标签类目体系构建步骤

识别对象

• 数字映射可以将现实世界中的一切事物归属为对象
  • 对象分为“人”、“物”、“关系”
    • 人：会主动发起行为的主体——自然人、自然人群体、法人、法人群体等
    • 物：行为中的被施与对象——物品、物体、物品集合
    • 关系：指的是人和物，或人和人，物和物等在某时某刻发生的某种连接，包括行为关系、归属关系、思维关系等各种强、弱关系

同一对象数据打通

• 由于同一个对象在多处系统留存有按不同ID组织的信息记录，因此需要进行多种ID间的同一对象识别打通
• 解决方法——大数据领域中的ID-Mapping技术

数据化的事物表达

• 数据思维要求我们能将现实世界进行快速的数据映射：将所有事物映射为“人”“物”“关系”三类，系统性的向下梳理各对象全维度属性，各属性下有具体属性值

构建数据类目体系

• 梳理出的数据类型会非常多：对象多，属性多，属性值也很多。因此需要一套系统的数据资产梳理方法，体系化地对“对象、属性、属性值”进行统一梳理和体系化梳理

构建标签类目体系

• 标签：从原始数据清洗加工而来，能够为业务所使用产生价值的数据资源称为标签

• 标签的设计过程：将业务痛点拆解成应对的数据方案，数据方案中的数据资源拆解到字段粒度，就是标签的设计过程

前后台标签类目体系

• 后台标签类目体系比较稳定，是对人、物、关系各类对象的本质描述及描述属性的普适分类
• 前台标签类目体系侧重于对业务场景的响应，根据业务需求来汇集所需的标签集合，并根据业务的理解对标签进行分类，以供业务系统或数据应用调用