数据中台如何建立标签体系？3000字干货分享

一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什么？
如果让我来回答，一定是标签体系。以头条为例，依据用户长期和短期行为中对于物料搜索、点击、收藏、评论、转发等事件，将物料的标签传导到用户画像上，就构成了用户的实时画像和离线画像。

本文将从构建数据标签体系的原则、方法以及如何设计标签体系三个方面来解释。
构建标签体系原则
先下结论
原则一、放弃?而全的框架，以业务场景倒推标签需求
原则二、标签生成自助化，解决效率和沟通成本
原则三、有效的标签管理机制
分别解释以下为什么提炼出这三个原则，分别用于解决什么问题？
关于第一项原则：
每个公司的产品、运营、商务对标签的诉求有较大的差异，同时不同的运营团队的诉求也存在很大差异， ?而全的标签框架实际是站在用户视角搭建的，但是标签的真正应用者是业务方，所以应该从业务视角来实现。
因此最佳的处理方式是，我们应该放弃顶层的用户抽象视角，针对各业务线或部门的诉求和实际的应用场景，分别将标签聚齐起来提供给相应部门。
例如，商业同学更关心用户的消费能力相关的标签；自驾游负责同学更关心用户的位置和出行相关的标签；车友圈的同学更关注用户的社交活跃相关的标签；所以不可能一套标签覆盖整个运营团队，这种以业务场景倒推标签需求的方法，能够与业务场景贴合更紧密，可用性更强。
关于第二项原则：
1.标签生成的自助化能够让沟通成本降最低。前面讲到各业务线对标签定义的理解不同，需要标签系统建设团队花费大量的时间沟通。如果能够让业务方自己定义规则，这必然是沟通成本最低的方式。
2.标签生成的自助化，可重复修改的规则，降低无效标签的堆积。业务一直在发展，如果规则一成不变则很难跟上业务节奏的变化。我曾拜访过一家电商，他们发现半年前定义“母婴客户群”的转化率一直在降低，因此根据实际情况重新修改和定义了“母婴客户群”规则，并命名为“母婴客户群（新）” ，这时之前的规则是无效的，且会一直占据计算资源……诸如此类，如果支持规则重复修改的话，这一类无效标签就会大量地消失。
【数据中台如何建立标签体系？3000字干货分享】3.释放数据团队人力，释放业务团队的想象力。数据团队应该花较多的精力在企业的整个数据中台或新业务模型方面，而不是处理各业务线的标签诉求和标签维护上，自动化的标签生成能够极大限度地节省人力和释放团队想象力。
关于第三项原则：
1.规则及元信息维护：标签相关的规则和元信息要尽可能地暴露给使用者，让使用者在使用的时候，能清楚知道标签的规则是什么、创建者是谁、维护者是谁、标签的更新频率周期等，而不是没有规则，或者将规则存在标签建设团队内部的一个word文档中。
2.调度机制及信息同步：标签之间有一些关联，标签之间的链条断裂，是否有个调度机制或者信息同步机制让大家的工作不被影响。
3.高效统一的输出接口：将所有的业务信息和用户数据信息汇总在一起，有统一的输出接口，改变之前需要针对不同的业务系统开发不同接口的情况。
总之，对企业最重要的是：需要的是在业务上真正能用起来、覆盖更广泛需求的标签系统，而不是一个大而全的框架。
构建标签体系的方法