企业画像标签库标签系统是大数据中心一个很重要的能力模块，通常用来满足CRM业务需求，比如用户画像、个性化推荐等。行业一般将标签分为事实标签、模型标签和预测标签。如性别、出生日期等。标签，作为一类特殊的数据指标，在生成和管理上，应该也要遵循“指标设计方法”，切分成原子指标和派生指标来保障一致性和规范性。
企业画像标签库?标签系统是大数据中心一个很重要的能力模块，通常用来满足CRM业务需求，比如用户画像、个性化推荐等这类应用的标签系统，很多电商平台都有专门阐述，但今天我想介绍一下标签系统在其他领域的应用——内部办公，接下来我们就来聊聊关于企业画像标签库?以下内容大家不妨参考一二希望能帮到您!
企业画像标签库
标签系统是大数据中心一个很重要的能力模块，通常用来满足CRM业务需求，比如用户画像、个性化推荐等。这类应用的标签系统，很多电商平台都有专门阐述，但今天我想介绍一下标签系统在其他领域的应用——内部办公。
为了促进信息对等，让项目有更多的人员选择，员工也有更多的自我展示机会，很多公司都会提出要构建员工标签库，标签内容涉及员工的擅长技能、熟悉项目、荣誉认证、兴趣爱好等多个维度。这样的一个员工标签系统要如何构建呢？
【我们需要什么标签】
要站在应用场景上去定义员工的标签体系，明确每个标签的用途（每个标签至少有一个清晰的应用场景，若无，请删除这个标签）。比如，项目负责人为了缩短导入期带来的时间成本，需要找到对项目已经熟悉的同学，可以设置这样的标签“对XX项目的熟悉度达到X成”。
【标签怎么生成】
根据标签数据提取规则进行分类，每类标签采用不同的生成规则。行业一般将标签分为事实标签、模型标签和预测标签。
事实标签：直接描述员工特征的标签，一般不需要计算，员工可以自己打，也可以给别人打，如自然属性、荣誉认证等。
模型标签：剖析员工行为数据后抽象出来的标签，需要一定的计算，这样的标签有一定的数据客观性，如根据员工的学习时长数界定其是否热爱学习，所写某项目案子的数量和通过率界定其是否熟悉该项目。
预测标签：基于多维数据的挖掘综合得出的标签，需要合理的预测规则，如根据员工的婚否状态和历史下班时间来预测员工是否可以忍受加班。
【标签要怎么管理】
根据数据时效性进行分类，每类标签采用不同的管理SOP。行业一般将标签分为静态标签、动态标签。
静态标签：长期甚至永远不会发生改变。如性别、出生日期等。
动态标签：存在有效性，需要定期更新，以保证标签的有效性。比如：对项目的熟悉度。
标签，作为一类特殊的数据指标，在生成和管理上，应该也要遵循“指标设计方法”，切分成原子指标和派生指标来保障一致性和规范性。
