Label Hierarchies(四)

4个核心原理

1. 为什么要先讲道

思维认知之重

提升思维认知比单纯阅读效率高。阅读是一个宽门,进入门槛很低,一般人发现某方面知识缺乏,就会选择阅读这种提升方式。但能从书中读出道理的人少,能从道理中真正有所领悟、获得精进的人就更少了。“懂得很多道理却依然过不好这一生”

什么是道
道的两种形态
  1. 正确认识表现为思维认知的道
    工具越高级,能领悟和解决的系统问题越大。


    思维金字塔
  2. 正确认识表现为基础原理的道
    埃隆·马斯克说过:物理学之所以能在违反直觉的领域(例如量子力学)获得进步,就是因为它将事物拆分到最基本单元,然后从那里开始推导,这是唯一有效的。但大多数人都采用类比思维从众,看上去很诱人,听上去很有说服力,又不用动脑子,但这样得到的结果就仅仅是个故事而已,无法了解真相,也无法进行改造

2. 业务与数据的连接发展

数据系统的发展历程
数据使命的3个层次
  1. 使能
    用平台工具提升数据处理的操作效率,降低技术操作,这是一种让技术人员将数据使用起来的层次
  2. 更快
    将技术,数据,文化这三个要素在数据中台中进行统一,提升业务应对变化的能力(因此中台战略的核心在于让业务人员利用可复用的技术方法快速试错),这是一种让业务人员快速地使用数据,试错的层次
  3. 智能
    让数据智能能有效地用起来,一方面数据操作系统更智能地理解含义,自动操作数据全链接;另一方面在数据应用上不断创新和深挖,这是一种让数据自己生长,繁衍生息的层次
业务系统与数据系统
  1. 初始阶段,业务人员自己理解并操作数据


    初始阶段业务使用数据流程
  2. IT时代,数据库技术实现对数据的专业操作


    IT时代业务使用数据流程
  3. DT时代,路在何方


    DT时代可能的业务使用数据流程
面向业务的数据资产组织形式

数据资产指企业所拥有的能够带来经济价值的数据资源,一般都有较好的组织形式来保障完成资产“看选用治评”的经济价值链路。“组织形式”这个概念比较模糊,在具体落地时我们采用标签作为数据资产的最小组织单元,用标签类目体系作为数据资产的整体组织结构

3. 根,枝干,叶/花

标签类目体系的基础结构就像一棵树。树一般由根、枝干、叶/花等核心结构组成,在标签类目体系中,也有对应于根、枝干、叶/花的核心结构,即对象、类目和标签。

树的根决定了这是一棵什么树

设计标签类目体系需要从“根目录”开始梳理。“根目录”所对应的数据粒度为“对象”。从根上生长出来的枝干与叶/花都由根来决定性状,例如根是柳树根,那么从根上生长出来的树就是柳树。如果对象确认为“人”,那么就会形成“人”的标签类目体系,“人”就是标签树的根目录。“对象”分两大类型:实体对象(人、物)和关系对象(强关系、弱关系)。因此存在两大类的标签类目树:实体树和关系树。


数据库E-R模型样例
树的枝干对应标签分类

树的枝干部分对应的是标签类目体系中的类目,即标签分类。类目是一种分形结构,可以不断分化下去;

树的叶/花部分指向标签

4. 能量,养分和凋零

实体树之间通过关系树连接
交易关系树连接消费者实体树与商品实体树
从实体树叶子回溯打开关系树森林
关系树向实体树赋予能量
业务使用是对标签树的养分供给
最终梳理出一片森林而非一棵树

5. 分形结构与资产数栽种模式

经典类目体系结构是一棵可以不断分形的树,因此可以通过促进其不断生长并对其进行修剪、插枝等来持续使其完善。


生命进化树
完整规划,由浅入深
  1. 选取对象经典类目树中最基础的枝干部分
  2. 根据业务发展需求,进行中圈、大圈等的全面扩展,此时类目树逐渐生长,类目众多,标签丰富
  3. 当现有基础数据或业务发展比较单一,或某一业务发展迅速、滋养某一类型的标签快速发展时,也可能会出现单侧扩展
纵深打穿,从局部直接截取

这种模式的优点是标签直接作用于业务,可以快速得到业务滋养并呈现数据价值,受到的质疑与阻力较小;但缺点是当业务、标签不断变化调整时,整个类目结构可能会有较大的变动,甚至重构,影响较大。

6. 资产树使用模式推演

查询服务

查询服务经常会运用在业务系统中的OLTP事务型数据操作中,例如在海量数据中快速查找某辆汽车的违章信息,或在营销活动中实时判断某位消费者是否达到准入门槛或完成活动任务。

分析服务

分析服务经常会运用在业务系统中的OLAP分析型数据操作中,例如对消费者群体进行客户透视画像,或对企业经营状况进行财务分析等

圈选服务

圈选服务经常会运用在对特定目标对象的操作中,例如广告系统中的精准营销、LBS服务中的地理围栏或数据化运营中的定向投放等

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