库
保单(物)标签库
资产信贷
API网关
数据/标签类目体系
人群圈选
积分兑换标签
发展过程(浏览行为)
算法开发
经常影响类型
好友数
前台调用数据资源时中台能快速响应
进件管理系统
休闲娱乐
IMEI
业务数据积累
业务数据化
销售数据
分析组件
人
信用评估
评
1.识别对象
公司所在行政区编码
数据开发
加购物车
库存(流程)
数据价值在哪里
手机
第三级别ID是注册账号相关的ID，例如支付宝账号、淘宝账号、微信账号、水表账号、医保账号、游戏账号等
满仓率
数据类目体系：将企业原始拥有的数据字段，采用类目体系的方式进行梳理所形成的目录结构。
消费者(人)标签类目体系
道的两种形态
分析服务
资产树使用模式推演
商品(物)标签类目体系
上网访问地
白名单
元标签：标签的标签，即对标签的属性信息(特别是业务化属性信息)梳理。
“让数据越用越活，越用越多”
购物偏好
信用消费者在消费后产生的评价、纠纷、违约、欺诈等信用相关行为所形成的个人信用记录
是否忠诚信赖
数据开发工程师
基础特征
第二级别ID是设备相关的ID，例如手机号、手机IMEI、IDFA、MAC号、邮箱地址等
多平台混合云资源
选用适用、适配、成熟、完整的一站式大数据平台工具，利用工具对整个战略进行保障，并对全链路的数据采集、开发、质量和流程进行保证
价值运营是一个持续运作、坚持不懈的过程
购车品牌意向
信用评分
V3.0：让数据智能有效地用起来 -> 数据操作系统
身份证年龄
单个物品
历史统计交易
月薪发放
中间数据
交易总金额
业务层
LBS周边
兴趣偏好
广告行为
异构数据源
Android ID
拍下购买
服务创建
Oracle
交易
物
智能
是否喜新厌旧
生命进化树
数据汇聚连接
CellID
对象扩展
行为习惯
数据怎么用
平均访问浏览时长
调用管理
BI分析
线形动物
标签类目体系方法论
第一性原理层次
最近一次交易金额
数据资产化：数据开发人员可以利用离线、实时、算法开发等不同的计算引擎工具对数据进行多种类型加工：将原始数据梳理、加工成可供业务理解、查看、使用的数据资产并存放于资产管理工具中，之后不断治理优化。
服务授权
第一次交易金额
V1.0：让数据用起来 -> 数据中台
动态标签和静态标签的区别：某一对象个体在该标签下的标签取值是否会经常变化。例如\"性别\"标签，某一消费者个体在该标签下的取值判定为【女】后，一般就不太会发生变化，因此\"性别\"标签是静态标签；而\"消费金额\"这个标签，某一消费者个体在该标签下的取值存在经常变化的可能，因此\"消费金额\"是动态标签。
思维金字塔
旅游准备
课程培训(流程)
交易物
日统计交易
国别
一站式工具
数据
资产方法论
关系：人和物、人和人、物和物等两个对象间发生的某种连接。
职业信息
能力消费者身份、地理位置、收入、消费的产品层次等所反映出来的消费潜力
客户标签
按“人”组织的数据
账户信息
保暖需求
用
品类偏好
自然人
是否有购车贷款需求
内容(推荐方案)
消费者数
数据中台框架图
家庭关系
Cookie
统一存储计算
企业数据类目体系的构成
五险一金
标签梳理扩展思路
数据标准
性格特征
构建消费者信息库
商品单价
满意度
战略定位
偏好品牌风格
月统计交易
运营大屏
保险(人)标签库
“交易流程”的数据类目示例
查询组件
初始阶段业务使用数据流程
黑名单
单条关系记录
消费者标签类目体系
是否类(兴趣爱好)
4、通过服务化的工具，可以将选中的标签集合快速配置成数据服务或数据应用(真正的数据商品形态)，供业务部门使用。
生肖
数据资产特征
数据应用能力
数据生命周期
能量、养分和凋零
总库存量
应用层
偏好品牌级别
包含(生理参数)
元数据
数据汇聚
智能调度
是否只逛不买
要货(流程)
数据资源
明细交易
数据运营体系
数据安全
资产情况
生态合作数据
生活性格
贴源数据
鸟类
面向客户
账单分期推送标签
总电商数
卡片标签
年终奖发放
ID-Mapping
理赔(关系)标签库
外部数据
是否有购车意愿
MD5 ID
3.数据化的事物表达
回访(关系)标签库
移动App平台
服务中心
数据资产8大特征
两个重要扩展方面
交易记录编号为003的交易金额：20
信用分变化幅度
粉丝数
社交偏好
环境隔离
评价
购物性格
更广泛领域数据实践
数据使命的3个层次
人类
购车价位意向
交易记录编号为002的交易金额：50
关系网络
理性思维层次
门店(物)
评价反馈
消费者【基础属性】下的二级类目
易理解
数据源
根、枝干、叶/花
Hadoop
购车车型意向
薪酬待遇(流程)
广义的数据资产范畴
发生时间
购车功能意向
能力评估
公司POI信息
习惯消费者在消费过程中有意或无意做出的视角或空间的筛选
是否犹豫再三
澜图
推荐服务
需要将标签按照场景拆细，尽量客观地反应场景情况
统一数仓
被交易总金额140
公司所在省份编码
实时接入
“人”标签类目设计思路
购物习惯
智能运维
全集团数据共享共荣
人生阶段
3、业务人员可以搜索、浏览、查看标签化的数据商品信息，包括标签名称和标签详情、功效、可应用场景、用户评价等。如果发现自己需要或感兴趣的标签，业务人员可以将其加入购物车或收藏夹，以供下一阶段配置数据服务使用。
实时开发
属性
交易金额
数据资产构建的4个阶段
游中习惯
标签类目体系方法论的第一性原理是“树形结构的标签树”
节肢动物
社会关系人在生活、工作、购物等社交活动中建立起来的人与人之间的关系
分形结构与资产树栽种模式
圈人服务
商品
后端技术可实现的数据处理
数据中心
网络
单细胞生物
标签类目体系设计的三大前提：1、统一的数据思维2、充分的前期调研3、正确的落地思维
服装企业数据类目体系
预测年龄段
有定价
电销管理系统
数据资产运营闭环
可计量
数据资产化
旅游途中
好评率
具体标签
身份认证
场景：某环境下，具体对象(人、物、关系)在时空中的表现。
打标签和标签设计的区别：打标签类似于对具体实例树的某一片叶子涂上颜色，即标注标签值或计算标签值；而标签设计则是在模板层面的形状设计，两者不在同一维度。可以这样简单理解，当看到一颗具有颜色(取值)的树(个体)时，那是具体对象个体；如果看到有颜色的叶子，那是具体对象个体的标签取值；如果看到的是没有颜色的树形轮廓模板，那就是该对象的标签类目体系。
感性思维层次
社会关系
Spark
原始生命
电商
确认收货
前台标签
静态特征
保险行业所涉及的对象
6、标签管理过程可以更好地优化现有标签设计。
标签类目体系：将企业业务上所需的标签，采用类目体系的方式进行梳理所形成的目录结构。
1.0版本的消费者标签类目体系
大额现金分期标签
兴趣爱好
心里
数据情况
TV
交易记录编号为003的交易金额：40
服务
物品集
MySQL
什么是标签？从原始数据清洗加工而来，能够为业务所用并产生价值的数据资源，一般都需要架构化到字段粒度，保障服务化使用。它面向数据应用端，解答的是“数据怎么用”“数据的价值是什么”的问题。
Kafka
偏好消费者在长期消费过程中所形成的对商品属性的偏好
云底座
逻辑思维层次
贵宾权益系统
应用数据
公司所在地街道
标签场景化
企业画像
行业偏好
物：行为动作中的被动对象。
类目体系对某一类item的分类、架构组织方法。类目体系是一种树状结构，从根目录上长出的第一级分支称为一级类目... 举例：商品类目体系就是对海量商品进行行业类目梳理的经典成功案例。商品类目体系对所有商品先进行一级分类，分为美妆、女装、母婴、数码、鞋包等；美妆一级分类下分为基础护理、细分彩妆、美发、美体等二级分类；基础护理二级分类下又细分出卸妆、洁面、化妆水、乳液面霜等三级分类；卸妆三级分类下再放入卸妆油等具体商品。
一段时间内总浏览量
资产投资
出行需求
维权
是否爱贪便宜
代理(人)标签库
使能
【生活坐标】二级类目下的三级类目
资产服务化
蕨类植物
2、标签创建后生成标签开发任务，分配给数据开发工程师或算法工程师。
资产中心
课程(物)
一段时间内浏览商品数
游后习惯
数据分析师
5G网络
标签层
推荐组件
服务业务化：创建好的数据服务(API)可以直接对接现有的业务系统或者封装成带交互界面的数据应用产品，最终支撑业务解决问题或提升业务执行效率，产生商业价值。
两栖类
可视化配置
幻数
真正的解决数据打通、治理、使用等问题
腔肠动物
数据中台需要从最高层的战略上明确企业对于数字化转型和建设中台的意图，才有可能真正落地
一段时间内浏览品牌数
手机号
”人“往往具有主动性和智慧，能主动参与社会活动，发挥推动作用，往往是关系的发出者。
基础工具层
后台类目体系：面向数据资产管理人员，是企业数据资产的全集，较为稳定，按照统一的分类方式进行标签的挂载、查看、管理。
历史交易总金额
标签设计
平均访问浏览深度
属性(品牌偏好)
业务中台
被子植物
消费者A
自然人群体
是否货比三家
标签数据
查询服务
购车意愿强烈程度
是否从众跟风
设备运转数据
消费者(人)
职业性格
标签类目体系设计的6个步骤
企业经营数据
把经常用到的数据资源沉淀在中台
总交易额
格调
创新应用
数据中台的核心要义
按“物”组织的数据
法人群体
住宿需求
面向合作伙伴
教育信息
股票发放
业务需求
V2.0：让数据快速迭代地用起来 -> 数据中台
服务业务化
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