导语

  

内容提要

  

    企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的？
    为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系？
    数澜独创的标签类目体系方法论有何独到之处？
    数据资产化是企业数字化转型的必经之路，也是数据中台的重要组成部分。
    标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分，是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。
    数据作为第五生产要素参与分配，数据资本化的重要前提是数据商品化，数据商品化的Z佳载体就是标签。因此，学习如何将数据转化、映射为标签，并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营，对于商业化企业来说显得尤为重要。
    本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力最大限度地转化为商业价值。
    全书共9章，分为3部分。
    由来篇（第1～3章）
    首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6类主流问题与困难限制；为了应对这些数据问题，逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位定义；论述了采用该方法建设数据资产的3点必要性与意义：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。
    理论篇（第4～6章）
    详细讲解了标签类目体系方法论的4条核心原理；从核心原理衍生出的完整设计步骤，包括3个构建前提和6条设计步骤；同时阐述了标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法，并探讨了其中的核心问题。
    实践篇（第7～9章）
    重点介绍了当前可用的标签工具和经典模板，它们可以用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率；列举了5个从标签设计到数据应用的Z佳实践方案；并总结了标签化成果价值、商业/社会价值及标签设计人才的培养经验。

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
      2.1.1  数据资产1.0：构建消费者信息库
      2.1.2  数据资产2.0：ID-Mapping打通数据
      2.1.3  数据资产3.0：全集团数据共享共荣
      2.1.4  数据资产4.0：更广泛领域的数据实践
    2.2  方法论抽象的2个阶段
      2.2.1  方法论0.1：方法梳理
      2.2.2  方法论1.0：原理研究
    2.3  标签在数据系统中的定位
      2.3.1  标签在数据资产中的位置
      2.3.2  标签在数据中台中的位置
    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
      4.1.1  思维认知之重
      4.1.2  什么是道
    4.2  业务与数据的连接发展
      4.2.1  数据系统的发展历程
      4.2.2  业务系统与数据系统的关联
      4.2.3  面向业务的数据资产组织形式
    4.3  根、枝干、叶/花
      4.3.1  树的根决定了这是一棵什么树
      4.3.2  树的枝干对应标签分类
      4.3.3  树的叶/花部分指向标签
    4.4  能量、养分和凋零
      4.4.1  实体树之间通过关系树连接
      4.4.2  从实体树叶子回溯打开关系树森林
      4.4.3  关系树向实体树赋予能量
      4.4.4  业务使用是对标签树的养分供给
      4.4.5  第终梳理出一片森林而非一棵树
    4.5  分形结构与资产树栽种模式
      4.5.1  完整规划，由浅入深
      4.5.2  纵深打穿，从局部直接截取
    4.6  资产树使用模式推演
      4.6.1  查询服务
      4.6.2  分析服务
      4.6.3  圈选服务
  第5章  法：完整的设计方法
    5.1  3个构建前提
      5.1.1  统一的数据思维
      5.1.2  充分的前期调研
      5.1.3  正确的落地思路
    5.2  6个设计步骤
      5.2.1  识别对象
      5.2.2  同一对象数据打通
      5.2.3  数据化的事物表达
      5.2.4  构建数据类目体系
      5.2.5  构建标签类目体系
      5.2.6  前后台标签类目体系
  第6章  术：使用技法与重要问题
    6.1  标签规范
      6.1.1  标签化
      6.1.2  元标签
      6.1.3  标签问题
    6.2  谈谈组合标签
      6.2.1  同一对象下的标签组合
      6.2.2  不同对象间的标签组合
    6.3  如何使用标签
      6.3.1  什么是平台级复用
      6.3.2  平台级复用的标签使用方式
      6.3.3  什么是服务组件、数据服务、数据应用系统
      6.3.4  服务组件的演变趋势
    6.4  标签怎么运营
      6.4.1  标签的全生命周期运营
      6.4.2  标签运营环节中的责任单位
      6.4.3  标签的运营闭环
    6.5  标签质量怎么看
      6.5.1  数据来源类相关指标
      6.5.2  标签加工过程相关指标
      6.5.3  标签使用过程相关指标
    6.6  标签成本怎么看
      6.6.1  标签数据源采集与存储成本
      6.6.2  标签设计与加工成本
      6.6.3  标签使用与营销成本
    6.7  标签价值怎么看
      6.7.1  标签价值的分类
      6.7.2  标签价值的衡量方式
    6.8  标签方法论与数仓建模的异同
      6.8.1  标签方法论与数仓建模的差异
      6.8.2  标签方法论与数仓建模的联系
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
      7.1.1  标签体系设计
      7.1.2  标签同步与加工
      7.1.3  标签管理
      7.1.4  标签门户
      7.1.5  标签使用
    7.2  4个经典模板
      7.2.1  用户标签类目体系模板
      7.2.2  企业标签类目体系模板
      7.2.3  员工标签类目体系模板
      7.2.4  商品标签类目体系模板
  第8章  践：从标签到应用的5个第佳实践
    8.1  实践1：银行业卡业务精准营销场景
      8.1.1  银行业卡业务标签设计
      8.1.2  银行业卡业务标签应用
      8.1.3  银行业卡业务实践小结
    8.2  实践2：汽车业整车厂商可视化大屏场景
      8.2.1  汽车业整车厂商标签设计
      8.2.2  汽车业整车厂商标签应用
      8.2.3  汽车业整车厂商实践小结
    8.3  实践3：制造业B2B平台供应链金融场景
      8.3.1  制造业B2B平台标签设计
      8.3.2  制造业B2B平台标签应用
      8.3.3  制造业B2B平台实践小结
    8.4  实践4：零售业电商千人千面推荐场景
      8.4.1  零售业电商标签设计
      8.4.2  零售业电商标签应用
      8.4.3  零售业电商实践小结
    8.5  实践5：地产业物管效能分析场景
      8.5.1  地产业物管标签设计
      8.5.2  地产业物管标签应用
      8.5.3  地产业物管实践小结
  第9章  果：价值、案例、经验分享
    9.1  7点价值总结
      9.1.1  串联
      9.1.2  业务友好
      9.1.3  全息刻画
      9.1.4  可复用
      9.1.5  可管理
      9.1.6  可运营
      9.1.7  创新场景
    9.2  4个典型案例
      9.2.1  阿里巴巴集团典型案例
      9.2.2  时尚集团典型案例
      9.2.3  好莱客家居典型案例
      9.2.4  温州检察院典型案例
    9.3  3点培养经验
      9.3.1  深入业务
      9.3.2  胆大心细
      9.3.3  工匠精神