标签类目体系：面向业务的数据资产设计方法论

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序一

序二

前言

由来篇 因何产生，为何需要

第1章 因：6大数据困局

1.1 数据孤岛，无法打通

1.2 烟囱式建设，重复造轮子

1.3 各说各话，没有统一口径

1.4 鸡同鸭讲，无法穿透业务层

1.5 数据人员的梦魇，数据治理永远没有尽头

1.6 数据部门的尴尬，被命运扼住咽喉的成本中心

第2章 源：6段由来过程

2.1 数据资产发展的4个阶段

2.2 方法论抽象的2个阶段

2.3 标签在数据系统中的定位

2.4 关键术语的定义和解释

第3章 义：3点产生必要

3.1 数据资产可复用

3.2 面向业务可理解

3.3 数据价值可衡量

理论篇 基础原理与演绎推导

第4章 道：4个核心原理

4.1 为什么要先讲道

4.2 业务与数据的连接发展

4.3 根、枝干、叶/花

4.4 能量、养分和凋零

4.5 分形结构与资产树栽种模式

4.6 资产树使用模式推演

第5章 法：完整的设计方法

5.1 3个构建前提

5.2 6个设计步骤

第6章 术：使用技法与重要问题

6.1 标签规范

6.2 谈谈组合标签

6.3 如何使用标签

6.4 标签怎么运营

6.5 标签质量怎么看

6.6 标签成本怎么看

6.7 标签价值怎么看

6.8 标签方法论与数仓建模的异同

实践篇 商业实战中的价值涌现

第7章 器：标签工具和经典模板

7.1 标签工具

7.2 4个经典模板

第8章 践：从标签到应用的5个最佳实践

8.1 实践1：银行业卡业务精准营销场景

8.2 实践2：汽车业整车厂商可视化大屏场景

8.3 实践3：制造业B2B平台供应链金融场景

8.4 实践4：零售业电商千人千面推荐场景

8.5 实践5：地产业物管效能分析场景

第9章 果：价值、案例、经验分享

9.1 7点价值总结

9.2 4个典型案例