：依据数据需求剖析能够很明晰的划分出内外部数据和所属归类层级联系

标签系统在事务中的使用价值，不管是门店选址、门店经营、用户营销需求的数据支撑，都是服务于企业终究盈利方针，如图从左至右的逻辑，基于商场洞察调研承认阶段方针，经过产品、传播、营销、途径达到终究商场占有方针，前半部分承认方针的数据需求尽量全面准确的商场数据，一般外部采买，再拆分到各途径/部分的阶段方针；承认方针后的后半部分需求全面的影响要素数据，对可操控要素在对应部分制定策略终究达到方针，不可控要素需罗列是为了经过可控要素调控匹配达到最优结果。

以门店拓展为例，也可将数据归类到此两部分，会有堆叠，在数据剖析阶段能够将收集的数据需求按这两部分归类剖析以满意事务为终究方针排查数据是否遗失，而不仅依托事务调研，以下简要阐明按所述逻辑归类的数据类型，实践作业中应该是输出指标明细表。

方针拆分：

• 大区/城市/区域/商圈/商城或大街的人群/经济/交通/竞品/业态等数据
• 本品区域规模的线上线下销售/用户/营销/产品数据

影响要素：

• 可控要素：产品相关、营销相关动作、门店经营/装饰/服务策略等
• 不可控要素：大区/城市/区域/商圈/商城或大街的人群/竞品/经济/建造

在剖析归类完数据后承认数据来历，最终承认依据事务优先级整理一版数据的优先级，便于在之后的数据办理/标签规划创建中依据优先级调整作业推动的安排。

2.1.3 建系统

标签系统树立的两个重要作业：

1. 按事务场景规划标签分层，归类逻辑明晰、易理解、不耦合
2. 规划便于后期开发与标签办理的表格

标签分级：依据数据需求剖析能够很明晰的划分出内外部数据和所属归类层级联系如图，标签层级规划一般2-4级，最多尽量不超过5级，便于运用。

标签系统表是整个标签系统的终究文档产品，也是之后标签推动落地与办理的中心工具，如下图所示字段构成，分为两部分。

1. 标签规矩：记录标签与事务运用强相关信息
2. 标签开发办理：标签开发落地相关信息

标签规矩：

• 标签类目：基于剖析场景划分，便于运用和理解：
• 标签类型：特点标签/规矩标签/模型标签
• 取数规矩：取数时间规模、约束条件、清洗阐明
• 核算规矩：标签的组成规矩，核算规模、公式、界说等，按此规矩结合取数规矩生成标签
• 更新频率：依据研制评估核算量和事务需求，分实时、T+1、T+X
• 数据来历：来历系统，内部/外部
• 实现方式：直接读取、SQL、聚合表、对接外部API
• 标签值：依据标签值的类型，单值型、布尔值、枚举值、关联查询、日期、数值型、复合型
• 更新方式：自动、手动
• 使用场景：门店选址、产品分配补、精准营销
• 迭代记录：标签规矩改变信息/原因/需求方等

标签开发办理：

• 优先级：分1、2、3；1级优先级最高
• 状况：规矩编撰中、待事务承认规矩、待研制、研制中、待测试、SIT、UAT、上线
• 帮忙人：事务/IT帮忙标签生成人员

2.1.4 补数据

与数据中台或IT相关部分交流需求承认当前可获取的数据源，并依据数据源+事务需求弥补完好数据

2.2 标签系统落地作业流程

上个板块为输出标签系统的首要流程环节，落地到可用标签系统的作业涉及数据收集、办理、数仓、数据传输等内容，是一项十分繁琐，耗时耗力的作业，展开说是另一块内容了，简略共享下我踩过坑后经验总结的较高效少踩坑落地流程。

完成标签系统初版并与事务共识承认后就开始进入研制阶段，如果是0-1的项目就要经过数据收集、办理等环节，在收集数据、办理、表规划环节就可能会出现一些数据源数据缺失、反常事务流程数据、数据规矩细节等与事务需求不符或需细化等状况会需求调整规矩在IT和事务间重复交流的状况，一次到位的理想状况根本不太可能，能做的是经过更好的项目办理最大程度提升功率、避免重复，总结了以下4点。

2.2.1 明晰、详尽、全面的规矩阐明

这块首要是对标签系统表中的【取数规矩】【核算规矩】【数据来历】字段，事务反应的一般是正向常规流程规矩，但是在编撰规矩是需求有谨慎的逻辑把数据流程中各种影响的分支流程，反常流程出现时的均考虑并写下，必要时加以场景举例，这些规矩会极大的影响后续表的合计研制。

2.2.2 数据办理和表研制前排查数据源问题和对比规矩承认可满意程度

不管是IT还是事务团队主管，强调明晰问题和可实现在进入研制前排查承认清楚，并在正式进入研制前有对所有需求探查过数据源和技能方案规划而非部分，由于在研制后再发现问题需求中止再一次规矩交流、事务交流、技能方案规划，十分耗时几乎必定影响进度。