6段由来过程

1. 数据资产发展的4个阶段

数据资产构建的4个阶段

数据资产1.0:构建消费者信息库

1. 数据侧与业务侧的初次接触
2. 激发业务人员使用数据的兴趣
3. 实现数据资产商业价值闭环

数据资产2.0:ID-Mapping打通数据

1. PC向无线转型是ID打通的历史契机
   在传统广告业务中,很多标签特征是围绕Cookie这一ID进行关联和运算的,无线端兴起后,Cookie技术不再适用,在无线日志中能获得到的是无线设备码 Device-ID,例如IMEI,IMSI,IDFA,MAC.无线广告部门面临着与数据事业部一样无处发力的困局:无线端用户的ID识别率不到30%,即无法识别大量无线端用户以往的行为数据,更不用说提精准营销了.

2. 为无线广告部门提升ID识别率

   
   精准营销的完整闭环

3. ID-Mapping技术实现各源数据打通

   
   ID-Maapping技术打通各账号ID

数据资产3.0:全集团数据共享共荣

1. B2C业务板块的融入

2. O2O数据接入

3. 金融数据合作

4. 数据化运营

   
   消费者标签库所包含的主要属性维度

5. 职能定位的变化

数据资产4.0:更广泛领域的数据实践

1. 对象扩展

   
   两个重要扩展方面
2. 标签场景化
   在实际生活中,不少人会有非常多个形象/角色,以满足其不同场景下的心理需求.例如一个生理性别为男的人在电商场景中采购一些男性生活用品,因此其购物性别为男;但是其在社交游戏中又以女性身份自居或自我设定,因此其社交性别为女.我们需要将性别这个标签拆分生理性别,购物性别,社交性别等细分标签,以实现对复杂个体的精准刻画

2. 方法论抽象的2个阶段

前四阶段进行了数据资产版本的不断迭代,形成了贴合业务发展,较为系统的,完整的资产目录.不过这些工作仍然停留在对象的梳理归纳层面,如果切换一个行业.就需要重新构建.从历史积累的工作流程中抽象出通用的资产设计方法,经历了方法梳理和原理研究两个阶段

方法论01:方法梳理

不同行业,场景的数据资产设计的共性部分是否可以抽取提炼成数据资产设计方法论?优秀的资产架构设计师不应该停留在为企业一家家地设计标签体系的层面,这仅仅师结果,现象层面的产出

1. 先梳理标签还是对象
   梳理数据资产设计方法论的过程中,第一件事情并不是直接关注标签,而是把注意力放在标签的核心本质 -- 对象身上,只有把一家企业经营流程中涉及的所有对象都整理和筛选出来,才算确定了标签生长的根基
2. 对象到底有哪几类
   数据资产设计方法论中,对象分为 人 物 关系 三种类型,但这不是在一开始就明确的,而是经历了自我推翻的痛苦辩证过程

3. 标签类目体系雏形
   在确认对象后,开始梳理对象的属性 -- 标签.标签师数据资产的载体,要实现某一对象的完整刻画,就需要将标签充分梳理出来,当标签达到一定的数量,就需要有一种标签的分类管理方法,即合理设置的标签体系

   
   游客对象的标签类目体系示例

方法论1.0:原理研究

在确定标签类目体系的基础定义,构建原则后,还是缺少一样东西 -- 原理.由于缺少基础原理,标签类目体系只是一种从实践中归纳总结出的方法,离科学体系方法论还差了一截.原理的补足至少经历了三个重要过程

原理研究的三个重要过程

1. 基础理论的重要性
   一名学问要成为真正的学科,要形成独立的学术专业,就必须有自己的基础原理或者第一性原理.每个学科都有在其逻辑奇点上生长出的系统边界,如果对某一学科研究得足够透彻,我们就能找到更大的逻辑奇点,打破原来的系统边界,获得更大学科的系统边界
2. 以树为原型的理论框架
   数据资产数的基本结构,生长原理,栽种与使用模式
3. 不断丰富完善的过程

3. 标签在数据系统中的定位

标签师面向业务的数据资产组织方式,因此标签在数据系统中处于核心位置.可以说,对标签的来源加工,体系管理,服务应用串联起了数据系统的功能架构与模块连接

标签在数据资产中的位置

数据资产价值主要通过资产服务化生成相应的数据服务,帮助业务增值或企业将本增效来证明

广义上的数据资产范畴

广义上的数据资产范畴

以标签形式组织的数据资源就是数据资产的最佳呈现方式.由于标签师业务导向的组织方式,通过元标签信息能让数据资源变得可阅读,易理解;同时标签态的数据组织方式师最小使用和管理单元,能让数据资源兼具好使用,有价值的核心特点.通过标签对数据资源进行转化和组织,才能最佳实践数据资产看,选,用,治,评的完整运营链路,如下:

数据资产运营闭环
数据资产8大特征

标签在数据中台中的位置

什么是数据中台?

数据中台架构图

从实施角度看,数据中台是以数据资产为核心,以实现数据资产可见,可懂,可用,可运营的系列目标为出发点,配以平台工具,流程规范,应用建设等必要环节,最终落地的数据解决方案,如下:

以数据资产为核心的实施配套

标签在其中的重要位置

标签在数据中台中位置

数据资产和数据服务中最核心的是标签:数据资产本身以标签为组织载体,而数据服务本质上是一种将标签传递给业务端使用的价值管道.标签是数据中台价值链路中的核心的核心

4. 关键术语的定义和解释

1. 数据

数据是指对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

2. 数据资产

狭义: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源

3. 数据中台

数据中台是一套可持续让数据用起来的机制

4. 标签

标签指从原数据加工而来,能够直接为业务所用并产生业务价值的数据载体

5. 元数据

元数据是标签的标签,即对标签的属性信息(特别是业务化属性信息)梳理

6. 类目体系

类目体系指的是对某一类事物的分类,架构,组织方法

标签体系类目

7. 数据类目体系

数据类目体系是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

8. 标签类目体系

标签类目体系是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

9. 对象

标签类目体系方法论中的对象指现实世界中所需研究的目标,数据世界中的对象可以和现实世界中的事物相映射,人,物,关系是对现实世界所有事物的数据抽象

10. 人

会主动发起行为动作的对象

11. 物

行为动作中的被动对象

12. 关系

人和物,人和人,物和物等两个对象间发生的某种连接

13. 场景

标签类目体系方法论中的场景指某环境下,具体对象在时空中的表现,例如:午后我在发呆,机器设备异常运行等都是场景

14. 后台类目体系

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

15. 前台类目体系

业务人员通过后台类目体系选择并获得标签使用权后,可以根据场景需要,将标签安宅哦前台场景组织新类目,形成前台类目体系