标签生命周期管理
2024-03-08 09:40:43 0 举报AI智能生成
标签生命周期管理
作者其他创作
大纲/内容
原子属性标签
原子衍生标签
组合/线索标签
标签范围（只包含新画像体系的标签）
最近90天是否还有被在线调用
在线
最近90天是否还有被离线使用
离线
标签调用情况
口径变换导致标签不可用
标签支持方案调整
其他原因
指标加工
监控报表配置
1. 指标监控：定期输出待下线的标签
需求沉淀
评估方法
要求：标签的调用方需要精确到人
FSS（最大调用方）
octosql， data-feature 主要是老的调用，只能到表级别
其他调用方，待挖掘
直接访问在线存储（看是否可以定位到，如果不行只能基于上面的流程进行筛选后，拉运维同学一起来看了，再评估）
调用方
1. octosql， data-feature 调用梳理，需要定位到调用方以及将调用日志输出，推进迁移
2. 标签在线调用底层数据建设
3. 通过fss接入的能定位到业务方吗？模型调用..
需求沉淀：
要求：标签的调用方需要精确到人，待确认
例行ETL，对于画像大宽表应该没有下游了
BI平台
DS自主探查
接口/脚本（待确认)
应用方
1. BI平台各模块标签使用监控建设，高优
2. DS自主探查，根据执行sql解析，中优
3. 例行etl检测，低优
4. 标签使用检测脚本开发，能查看各个数据源该字段是否还有在调用
依赖信息
短时间内无法做到字段级别的血缘查询，所以可能会有误判，漏掉一部分调用方。扫代码库？
隐患
1. 评估待下线标签
对于只能精确到表的调用方，应该确认清楚具体的标签
1. 确认调用方
2. 在线/离线
3. 影响的业务
风险评估：预测下线可能带来的风险
时间确认：如果还有使用方，与使用方一起沟通切换和下线时间
数据备份：在删除任何数据之前，确保有完整的备份
1. 数据备份方案
2. 制定标签的下线计划
1. 待确认使用方已经下线且没有调用后，在画像平台上调整标签状态（应该区分在线和离线使用场景），走审批流
2. 数据加工调整，停止在线同步流程或者停止加工
1. 优化标签加工逻辑，提高标签同步效率
2. 衍生标签信息维护
3. 操作标签下线
4. 效果评估
标签下线
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