标签 VS 数据指标，概念与区别

一、标签体系相关概念

标签由标签和标签值组成，打在目标对象上，如图所示。

 打标签示例

标签由互联网领域逐步推广到其他领域，打标签的对象也由用户、产品等扩展到渠道、营销活动等。

•     在互联网领域，标签有助于实现精准营销、定向推送、提升用户差异化体验等；
•     在行业领域，标签更多助力于战略分级、智能搜索、优化运营、精准营销、优化服务、智慧经营等。

标签分为事实标签、规则标签和模型标签，如图所示。

 

•     事实标签是描述实体的客观事实，关注实体的属性特征，如一个部件是采购件还是非采购件，一名员工是男性还是女性等，标签来源于实体的属性，是客观和静态的；
•     规则标签是对数据加工处理后的标签，是属性与度量结合的统计结果，如货物是否是超重货物，产品是否是热销产品等，标签是通过属性结合一些判断规则生成的，是相对客观和静态的；
•     模型标签则是洞察业务价值导向的不同特征，是对于实体的评估和预测，如消费者的换机消费潜力是旺盛、普通还是低等，标签是通过属性结合算法生成的，是主观和动态的。

标签管理分为标签体系建设和打标签。

01 标签体系建设

•     选定目标对象，根据业务需求确定标签所打的业务对象，业务对象范围参考公司发布的信息架构中的业务对象。
•     根据标签的复杂程度进行标签层级设计。
•     进行详细的标签和标签值设计，包括标签定义、适用范围、标签的生成逻辑等：
•     事实标签应与业务对象中的属性和属性值保持一致，不允许新增和修改；
•     规则标签按照业务部门的规则进行相关设计；
•     模型标签根据算法模型生成。

 

02 打标签

1. 打标签数据存储结构

打标签是建立标签值与实例数据的关系，可以对一个业务对象、一个逻辑数据实体、一个物理表或一条记录打标签。

为了方便从“用户”视角查找、关联、消费标签，可增加用户表，将标