一、数据资产的定义•会给企业带来经济利益的数据资源•特征：有较好的组织形式，实现看选用治评闭环•数据资产的载体形式：标签数澜是怎么定义具体意义上的【数据】、【标签】？客户原始提供的数据字段叫【数据】提供给业务使用的指标特征叫【标签】，如果客户原始提供的数据字段也是业务上需要的，也包含。因此数据和标签不是物理上的区分，而是逻辑上的区分基本信息浏览信息沟通信息交易信息基本信息行为习惯社交网络兴趣爱好业务方角度数澜角度一、数据资产的定义二、构建思路：资产构建第一步-正确的数据观•业务数据化+数据业务化：组织、战略、技术保障•数据资产以价值为依据•企业的未来必需考虑以场景化驱动二、构建思路：资产构建第二步-前期调研（业务、数据）细到什么类型公司什么部门什么岗位客户是谁什么业务，有多痛，，为什么痛（来龙去脉，不要虚的）业务痛点是什么客户有什么数据？不要假设，要实际，再小得数据也有发挥价值数据有什么1.思考先想后做调研业务痛点调研梳理客户数据根据业务诉求、可用数据设计标签梳理标签类目体系2.行动梳理数据-商业价值之间的关系（横向）二、构建思路：资产构建第三步-标签及类目体系设计构建•世界上所有事物都可以归类于三种对象：人、物、关系人的定义：能发出主动行为的主体，包括自然人或法人，及群体物的定义：行为中被动作用的客体，如物品物体关系定义：某时某刻人物发生的某种行为关系，例如浏览、推荐、购买、分析都是关系将公司、业务中所包含的所有对象用数据表达识别，将之归类到三种对象池中三、资产化方法论：识别三类对象（根目录）•举例：识别三类对象（根目录）消费者员工手机交换机购买浏览人物关系三、资产化方法论：数据化的事物表达•确认好对象且汇总该对象所有相关数据后，可以系统性的向下梳理这个对象上的属性，属性下会有各种属性值，属性具有一定的通用性，而属性值则体现了个体差异“不爱读书的我今天在微信上花了半小时读了一篇很有意思的科技文章”？大家自己来拆解一下三、资产化方法论：构建数据类目体系•当我们完成对一切事物的数据抽象后，会发现数据种类非常多：对象很多，属性很多，属性值也很多，我们需要采用一套的数据类目体系方法，来体系化的对对象、属性、属性值进行归整摆放，合理管理、有效率的使用数据类目体系反应了构建者对企业原生数据的理解，是稳定的，不应经常发生变化三、资产化方法论：构建数据类目体系三、资产化方法论：设计标签•“标签”指能够被业务直接使用产生价值的数据，一般都需要结构化到字段粒度，保障数据服务使用。标签类目体系面向数据应用端，解答的是数据怎么用方面的问题和视角。数据情况业务需求标签设计属性指标参数特征注意区分标签和标签值，很多人说的打标签，其实是打标签值群体：职场精英年龄：30-40职业：白领收入：30-50W数据标签群体：职场精英消费档次：高品牌偏好：阿玛尼休闲偏好：旅游群体：职场精英消费档次：高品牌偏好：阿玛尼休闲爱好：旅游基本属性兴趣爱好标签列表简单的标签分类•“标签”的简单示例三、资产化方法论：设计标签让用户可以根据【可理解的分类方式】快速查找数据、标签当某类对象下的标签越来越多的时候，就迫切需要通过类目体系的方法来组织、管理、规划标签三、资产化方法论：设计标签类目体系类目体系为树状结构：根目录即为对象，分为：人、物、关系类目结构一般不超过三级没有上一级类目的叫一级类目有下一级类目的类目是下一级类目的父类目有上一级类目的类目是上一级类目的子类目没有下一级类目的类目叫叶子类目叶子类目下挂有叶子节点，即标签3.行动什么是类目体系类目体系本身指的是对某一类item的分类、架构组织方法：将item分入合适的叶子类目中，具体item都是叶子节点。类目体系的本质是为了系统化的规划、管理、使用三、资产化方法论：设计标签类目体系三、资产化方法论：设计标签类目体系•标签类目体系与数据类目体系的关系如右图所示数据类目体系按“关系”设计的标签按“物”设计的标签按“人”设计的标签标签类目体系按“流程”组织的数据按“人”组织的数据按“物”组织的数据业务流程业务需求三、资产化方法论：设计标签类目体系四、数据资产的特征数据资产特征能确权可阅读易理解易使用可计量有定价可管控可增值五、数据资产的典型应用个性化推荐透视分析用户识别用户画像即插即用在线云端实时数据服务化人群定向消费者标签类目体系画像服务引擎五、数据资产的典型应用-用户画像消费者标签类目体系基本属性资产信息行为习惯五、数据资产的典型应用-透视分析消费者标签类目体系基本属性地理位置行为习惯分析服务引擎兴趣爱好短信平台营销活动广告系统无线APP消息通知DSP系统消费者标签类目体系基本属性营销属性兴趣爱好定向服务引擎五、数据资产的典型应用-人群定向五、数据资产的典型应用-个性化推荐消费者标签类目体系基本属性兴趣爱好推荐服务引擎商品标签类目体系基本属性交易信息六、数据资产的价值意义
