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
- 对象分为“人”、“物”、“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
标签：对象,标签,梳理,步骤,数据,类目,属性 来源： https://www.cnblogs.com/yangzilaing/p/14905013.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。