第3章 意味：3つのポイントが必然性を生む
1. データ資産の再利用が可能
タグ カテゴリ システムは、Zhongtai コンセプトの中心的な実装ポイントです。
1.1 フロントオフィス、ミドルオフィス、バックオフィスの関係
企業のビジネスデータベース、情報データベース、リソースデータベースなどが企業のバックエンドであり、フロントエンドはビジネス、アプリケーションなどで構成されます。デジタルトランスフォーメーションの深化、消費者の需要の変化、市場競争の激化に伴い、フロントエンドのビジネス形態は徐々にシナリオベースで柔軟かつ洗練されたものへと変化してきました。フロントエンドとバックエンドの間のいくつかのプロパティは矛盾しています。
- フロントデスクは柔軟でなければならず、バックデスクは安定していなければなりません。
- フロントデスクは接続する必要がありますが、バックグラウンドリソースは自然に接続できない場合があります。
- フロントはスピードが求められるのでどんどん小さくなるのでスモールフロントと呼ばれ、バックデスクはどんどん大きくなり総合性が求められるのでビッグバックと呼ばれ、フロントはどんどん小さくなって総合性が求められるのでビッグバックと呼ばれます。
フロントと明後日の違いをなくすためには、ミドルデスクが必要です。
1.2 データセンターの 2 つの主要な概念
- 基盤となるデータが接続された後、頻繁に使用されるデータ リソースが洗練されて集約され、中間プラットフォームに配置されます。ミドル オフィスの主な目的は、フロントエンド ビジネスのためにバックエンド リソースを迅速に呼び出し、迅速に試行錯誤することです。再利用可能なデータ資産の最良のキャリアとして、タグはデータセンターの概念の中核です。
- フロントエンド ビジネスがデータ リソースを呼び出すと、ミドルエンドは迅速に応答し、シームレスに接続できます。
2. ビジネス向けで分かりやすい
2.1 より価値のあるデータ資産の必要性
- 企業は、より価値のある (企業が使用でき、ビジネス担当者が問題を解決できるようにする) データ資産を構築する方法を見つける必要があります。データ資産をビジネス担当者が理解できる形式にカプセル化することは、その後の資産価値比率の必要条件です。 。タグ カテゴリ システム手法では、データ リソースをビジネス担当者が理解できる資産形式に変換するためのキャリアとして「タグ」を使用します。ビジネス担当者は、タグ定義、ロジック、値辞書、一般的なアプリケーションの種類、使用効果、その他の側面を通じてデータ資産を包括的かつ簡単に理解できます。
- ツール プラットフォームが非常にスムーズでインテリジェントになった後、ビジネス担当者は 1 日以内にラベルの貼り付けと使用を完了できます。ラベル使用プロセス中に、実際の状況に応じて元のラベルを変更または削除することもでき、これも 1 日以内に有効になります。現時点では、ビジネス部門によるデータの使用は非常に効率的であり、試行錯誤のコストは非常に低くなり、最終的にはより低コストでデータ価値の道筋が見つかるでしょう。このようにして、ビジネス部門はデータ ビジネスの変革を積極的に完了すると同時に、ビジネスで使用頻度の高いタグの品質をテストして、データ部門に最も現実的なフィードバック情報を提供するようになります。
2.2 優れたデータ資産設計アプローチの特徴
- 優れたデータ資産設計方法は、データとビジネスの間の中間ロジック層を橋渡しして、データを読みやすく理解しやすくすることです。
- 優れたデータ資産設計手法は、統合されたオブジェクト データ記述手法であり、個別の記述をグループの記述にアップグレードする必要があります。
- 優れたデータ資産設計手法には第一原則があり、特定の企業資産は、多くの練習を経て要約するのではなく、学習方法論 + 演繹と導出を通じて構築できます。
ラベル カテゴリ システムの方法論は、上記の 3 つの特徴的な要件を満たすことができます。
- ビジネス指向のデータ資産キャリアとして、ラベルはビジネス側の理解と運用をラベルの形で結び付けます。一方、各ラベルは基底データフィールドにマッピングされ、基底データの切断、接続、操作などを実現します。
- タグ カテゴリ システムは、データ資産を分類するオブジェクト ベースの方法であり、特定の種類のオブジェクトのタグ カテゴリ システムを構築すると、実際には、特定の種類のオブジェクトのスキーマ設計が完了します。
- ラベル カテゴリ システムには独自の第一原則があり、特定のシナリオにおけるデータ情報の単純な収集とリストではなく、第一原則に基づいて、特定の方法、標準、実装手順、およびテンプレート ツールが導き出されます。
2.3 データ資産は必然的にビジネス指向になる
- どのようなデータ資産を作成し、どのように活用するかについては、データに基づく判断の目的に沿った、多くのビジネス行動に基づくグループ意思決定を行うためのビジネスパーソンの知恵が必要となります。
- いわゆるビジネス思考とは、ビジネスの専門家の意見に耳を傾けることを意味するのではなく、ビジネスプロセス、ビジネス担当者、ビジネスデータによって表現される意見に耳を傾けることを意味します。
- データの価値が真に発揮される場所はビジネスの最前線です。データ リンクの運用プロセス全体は、データの最終的な価値によって推進される必要があります。真に永続的なデータ資産の構築はガバナンスから始めるべきではありません。すべて大変な作業ですが、その効率は明らかではありません。ビジネスはその大変な作業の対価を支払うのではなく、価値に基づいて構築され、ビジネス部門がデータの配当を得ることができるようにする必要があります。 Fine Data 部門は、データを管理および最適化し、必要に応じて新しいデータ ソースを積極的に提供します。
2.4 データ オペレーティング システムでのデータ資産フロー
タグ カテゴリ システム手法は、データ資産の価値媒体としてタグを使用します。その目的は、ビジネスの需要を刺激し、データの価値を見つけて発揮することであり、ビジネス プロセス全体を対象としています。データ オペレーティング システム モードでは、システムに音声コマンドを発行するビジネス担当者のアクションは高頻度であり、アクティブなビジネス ニーズを示していますが、データベースとラベルを事前設定し、マッピングを作成するデータ開発エンジニアのアクションは比較的低頻度である必要があります。同時に、システムによってより多くの作業が自動的に完了できるようにすることで、プロセス全体がデータ開発エンジニアの側で行き詰まるのを防ぐことができます。
3. データ値が測定可能
3.1 データのコモディティ化とは何ですか?
- データ資産化の大前提はデータの商品化であり、データとサポートサービスを独立したコモディティ単位に明確に切り分け、整理、パッケージ化し、データコモディティの販売、利用、アフターサービスのフルリンク運用クローズドループをどのように形成するかが重要です。ビッグデータは今後数年間で重要な課題となるため、研究の焦点はビッグデータの分野にあります。
- データ情報をパッケージ化して直接販売することは禁止されており、この粗雑で価値の低い販売方法は情報セキュリティの境界線に簡単に触れる可能性があり、データの価値を測定するのに役立ちません。
- ビジネス指向のタグによるデータのカプセル化は、データを最小単位に分解し、特定のオブジェクトの共通の属性を持つだけでなく、多様性に富んだデータの商用化の考え方と正確に一致します。タグの編成方法により、データ資産の管理、利用、測定のフルリンク閉ループが実現できるため、タグはデータ商用化のキャリア要件を完全に満たします。
3.2 データ値の分布モデル
データ商品には、データ自体とデータ サービスが含まれます。データ自体は直接販売できません。エンド ユーザーはデータ サービスを通じてアクセスして使用する必要があります。したがって、価格を設定し取引できるのは、データをデータ サービスにカプセル化した複合商品の形式です。データ商品が価値の分配に参加する場合、データ自体に直接価格を設定したり、値を割り当てたりすることはできませんが、特定のデータを含むデータ サービス フォームに価格を設定したり、値を割り当てたりすることのみが可能です。
3.3 ラベルはデータ商品に最適な粒度である
データ製品にはデータ自体が含まれており、さまざまな粒度に従ってオブジェクト層、表面層、フィールド層、およびフィールド値層に分割できます。フィールド粒度は、特定のオブジェクト グループの共通の特性を記述する最小粒度です。タグ カテゴリ システムの方法論では、オブジェクトはルート ディレクトリに対応し、複数のテーブルはマルチレベル ディレクトリに対応し、属性/フィールドはタグに対応し、属性/フィールドの値はタグ値に対応します。
| データの粒度 | 例 | ラベル付けの方法論 |
|---|---|---|
| オブジェクトレイヤー | ユーザー | ルートディレクトリ |
| 表層 | ユーザー基本情報 | カテゴリー |
| フィールドレイヤー | 職業 | ラベル |
| フィールド値レイヤー | 教師 | タグ値 |
3.4 データ商用化の全工程運用
タグを核としたデータ商品化の全体的な作業プロセスは次のとおりです。
(1) ビジネス シナリオのニーズに基づいて、タグ カテゴリ システム方法論に従ってタグ セットを設計します。
(2) ラベル作成後、ラベル開発タスクが生成され、データ開発エンジニアまたはアルゴリズム エンジニアに割り当てられます。特定のフィールドの開発が完了した後、データ フィールドとラベルが関連付けられ、マッピングされます。この時点でラベルのデザインは完成し、レビューを経てラベル市場に並べられ、商品情報として提示されます。
(3) 業務担当者は、タグ名やタグの詳細、機能、適用シナリオ、ユーザーレビューなどのタグ付きデータ製品情報を検索・閲覧・閲覧することができます。
(4) サービス ツールを通じて、選択したタグ コレクションをビジネス部門が使用するデータ サービスまたはデータ アプリケーションに迅速に構成できます。
(5) ビジネス利用中に蓄積されたログ、フィードバック、インシデント、その他の情報をラベルやサービスの管理を改善し、データ製品の品質を最適化するために使用できます。
(6) ラベル管理プロセスにより、既存のラベル デザインをより適切に最適化できます。例: 低品質で誰も使用していないラベルについては、今後同様のラベルをデザインしないように教訓を学ぶことができます。低品質だが需要の高いラベルについては、ラベルの品質を向上させるためのより良いデザインのアイデアを見つけます。高品質で需要の高いラベル 需要が低いラベルの場合は、理由を分析した後にラベル デザインのアイデアを修正できます。高品質で需要の高いラベルの場合は、同様の特性を持つラベルを継続的に最適化またはデザインできます。
タグ付けされたデータ商品を通じて価値の分配に参加することで、次のような結果が予測できます。
(1) データ部門はコストセンターからプロフィットセンターへ変わります。データ部門が生み出したデータ製品がビジネス上で価値を発揮し、コモディティ化によってその価値が計測・決済され、価値を生み出さないデータは棚から撤去されコストが削減され、最終的にデータ部門はデータ収益化を実現するための中核的な生産要素としてデータを備えた生産能力工場になります。
(2) データ部門内のラベル運用部門が最優先となります。タグ運用部門の人材には、データプロダクト管理者またはタグ設計者、タグ管理者、タグ運用専門家などが含まれます。ラベル運営部門は、データ価値の実現を目指し、ビジネス志向でチェーン全体のラベル価値の算出・測定・拡大を実行します。
(3) 価値を通じてのみ、データ アクセス、ガバナンス、使用などの「古くて困難な」問題を真に解決できます。データの統合はデータ資産化の前提条件ですが、部門の壁や情報の島などの問題により、全員が元のデータを過剰に保護しています。DT時代はデータを使いこなす者が勝者となり、データを活用しない企業や事業は受動的に制限されることしかありません。データの価値が実証された後、ビジネス部門は、データソースのオープン化、データ品質の改善と最適化、シナリオでのデータの使用などの問題についてデータ部門と積極的にコミュニケーションを図ります。
(4) データ値の操作は継続的かつ断続的なプロセスです。データ値の操作は困難な継続的な操作状態です。データの問題は一度解決すれば「長期的な安定」が得られるわけではなく、データのキャリアは長期にわたる努力と絶え間ない警戒が必要な険しい道です。