第8章 果：价值、经验分享
1、7点价值总结
采用标签方法论形成的数据资产，较传统方式开发的数据指标，具有更高的应用价值与影响意义。标签价值主要体现在：串联、业务友好、全息刻画、可复用、可运营、创新场景等7个方面。
1.1 串联
数据标签化的成果首先可体现在对数据和业务、资源与价值的串联上。企业转型过程中一致找寻数据业务化过程，可拆解为数据资产化和资产业务化两个细分环节：数据资产化主要指把业务内外部数据全面打通，再加工、沉淀成企业的核心数据资产；资产业务化主要指将这些数据资产作用到企业业务场景的过程。在这两个环节中，标签起到了串联的作用：将企业数据先梳理成数据类目体系，并通过Data-Mapping技术进行打通，按需加工成指标，形成标签类目体系。
数据赋能业务主要有以下两种模式，这两种模式都通过标签实现了数据资产到商业价值的连通串联。
- 以标签服务接口方式嵌入现有业务系统中，是现有业务的一种优化延伸。
- 以数据应用形态直接创新一种新业务。
1.2 业务友好
标签化的数据资产具备可阅读、易理解、好使用、有价值的特征。这四个特征都指向业务侧。
- 可阅读：并不是指数据人员可通过编写代码查看数据字段，而是说业务人员可通过标签集市搜索、查看所需标签信息。
- 易理解：不是指数据人员易理解，而是说简单明了到业务人员可轻松理解的程度。
- 好使用：不是指应用开发人员方面使用，而是说业务人员、运营人员就可以简单配置出数据服务或数据产品。
- 有价值：有价值，不是指技术价值或数据价值，而是说对业务有实实在在的商业价值。
1.3 全息刻画
通过标签类目体系可实现对象的全息刻画。这一方法论不是从过去的流程积累而是从对象的本质出发得出的，不依赖和受困于企业现有的认知框架。
采用这种方法构建的数据资产，可适配各种可能发生的场景需要，是一种真正的增援未来的能力积累。
标签设计并不仅仅是一种技术工作，而更像是一种社会洞察工作、一种认知思维工作。
未来的商业价值主张不再是流量为主，而是场景为王；不再是眼球经济，而是意愿经济。企业对研究对象理解得足够细支深入，才能形成真正的竞争壁垒，获得客户的信赖。
1.4 可复用
标签方法论将企业所涉及的对象进行全息刻画后，形成了可反复使用的标签资产，这些资产可继续组合、扩展延伸，形成适应场景变化、有生命力的衍生标签。
标签以良好的组织形式，实际上完成了对数据资产的工程化封装。各种结构类型的数据源就像支流水源，最终汇聚到了数据湖中。数据湖最核心的目标是将看似混合在一起的数据，实现精准高效的数据定位、编号、入库、管理。标签化后的数据资产，也有清洗的资产信息。
对数据资产进行工程化封装后，才有了资产复用的可能。而对数据资产的不断复用，才是数据中台概念的核心要义。因此从这个角度来看，标签其实是数据中台持续运转的核心引擎。
1.5 可管理
因为具有完整的元标签信息记录，标签是以管理的数据资产。对标签的管理一般分为3个方面。
- 生命周期管理：指对标签的设计、开发、上架、使用、优化、下架、删除等生命周期进行过程管控。标签需要淘汰优化，不断新生，形成良性生长。
- 治理类管理：指对标签质量、标签规范、标签安全等方面进行规则设定、监控预警、治理优化，保障标签在使用过程中的稳定性和可控性。
- 价值链路管理：指任意一项标签资产，都可以向上溯源数据生产过程，也可向下监控使用情况。其核心是解答“数据资产从哪里来（血缘分析），以什么形态（使用模式），到哪里去（应用场景）”的问题。通过构建价值链路，可实现末端问题快速定位、源端问题及早预警的快速响应链路。
1.6 可运营
资产的走向应该顺应价值的流向。一个完整的资产运营体系主要包括：正确地数据思维+便捷的平台工具+组织良好的资产内容+持续的组织保障，资产运营部门负责营造资产集市，实现业务端对数据资产商品的“看、选、用、治、评”过程。
以资产方式组织的数据资产，可作为数据资产的产品化形态，以运营手段进行推广和价值变现。运营模式的内在动力不在是强制手段，而是自发的价值驱动。管理对内，运营对外，增强业务与数据资产的黏性，不断实现数据应用的迭代更新。
1.7 创新场景
标签可用来完整描述对象特征，为业务场景服务。同时，不同对象的标签间可通过标签取值匹配关联。将人与人、物与物、人与物等连接起来，构建出对象间的复杂网络关系。这种负责网络关系可创你行你数据业务场景。