扫码阅读
手机扫码阅读
标签体系构建的核心思想是什么?
92 2024-12-24
我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。
查看原文:标签体系构建的核心思想是什么?
文章来源:
数据治理体系
扫码关注公众号
前言
文章主要分享作者对标签体系的理解、构建思路及实战模板和文档,而不是重复已有的方法论。
标签体系的理解
标签是对对象特征的描述,用于标注、刻画、分类和特征提取。标签体系则是对多种标签的归类和属性定义,以便管理、维护和应用评估。
标签体系构建的核心思想
构建标签体系框架的三个关键维度包括:对象特征或业务需求划分的分类主题,标签的应用深度和数据处理过程,以及应用场景分群。这些维度有助于理解、管理和应用数据。其他标签属性如评估维度和变化频率可以根据需求添加。
标签流程,标签属性,标签体系设计模板
涉及到的核心流程包括标签的创建、查询、更新、失效和多维分析等。标签属性涵盖定义、目的、关系、精度和技术口径等。提供了具体的设计模板以助于标签体系的实际应用。
结语
作者通过分享构建标签体系的思考,旨在启发更好的数据治理实践。读者可关注公众号或作者微信以下载相关模板,并共同完善数据治理体系。
想要了解更多内容?
查看原文:标签体系构建的核心思想是什么?
文章来源:
数据治理体系
扫码关注公众号
持续完善数据治理实战体系,数据仓库、标签、指标体系,实现业务数字化,数字资产化,资产业务化,资产资本化;回归业务场景的数字化案例才最具参考价值,最容易理解和借鉴的。关注我,和您一起终身学习。
29 篇文章
浏览 2907
数据治理体系的其他文章
客户治理体系工作规划分享
前言新的一年,可能大家都在思考今年数据治理需要做什么 ,我也在思考客户数据治理需要做哪些事情
DAMA-DMBOK最核心的三张图是什么?
DAMA-DMBOK最核心的三张图是什么?
如何提升数据质量?(附实战文档)
本篇包含数质量基础,数据质量规则、指标(附模板下载),数据探查(附模板下载),数据保障机制,数据清洗(附模板下载),常见质量问题(附下载文档)
主数据治理内部交流文档分享(限时2小时)
当前大多数公司都处于部门间,系统间不通的状态,即使通了也是有很多的不一致,很难达到统一标准,数出一孔,协作流畅的程度,在资源有限的情况下,当前大多数公司都从价值或需求角度出发进行数据治理,而主数据是一个公司最具价值最重要的资产。
你的数据治理属于哪个场景?
当前企业,基本上存有海量数据,目前最大的问题是质量较差,导致数据无法应用,所以一般企业的数据治理都围绕数据质量进行治理,根据我的经验,主要有如下4个数据管理治理场景,看下你们的项目属于哪个场景。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线