同一对象数据打通
ID-Mapping技术
解决某一对象多源数据打通问题
ID与ID间的关联运算，要考虑<font color="#ff0000">准确率</font>
One-ID
企业内容统一的<font color="#ff0000">主ID</font>
4种级别的ID
第一级别ID
<font color="#ff0000">强身份</font>属性的ID
身份证、护照、驾驶证、人脸ID、指纹ID等等
第二级别ID
<font color="#ff0000">设备</font>相关的ID
手机号、手机IMEI、IDFA、MAC、邮箱地址等等
第三级别ID
<font color="#ff0000">注册账号</font>相关的ID
支付宝账号、微信账号、淘宝账号、QQ号等等
第四级别ID
<font color="#ff0000">临时记录</font>相关的ID
Cookie、IP地址、GPS定位、操作行为等等
数据化的事物表达（<font color="#ff0000">数据映射</font>）
将现实世界的所有事物都<font color="#ff0000">映射</font>为“人”、“物”、“关系”三类<font color="#ff0000">对象</font>
系统性地向下梳理各个对象全维度的<font color="#ff0000">标签</font>，以及标签下的具体<font color="#ff0000">标签值</font>
现实世界 -> 对象 -> 标签 -> 标签值
注意：这里没有类目（树枝），只有对象（树根）和标签（叶子）
构建<font color="#ff0000">数据</font>类目体系
“数据类目体系”中的“<font color="#ff0000">数据</font>”特指企业<font color="#ff0000">初始化</font>存储的<font color="#ff0000">系统数据</font>
类目梳理（树枝）
数据库、数据表、数据字段的组织方式 相应转化为 数据类目
注意：这里说是构建，其实更多的是熟悉现状
构建<font color="#ff0000">标签</font>类目体系
什么是标签？
标签是指从<font color="#ff0000">原始数据</font>清洗<font color="#ff0000">加工</font>而来，能够<font color="#ff0000">为业务</font>所用并<font color="#ff0000">产生价值</font>的数据资源
标签一般都需要结构化到<font color="#ff0000">字段</font>粒度，保障服务化使用
标签设计的两大前提
数据可行性（有数据）
业务上需要
标签类目体系设计的建议
类目体系<font color="#ff0000">一般不超过三级</font>，分级层数不宜过多
如果标签数量较多时，可以将类目深度转化为类目广度
三级分类结构，每级分类不超过10个，即总类目数不超过1000个
<font color="#ff0000">前后台</font>标签类目体系
前台类目（业务标签树）
侧重于对业务场景的响应，随着业务场景变化而变化，是灵活可配置的
场景化、不稳定，更贴近业务需求
负责人：业务产品经理
后台类目（数据基础标签树）
与业务场景松耦合，保持对人、物、关系各类对象的全局、稳定的标签定义
可复用、稳定，有广泛价值
负责人：数据资产设计师
