標籤類目體系：面向業務的數據資產設計方法論

整體屬於框架層面，缺少具體實現邏輯說明。有的可能僅僅是一個概念，比如衡量標籤減少的成本和增加的收入，書裏很多都是一筆帶過。而這在實際生產中，缺少對比參照，很多也不好量化。 整體跟書名匹配，閱讀本書對標籤從調研設計，到開發後期維護會有個大概認識。 標籤開發要以業務爲導向：業務想要的，業務用得爽。標籤才能獲得更多的價值認可，才能更容易推行

關於標籤體系建設很好的參考書籍，不僅有理論基礎還有案例以及對數據人才的各種要求及建議。

推薦指數：⭐⭐⭐⭐ 這本書整體好看程度中等偏上，作爲一本基礎瞭解的參考書還是很不錯，因爲裏面很多框架與原理講解的還是很全面的！ 但是作爲對標籤有一定了解的數據人員來說，看完之後略微有一點隔靴搔癢的感覺。就是全書過多篇幅都在講爲什麼要建立標籤類目體系？建成了有什麼好處？但是對於現實工作實操講的太少。 當然作者自己觀點也是原理更爲重要，如果要看具體實現這本書可能給不了太多參考，但是全局來看的話，實戰介紹這塊還是缺失或者篇幅過少的，太多理論的東西了！雖然文中也給了一些案例，但是有點沒有介紹清楚建立標籤體系針對這個特定案例有啥不一樣的建樹與成就。還是所有建立標籤體系的價值都是一樣的，不同行業出發點與終點結果也都是雷同的？其實還是不夠透徹！ 但是整體來說已經很不錯了，畢竟這本書是我第一本看到市面上專門講述標籤的書籍，非常難得。如果感興趣的書友，還是可以讀讀看的，可能會有不一樣的體驗也不一定[呲牙]

傳統數倉一般是以數據模型爲粒度進行復用，而本書提出了以標籤爲粒度對數據進行復用。這實際上給把數據資產的建立跟業務部門如何使用進行了解耦，讓業務部門減少了對數據工程師的依賴，增加了複用數據資產的能力。 本書的九章分別從因、源、義、道、法、書、器、踐、果這九個方面全面闡述了面向業務的數據資產設計方法論。初看本書，我只看到了“標籤類目體系”這幾個字，當時我的疑問是“這個話題好像並不大，值得寫一本書嗎”。直到我讀完之後才理解到副標題中的“面向業務的數據資產設計”是建設標籤類目體系的根本目的。“方法論”則劃定了本書的高度，也決定了本書不會，也不應該講過於具體的實現方法。讀者如果掌握了本書的方法論，可以在每個公司根據具體的業務使用多種不同的方法來設計數據資產。書中所提供的5個實踐與4個案例也強調了不同行業的實現具有很大的差異性，同時說明了本方法論的普適性。 本書指出“最難解決的是企業自上而下對數據的認知偏差問題”、“要讓企業從上到下具有統一的數據思維”，否則領導會認爲數據部門只是一個成本中心，從而讓數據部門難以推進工作。從這一點來看，本書更適合公司中具有決策權的中高層領導來閱讀。 從質量方面來說，本書邏輯體系完整，全書圖片製作精良，且圖片風格統一，鮮有錯別字。雖然這不是很高的要求，但市面上連這些基本要求都滿足不了的書確實不少見。 截止我評價時，本書的“微信讀書推薦值”爲65.9%，我認爲是對本書價值的低估。當然同一本書對不同的人收穫不同，至少對於我來說，這本書絕對是值得推薦的。

一本很詳實的標籤方法論介紹書籍，解答了一些平時習以爲常但沒有思考過why的問題。下回實操前再拿出來複習。 1.標籤是基於對原始數據的加工，用於幫助業務更好地描述人、物、關係三者之間的關係。場景是人、物、關係之上的概念。 2. 標籤體系設計目的在於把個體觀察升級爲羣體觀察，而非過去對個體對象的歸納。在標籤設計上可以先用演繹的方法推導，書中介紹了五種常見的標籤設計思路。 3. 類目體系是第一性原理，標籤以類目體系進行設計用以幫助我們更好地梳理、使用標籤。標籤類目體系需要分前後臺核心在於商業活動中前臺隨着業務變得強調靈活可變，後臺反映商業本質需要穩定、普適、可複用。 4.電商場景的流量分發很大程度基於商品的類目體系，是重要的基石。例如亞馬遜A9排序算法很強調類目準確性與相關性。

我是帶着三個問題去閱讀這本書的，包含標籤體系的定義、怎麼去搭建標籤類目體系以及怎麼運用到實際業務上，讀完後感覺是隻解決了一個半問題，整體上沒有得到滿足感，特別是在實戰應用上。 這本書對於標籤體系的定義、搭建前因以及搭建的好處都描述得非常仔細，作者們可能是平時習慣使用報告性文學體，通篇細到讓我幾度得挑章節才能繼續閱讀下去。 這本書適合給想了解標籤體系的小白去通讀認識，以及經常需要寫報告的數據從業人員參考使用。如果是想要從這本書中獲得很好的標籤體系應用實戰經驗的，可能會有些失望。

這本書最大的特點就是充斥了正確的廢話和造詞。 比如說需要更多久角度的全面分析數據對象，很有道理，但是沒有講怎麼分析。。 比如跟你說對象 標籤 標籤值可以解釋成數據庫的表 屬性 值。但卻非要用自己生造的值來混淆讀者的認知。

是一本讓我醍醐灌頂的書。書中作者以標籤體系爲主線，擴展基於數據中臺的業務價值輸出體系。現在的數據中臺多以技術驅動，技術人員覺得自己那麼辛苦治理數據，可你業務爲什麼不使用，而且找你要個數據那麼難。而業務人員卻覺得想要什麼數據看不到，拿個報表結果開發卻以月爲單位，黃花菜都涼了。而作者的實踐則是構建標籤森林，讓業務人員像在淘寶一樣瀏覽數據、收藏數據或下單購買。標籤樹根據業務的反饋決定自已的生長過程，業務人員不關心的樹會自然枯萎。 從書中看出作者用心整理自己多年的標籤經驗實踐，一步一步娓娓道來，對數據工作者有很好的指導意義，確實是一本好書

這本書適合數據中臺工作的夥伴閱讀，我是互聯網運營崗位，讀完對於公司數據標籤如何搭建有了基本認識，因爲不是我的工作範圍內，所以看得不是很細緻，但是作者應該是理工科背景，行文邏輯框架都比較硬，所以小標題都很清晰地告訴讀者這段要說什麼，這點比較友好！ 對於業務方來說，瞭解整個公司數據標籤框架和設計的背景理由，還是挺有必要的，畢竟現在工作都是以數據爲基準再做，有這個抓手，也不至於太慌張！ 對於業務方來說，怎麼把數據更好地利用出來的工具平臺，要好好設計啊🧐🧐🧐

理論較多，實踐路徑可行性方案過少